论量子测量解释中的实在观

本文通过对不同量子测量解释的共同基本特征的考察,系统地阐述了量子测量解释中隐含的实在观的三个基本信条,(1)在本体论意义上,承认世界的独立存在性;(2)可以对物理过程进行统计因果性的说明;(3)物理世界具有非分离性或整体性.提出了以这种整体性实在观为前提,对量子力学的实在论解释要求重新审查传统真理观的观点.     

社交网络中用户行为对病毒传播的影响因素

针对目前网络病毒传播模型中没有考虑用户行为的不足,提出了耦合用户行为的网络病毒传播模型。该模型提取了影响用户行为的3个重要因素:用户的安全意识、用户对信息的兴趣度和链接来源,构建了模型的参数函数。从理论上定性分析了控制网络病毒扩散的阈值,并通过数值模拟结果验证了理论分析的正确性。采用蒙特卡洛方法仿真了用户安全意识较强和安全意识薄弱两种情况下的网络病毒扩散趋势,结果表明,网络安全的维护既需要安全对抗技术的支持,也需要用户行为规范的管理。     

钢渣掺量对3D打印地质聚合物材料新拌浆体流变性的影响

研究了钢渣掺量对钢渣-矿渣基地质聚合物3D打印材料新拌浆体流变性的影响.实验结果表明:修正Bingham模型用于表征3D打印材料浆体流变模型更为准确;随钢渣掺量的增加,新拌浆体剪切应力和屈服应力的增大同时其塑形黏度降低;新拌浆体的流变特性决定其早期构件的完整性,快速增长的屈服应力确保了其挤出后的成型能力;优异的剪切变稀能力有利于运输过程中的管内压力降低.     

阳极氧化铝在Cu—Ni混合浴中的电解着色

研究了几种阳极氧化铝的电解着色及其工艺条件对色调的影响.普通硫酸阳极氧化铝经 Cu-Ni混合浴交流电解着色获得红色氧化膜,色调几乎不受工艺条件影响;着色膜经磷酸交流电解处理,结果原色膜色度变纯,鲜艳度增加;稀硫酸阳极氧化铝和磷酸改质阳极氧化铝经以镍为主盐的混合浴着色,得到不同色调的多种颜色,其中以稀硫酸阳极氧化铝的多彩效果较为丰富.     

基于模拟退火思想和粒子群算法的盲源分离

简要介绍了基于模拟退火思想的粒子群算法的基本原理,并将之应用于盲源分离算法中,以解决基本粒子群算法收敛速度缓慢的问题。用MATLAB仿真表明,基于该改进算法的盲源分离效果良好,具有收敛速度快、性能稳定等特点。     

微地震监测技术在文中油田的应用

本文介绍微地震监测技术的基本原理、数据采集和数据处理方法,并以文中油田El常注水破裂监测为实例阐述了该项技术的关键技术及其监测过程,描述了文中油田裂缝分布、水驱前缘及其剩余油分布规律,其结果与生产实际比较吻合。现场应用结果表明微地震地下影像技术是应用于油气田勘探开发中的一种新技术,具有很高的推广应用前景。     

基于CASI/SASI高光谱影像的几何校正方法及误差分析

CASI/SASI高光谱遥感影像在380~2450 nm的波谱范围内,最多可构建388个连续光谱通道,具备很高的光谱分辨率.针对影像在采集过程中的严重畸变,采用Buddle(实验区)辅助POS数据的方法进行高精度几何校正.通过利用Buddle与POS数据进行联合计算,获取最佳的位置偏移量和角度偏移量.并将偏移量参数用于修正后的共线方程方法中,结合DEM数据进行几何校正.该方法有效解决了偏心矢量和偏心角无法精确测量而带来系统误差的问题,绝对定位精度达到4.87 m,校正精度较高.     

基于TensorFlow的LSTM神经网络智能电气火灾预测研究

随着智慧城市建设的步伐不断加快以及人工智能技术的高速发展,如何利用大数据技术对电气火灾事件实现精准预测已经成为当前火灾预防研究者特别关注的问题.本文设计并实现了基于TensorFlow智能学习系统的LSTM神经网络电气火灾预测算法,对某地区输电线路上的数据进行了分析,通过多次数据迭代和参数调优对模型进行了训练,实验结果表明,基于TensorFlow的LSTM神经网络算法对于电气火灾的预测不仅具有较高的准确度,而且泛化能力强,预测效果明显好于其他学习算法.     

液相放电处理海水中卤虫的研究

运用液相高压脉冲技术,采用自行设计的板-孔-板反应器,处理压载水中典型的浮游动物——卤虫.对卤虫的虫卵、幼虫和成虫3个成长期进行研究,通过改变峰值电压、脉冲频率和处理时间这些参数来考查其对卤虫处理效果的影响.结果表明:随着峰值电压、脉冲频率和处理时间的增加,卤虫幼虫和成虫的杀灭率增加,虫卵的孵化率降低;在适当的放电参数下,卤虫成虫和幼虫的杀灭率均可以达到100%;较低电压对卤虫卵的孵化率没有影响,在电压高于34 kV时,虫卵的孵化率才会降低,然而,经过放电处理后虫卵的孵化时间会缩短.     

Snort下模式串匹配算法的研究与改进

在阐述入侵检测技术研究现状的基础上,通过对入侵检测系统snort下BM和Wu-Manber两个模式匹配算法的研究,然后对其分别改进,并进行实验验证,实验结果表明使用改进的算法提高了匹配效率,减少了存储需求,从而进一步提高了入侵检测系统的检测性能。