灰多元线性回归及其在搜索引擎中的应用

经典多元线性回归分析模型不能实时跟踪响应变量的动态变化和在大量样本中因出现病态数据而影响拟合效果的问题,基于灰色系统时间序列的特性,提出了将灰系统思想与经典多元线性回归分析模型结合,形成一种全新的模型——灰多元线性回归分析模型。实验结果表明,该模型不仅能更加准确地给出响应变量的变化趋势,而且能过滤掉少量病态数据,从而避免了对拟合效果的影响。将新模型应用到网站的搜索引擎中,通过对网站访问流量及各个关键字搜索频率,预测该网站下一阶段的网站的访问流量,预测结果可为网站的管理者提供决策支持的理论依据。     

水帷幕防治海水入侵的三维数值模拟

淡水帷幕的形成与咸淡水界面推移速度和推移时间等因素之间的定量分析是海水入侵防治中引人关注的问题,该文基于耦合的饱和-非饱和多孔介质的水流和溶质运移控制方程,采用FEMWATER三维软件系统,模拟分析了在不同的流量边界和浓度边界下淡水帷幕的演化规律.数值模拟结果表明,淡水回灌流量对淡水帷幕形成的影响十分显著,采用淡水帷幕技术防治海水入侵是一个十分有效的方法.     

非饱和-饱和区域中重金属污染物运移数值模拟

为了定量整体描述非饱和-饱和区域内水流及溶质迁移过程,在基于非饱和流动理论及溶质运移理论基础上,建立了非饱和-饱和区域内水流方程与重金属污染物运移方程耦合的数学模型。采用V-G模型来描述土壤水分特征函数.用Lagrange-Quadratic方法进行求解并给出模拟结果:分析结果表明,在非饱和-饱和区域内的压力水头、饱和度以及污染物阻滞因子等参数均随含水率的变化而改变,这是区别于饱和流的主要特点。     

特殊形貌纳米氧化锌的吸波性能研究

纳米ZnO作为一种新型吸波材料受到广泛关注,但对非c轴生长的ZnO纳米结构材料的吸波性能还缺乏系统研究.为了探讨ZnO纳米晶体的形貌对其吸波性能的影响,在熔盐、类离子液体等强极性介质中,合成了枝晶状、片状、锥状等非c轴生长的ZnO纳米结构材料,用XRD、SEM、TEM等对其物相、形貌进行了表征,对不同形貌的ZnO纳米结构材料的电磁性能与吸波性能进行了系统的分析,并与商品ZnO微粉的吸波性能进行了比较.结果表明,ZnO纳米片的吸波效果较好.复合了磁性材料后,ZnO的吸波性能有明显提高.     

基于非线性干扰观测器的二阶动态Terminal滑模在近空间飞行器控制中的应用

针对近空间飞行器飞行包络大、飞行速度快、气动参数变化剧烈、系统建模存在不确定性、受外界扰动大和控制精度要求高等特点,首先设计了基于二阶动态Terminal滑模的控制方案.Terminal滑模能在有限时间收敛的特性加快了系统跟踪速度;二阶动态滑模的引入,使得滑模面及其部分阶导数为零,并且得到在时间本质上连续的控制器,有效克服了传统滑模的抖振问题.然后采用非线性干扰观测器逼近复合干扰.根据复合干扰逼近值设计控制器补偿项,进一步提高控制精度和削弱抖振.基于李雅普诺夫理论,严格证明了系统稳定性.最后将所设计控制方案用于近空间飞行器姿态角跟踪仿真实验,仿真结果表明了该控制方案跟踪精度高、速度快、鲁棒性强,且有效去除了滑模的抖振.     

基于建构主义学习理论的电工电子学教学实践

为了更好的调动学生学习的主动性、积极性、创造性,更好的培养学生适应社会的能力,尝试将建构主义学习理论应用到电工电子学的教学当中。从建构主义学习理论四大要素“情境”、“协作”、“会话”和“意义建构”入手,通过实例介绍建构主义学习理论在具体教学中的应用及效果。     

《周易》人文时间观的现代价值

《周易》是中华民族古代智慧的结晶,是人文型时间观的缔造者。其人文时间观对于整个中华文化乃至整个世界文化而言都具有重要的开创性意义。《周易》的时间观具有对于现代情境的应因性与机因性、矫正西方近现代时间观之偏失、语用学意义的现代运用、转化为复兴中华和中华民族的行动智慧等现代价值。     

染料敏化太阳能电池电解质的还原电位对开路电压的影响

研究了不同溶剂和不同对电极对I3-的还原电位和染料敏化太阳能电池的开路电压的影响。在I3-/I-的离子浓度和染料敏化TiO2膜性能相同的情况下,能使I3-在较高的电位下就能还原的对电极溶剂有较高的开路电压。相对于Pt对电极,用石墨作对电极时有较高的开路电压,这是由于小电流时I3-/I-在石墨表面的还原反应过电位要比在Pt表面小。     

节点板域厚度对钢框架静动力反应的影响

水平荷载作用下，节点板域的剪切变形降低钢框架结构的侧向刚度，使结构的水平位移及层间位移增大。对各种节点板域厚度的钢框架进行了水平静动力分析，结果显示，适当增加节点板域的厚度可有效地减少其不利影响。在强烈地震作用下节点板域较早地屈服，使结构层间位移过大增加，可能引起结构失效，工程中应高度重视。     

基于模糊神经网络的煤矿安全评价综合评判

针对煤矿安全综合评价方法中因人为因素、模糊因素及动态因素而导致评价结果不够准确的情况,依据煤矿安全评价指标体系结构,构建了基于模糊神经网络的多级模糊评判模型,提出了神经网络分级BP学习算法,解决了多级模糊评判中权值学习困难的问题,使训练速度和评判的准确性大幅提高.以鸡西矿业集团煤矿为研究对象,建立了基于模糊神经网络的安全评价模型.结果表明:该方法能有效地对煤矿进行安全评价,综合评判客观、准确.