北江突发镉污染事故的健康危害评价

以西、北江河网区为研究对象,建立一维重金属模型;设定北江上游突发镉污染事故背景资料,运用重金属模型模拟镉在河网区的运移过程;提出健康危害评价方法,定量评价事故给佛山市带来的健康危害.结果表明:现状情况下突发镉污染事故给佛山市造成的致癌风险尚可接受,但事故引起的急性中毒危害要远大于慢性致癌危害;污染事故频率的增加会提高人体的致癌风险;事故发生时应在事故地点以下50km范围内禁止取用水.     

基于Labwindows／CVI虚拟空调挂机调试系统的实现

简要介绍虚拟仪器及虚拟仪器程序设计语言Labwindows／CVI的基础知识，如何在Labwindows/CVI下实现虚拟空调挂机调试系统。该调试系统包括：用户操作界面的设计(其中有菜单栏、常用工具栏的制作及调试操作所需的控件等)、C语言执行程序的编写、运行、调试和生成软件包。该调试系统虽结构简单，但操作性很强，利用它可以配合完成挂机空调设计的初步调试。     

通海高大水位异常与地震分析

通过分析高大井2002年以来的资料,对多年来水位变化特征与观测井300 km范围内发生的5.0级以上地震前的异常形态进行分析发现,高大井水位在震前表现出趋势和短临变化特征,水位动态异常与观测点周围300 km范围的5.0级以上地震有较好的对应关系.     

铜包石墨粉体的制备及表征

为简化铜包石墨粉体的制备工艺,提高镀铜质量,选用固定碳质量分数大于99％的天然石墨粉作为原料,在镀液组成确定的前提下,采用自行设计的电镀装置进行超声电镀,制备铜包石墨复合粉体.利用SEM对粉体的微观形貌进行表征.结果表明,超声施镀60 min,能较好地解决石墨颗粒的团聚问题,改善镀铜效果;铜呈细小颗粒状聚集附着在石墨的表面,包覆效果良好.该研究为铜包石墨粉体制备提供了新方法.     

一类中立型时滞系统鲁棒H2/H∞混合控制

考虑了含有离散时滞和分散时滞的的不确定中立型系统的鲁棒H2/H∞混合控制.通过把系统写成描述系统形式,用线性矩阵不等式的方法给出了控制器存在的充分条件.最后,解最优化问题得到次最优鲁棒H2/H∞混合控制器.数值例子证明了所设计控制器的可行性.     

一种基于模糊判定的融合系统有效性评估方法

为满足对多传感器信息融合系统评估的需要,在综合分析融合系统的基础上,提出了包含性能度量、效能度量、作战效能度量的系统有效性指标集.结合模糊数学理论, 利用均衡平均型算子建立了多层融合系统有效性评估体系,提出较完整的评估方法,并将该方法应用于实际的融合系统中,实现了对融合系统运行有效性的较为全面的评估,为融合系统的设计、融合策略的选择提供了新的依据.实践表明,该方法数学表达清晰明确,便于工程实现,是信息融合系统有效性评估的一种有效方法.     

纳米颗粒/矿物冷冻油的流变特性研究

对纳米颗粒/矿物冷冻油的流变特性进行了全面的实验研究,重点分析了颗粒浓度、颗粒种类和温度对冷冻油流变特性的影响.结果表明:对于纳米颗粒TiO2/矿物冷冻油,当w(TiO2)≤0.2%时,为牛顿流体,当w(TiO2)0.2%时,表现为剪切变稀特性.纳米颗粒TiO2/矿物冷冻油的黏度大于纯质冷冻油,且随着颗粒质量分数的提高而增大,当w(TiO2)=0.4%时,黏度可提高11.2%,拟合得到的混合物黏度模型预测值与实验值吻合良好.纳米颗粒种类对混合物的流变特性有一定的影响,这与颗粒的形状有关.纳米颗粒/矿物冷冻油的黏温曲线趋势与纯油相似.     

基于并行免疫遗传算法基因表达数据的动态模糊聚类

提出一种改进的并行免疫遗传算法, 通过在群体规模上引入“岛”的概念, 实现了可变的群体规模; 通过在适应度函数内引入免疫算子, 避免了算法过早收敛. 因此, 解决了寻优算法中局部收敛的困扰, 提高了获得全局最优解的几率. 把此算法应用于斯坦福大学酵母细胞周期表达数据库的数据进行共表达聚类, 并将实验结果与Spellman按照功能基因组学进行聚类所得结果进行了对比, 证明了所给算法在功能基因组 学聚类上的有效性.     

一种光学遥感图像海面舰船检测算法

为了在通用硬件平台上实现光学遥感图像海面舰船检测,提出一套适合实际系统应用的算法。首先,在海陆分割阶段设计能快速粗分图像内容的自适应双门限阈值分割方法;其次,根据海面舰船分布稀疏的特点对分块后的图像进行目标存在性初判;接着,只对初判为有目标的分块提取目标候选区域,提高了检测效率,其中引入杂波率系数自适应地控制Top-Hat算子中结构元素的尺寸,使其更好地抑制背景;最后,采用基于特征的模式识别方法剔除虚警。测试结果验证了算法的性能,并在硬件平台上进行了实现。     

基于快速隐私保护关联规则的挖掘算法

随着数据库规模的日益增大,关联规则挖掘需要在挖掘效率、可用性、隐私性及精确性等方面得到提升,需要对传统的关联规则挖掘算法进行更新和改进.在传统的Apriori算法基础上,提出了一种新的在关系数据库中挖掘关联规则的算法.该算法只需扫描一次数据库即可得到频繁项集,并通过非频繁项集来减少候选项集的生成,从而提高了算法的运算效率;此外,该算法将包含敏感数据事务做相关的处理,以达到隐藏包含敏感数据的关联规则.理论分析和实验结果表明,新算法不仅提高了关联规则挖掘的效率,而且还达到了隐藏包含敏感规则的目的.