纺织纤维集合体与红外辐射──对红外辐射透射、反射、吸收的比较研究

对比了多种织物对红外辐射的透射、反射和吸收的比例关系，分析了影响它们总和与红外辐射总能量差值的原因．     

磁场影响固定化葡萄糖异构酶活性的研究

采用丹麦Novo公司测固定化葡萄糖异构酶 (SweetzymeT)活力的反应体系 ,用半胱氨酸 -咔唑法评价酶的活性 ,研究了磁场在不同条件下对酶活力的影响。实验发现 :在不同磁化时间、温度、磁场强度和pH条件下磁化底物 ,使其活性增加可达 2 8 6 % ,并且具有可逆性 ,但磁化固定化酶或磁场作用于酶—底物反应体系 ,未见酶活力的明显变化。     

微钙高硬高韧结构钢的研究

本文研究了一种新型的高硬度（HRC＞58），高韧性（αk≥40J/cm2)的结构钢的化学成分及热处理对冲击韧性的影响，实验结果表明，微量钙对改善钢在淬火－低温回火态的冲击韧性有重要作用，铬含量及铜／硅比对冲击韧性也有一定的影响。     

舰船辐射噪声的响度和音色特征模型

首先分析模拟舰船辐射噪声的归一化功率和Moore响度变化趋势,进一步用海试数据验证Moore响度的周期性变化特点,分析Moore响度周期性变化的原因,提取Moore响度均值作为一维特征.然后分析研究音色中有效的谱质心特征,根据谱质心的数学定义推导出谱质心带宽、谱质心斜度以及谱质心峰度的数学公式,举例分析其物理含义,并提出基于六分段频带的谱质心、谱质心带宽、谱质心斜度以及谱质心峰度共24维的音色特征模型.将Moore响度特征模型和音色特征模型相结合,从组合的25维特征的均值和方差分布可知特征具有一定的可区分性.最后设计3层BP神经网络分类器,海试数据表明基于Moore响度和音色的特征模型提取方法是有效的,且有利于提高分类识别率.     

层次分析法在农业决策方案优选中的应用

农业决策方案的优选属于多目标决策问题,由于用来评价目标的属性很多,且各属性的衡量标准不统一,给专家决策带来了很大的困难。本文将介绍层次分析法在求解此类问题中的应用。     

A two-tier location management mechanism for IMS

This paper proposed a two-tier location management mechanism(TTLM)by improving the currentregistration mechanism(CR)in IP Multimedia Subsystem(IMS).The TTLM includes the visited networkregistration and the home network registration,in which the visited network registration is responsible forre-registration in IMS.When subscriber roams,the location information of home network will be updatedby the visited network based on the change of user equipment(UE)' s IP address.Therefore the TTLMcan reduce the tim...     

科技项目立项评估与创新发展研究

完善的评估机制是科技项目立项评估的基础,将立项评估不同环节为研究基础,分析与总结我国科技项目评估存在问题,借鉴国外相关经验介绍,分析与思考我国科技项目立项评估形势、发展机遇和面临挑战,提出创新思路促进科技项目评估效能的提升。     

一种三段式模控制在电液伺服系统中的应用

在研究泵控马达电液伺服系统的自适应控制中，提出了一种分三阶段实施的模糊控制策略，并进行了大量实验研究，结果表明，该方法克服了模糊控制的不精确性和易振荡性，且在相当宽的惯性负载情况下，系统的特性都是令人满意的。文中说明了三段式模糊控制的基本原理，并给出了其用于泵控马达电液伺服系统的实验结果     

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.     

Rough集-神经网络系统在信息融合目标识别中的应用

研究了Rough集和神经网络方法在信息融合目标识别中的应用 .提出将神经网络学习机制引入到Rough集系统 ,同时通过Rough集的条件和决策属性构造神经网络结构 ,并针对三种不同谱段下的三种不同目标图像进行了实验 ,试验表明 ,Rough集 神经网络相结合的识别算法的识别率要明显高于单独使用一种融合算法的识别率 ,训练时间也大大缩短 .