基于语言偏好的群体决策的软解法

群体决策模型用于支持系统或专家系统，面临的两个问题是：自然语言与机器语言的匹配以及模型解与决策者意向交融．本文在许多学者大量工作的基础上，试图提出群决策的软化求解模型．主要提出两方面的结果：一是多准则语言偏好的综合；二是采用模糊匹配方法和语言变量的软算法将个人语言偏好聚集为群体可接受决策解．最后给出实例计算以说明操作步骤．该模型可用于人－机交流式ＧＤＳＳ或小群（７～１２人）会议支持系统的软件设计     

工业氟化氢钠中NaHF_2含量的测定

对工业氟化氢钠产品中NaHF_2含量的测定方法进行了探讨,确定用直接滴定法进行测定,并已应用于工业生产控制。     

二元体系气液平衡的测定和关联

本文在实验的基础上，用威尔逊方程对异丙醇（１）－环己烷（２）、甲醇（１）－水（２）和乙醇（１）－水（２）体系的气液平衡数据进行关联和预测；计算结果和实验数据符合良好。     

切削刀具倒棱刃口挤压力的理论计算

根据试验观察．揭出了刀具刃口带负倒棱时的切削模型。在此模型中,刀具刃口 存在一个“金属死区”。以新模型为基础．采用能量法,对高温、高应变率下刀具刃 口的挤压力进行了理论计算。所做工作的特点是：１）在材料变形分析中计入了挤压 层金属绕过刀具刃口时的过剩变形;２）进行有关材料变形与物理特性的计算时,考 虑了温度与应变率的影响。利用新研制的压电式切削测力仪进行验证试验,其结果表 明,理论计算值与实测数据较好一致。     

关于我国铁路组织按图行车现状和问题的研究

组织“按图行车”是实现铁路运输管理现代化的重要方面。本文根据调查资料,研究了当前我国铁路实现“按图行车”的现状、货物列车晚点的一般规律,并据以提出了进一步提高我国铁路组织“按图行车”水平的意见。     

基于模糊C均值聚类的二维直流电阻率与射频大地电磁联合反演

为结合直流电阻率（direct current resistivity, DCR）与射频大地电磁（radio-magnetotelluric, RMT）法反演优势,开展了二维DCR与RMT数据联合反演研究。在经典最小结构模型正则化的基础上,采用平衡算子调节两个数据间的权重,引入模糊C均值（fuzzy C-means, FCM）聚类对电阻率模型进行约束,根据数据均方根误差自动调整FCM聚类项的权重,提高了联合反演效果。通过单独反演与联合反演结果的对比,分析了两种方法的反演能力,总结了联合反演的优势。模型试算表明,DCR与RMT数据联合反演得到的电阻率模型较单独反演更接近实际模型,FCM聚类约束的应用可进一步提高联合反演的效果。     

弯曲铝合金方管的轴压性能试验研究

为研究带初弯曲度铝合金方管的轴压承载力,完成了8个试件的轴压稳定性试验,并建立了与试验条件一致的有限元模型。通过对比试验和有限元分析结果验证了有限元模型的可靠性。结果表明,带有较大初弯曲度铝合金方管的破坏模式为整体弯曲失稳。最后,根据有限元分析结果拟合得到较大初弯曲度铝合金方管的整体稳定系数计算式,并将拟合计算式结果和数值分析结果及试验结果进行对比,验证了计算式的正确性。     

C波段低剖面双圆极化微带阵列天线小型化设计

设计了一种工作在C波段的5×5小型化低剖面双圆极化微带阵列天线.与传统的阵列相比,通过相邻2×2子阵列的贴片交错,可以缩小单元间距,实现小型化;采用两个T型功分器馈电网络,同层分布,可以拓展带宽.测试结果表明,左右旋圆极化的阻抗带宽（VSWR<2）和轴比带宽（AR<3dB）分别达到20%和16%,在频段5.3-6.36 GHz内,左右旋增益最大值为15.2dBi.天线阵列尺寸为3.05λ0×2.74λ0×0.037λ0.     

基于自注意力机制的新生儿胆道闭锁识别

新生儿胆道闭锁是新生儿常见的致命疾病之一,并且该病在亚洲的发病率高于世界其他地区.新生儿胆道闭锁需要及时发现及时治疗,然而由于缺少专业的儿科医生和辅助诊疗手段,新生儿父母往往不能及时发现而错过了最佳治疗时间.因此,本文开发了一个具有实际应用价值的预诊算法,通过新生儿粪便图片预测新生儿是否患有新生儿胆道闭锁,并提醒新生儿父母及时就诊.为了让算法在应用场景下识别率更高,本文的算法基于一个真实场景下拍摄的新生儿粪图片数据集开发.首先我们设计了一个自注意力网络模型BANet(Biliary Atresia Network),将图片的浅层特征和深层特征相结合,可以得到更好的分类效果.由于拍摄自应用场景下的图片存在过暗和过曝等问题.通过分析数据集的亮度分布,我们设计了一个自动亮度调节算法解决.此外,图片中的阴影也会对识别结果造成干扰,因此我们在训练阶段增加了一种阴影数据增强方式来缓解这一问题.为验证本文提出算法的有效性,本文设计了一个和医生的对比试验.结果证明BANet在四分类的识别率、二分类的识别率、特异性和敏感性等客观评价指标上占有明显优势.本文提出的BANet能够有效利用图片中的颜色、异常点...     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.