纳米金修饰硅纳米线电极阳极溶出法测定痕量铅、铜

以浸入沉积的方法在硅纳米线上修饰了金纳米颗粒,并通过电子扫描显微镜（SEM）和X射线荧光分析（XRF）对金纳米粒子修饰的硅纳米线电极表面形貌进行了表征.以修饰后的硅纳米线电极作为工作电极,采用阳极溶出法检测水中痕量铅和铜,考察pH值、富集电位和富集时间对溶出峰的影响,优化出最佳实验条件.在优化的实验条件下,铅Pb2＋和铜Cu2＋的灵敏度分别为0.649μA/（μg.L-1）和0.177μA/（μg.L-1）.检测极限达到0.26μg.L-1和0.67μg.L-1.峰电流与离子浓度在质量浓度25~200μg.L-1的范围内形成良好的线性关系.     

前馈神经网络复值盲均衡算法的研究

提出了一种新的前馈神经网络(N-FNN)复值盲均衡算法。新算法改变了传统均衡技术大量发送训练序列而降低系统传输的有效信息率,有效地消除码间干扰,提高了通信质量。笔者设计出新的传递函数和代价函数,利用最陡梯度下降法推导出输出层和隐层单元权值的迭代公式。通过对QAM信号进行计算机仿真,笔者提出的新算法与同类算法相比,具有均方误差收敛速度加快、误码率降低、稳态剩余误差减小等优点     

基质吸力对非饱和粉质砂土抗剪强度的影响

从宏观吸力控制型直剪试验和微观土体颗粒结构分析两方面入手,在压力板仪试验分析非饱和粉质砂土水土特性的基础上,采用不同吸力条件下的直剪试验和2种不同含水量土样结构的微观扫描研究,分析非饱和粉质砂土抗剪强度和基质吸力之间的关系。研究结果表明:与黏性土不同,当粉质砂土含水量逐渐降低时,土体基质吸力对土体抗剪强度的贡献效果并不是一直增加,而是存在一个"峰值效应",这种现象的出现是由于粉质砂土微观结构的组成特点以及随含水率减小所含水分的存在形式不断改变这两方面因素,致使基质吸力作用面积不断变化造成的。另外,土体的应力环境也会影响吸力对土体强度贡献的大小。     

基于AEPSO优化的神经网络多步预测控制

为提高神经网络预测控制的性能,提出了基于自适应扩展粒子群优化的神经网络预测控制方案。基本PSO算法中,每个粒子的更新受粒子个体极值和局部极值的影响,为了提高其全局收敛性,采用多粒子策略,使每个粒子的更新受更多其他粒子的影响;为提高收敛速度,采用自适应策略,对参数c0进行自适应调整,使c0随着迭代次数的增加而逐渐减小,这样,在PSO算法的搜索过程中,随着迭代次数的增加,搜索区域会越来越小,从而加快PSO算法收敛速度。运用该算法实现神经网络预测控制中的滚动优化,在有限时域内对控制序列进行寻列,给出基于粒子群优化的神经网络预测控制系统的稳定性证明。仿真结果表明,基于粒子群优化的神经网络预测控制系统具有良好的跟踪性能。     

模糊故障Petri网建模方法及其应用

为克服模糊Petri网和故障Petri网在模拟故障传播、诊断和推理过程中的不足,提出模糊故障Petri网的概念及其建模方法,分一因一果、一因多果、多因一果和竞争模式4种情况定义变迁发生的规则和后果,以此模拟系统的动态运行过程,反映故障传播的固有特性.将模糊故障Petri网的建模方法应用于故障推理与诊断,提出将正向推理和反向推理相结合,并给出相应的推理算法,用泵站机组压力不足的实例加以验证.研究结果表明:该方法既能模拟故障传播过程,又能进行模糊推理,实用性强.     

PJ综合症相关抑癌基因LKB1/STK11的逆转录PCR法克隆及序列分析

从正常人胎盘组织中克隆出人野生型PJ综合症相关抑癌基因LKB1/STK11cDNA片段.以提取的总RNA为模板,采用逆转录法获得cDNA第一条链,采用94℃变性、72℃退火及延伸的特殊条件,经PCR扩增出抑癌基因LKB1/STK11cDNA片段,克隆到T载体,在国内首次报道了LKB1/STK11基因的克隆.序列分析表明,该cDNA全长1299bp,与GenBank中人野生型LKB1cDNA编码序列完全相同,证实获得了人野生型抑癌基因LKB1/STK11的cDNA克隆.LKB1/STK11cDNA的成功克隆为其原核表达载体的构建和LKB1/STK11蛋白在细胞内的作用及其抑癌效果、抑癌机理的研究打下了基础.     

基于一种改进RRT算法的足球机器人路径规划

针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。     

矿车连接装置控制系统的性能分析

为了解决矿车连接装置压力补偿问题,根据其结构特点和受力分析,从控制系统阀控缸的数学模型入手,建立位移控制和试验力控制的数学模型,并对系统在特定负载情况下进行详细地分析,确定影响系统的因素.研究结果表明:系统由位置控制切换到力控制时,应将放大器增益值调小,否则力控制系统的开环增益值将增大.位置控制与力控制两种情况都是有差系统,即在相同条件下,位置控制系统比力控制系统的稳定性能好.     

方向提升小波变换域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知

针对压缩感知(CS)重构算法在实际应用中自然图像的小波变换系数往往无法稀疏的问题,提出了一种方向提升小波变换(DLWT)域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知算法(DLWT-SFTSW-BCS)。首先对自然图像进行方向提升小波变换得到小波变换系数;然后在随机测量之前利用稀疏滤波切除小系数,消除了小系数对大系数重构时的混叠干扰;最后结合小波树结构的贝叶斯压缩感知重构算法得到自然图像的重构图像。实验结果表明,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,DLWT-SF-TSW-BCS算法的重构峰值信噪比最大可提高10dB。     

基于Elman神经网络的汽油机过渡工况空燃比多步预测模型

为了减小车用汽油机空燃比传输延迟对空燃比控制精度的影响,提出一种基于Elman神经网络的空燃比多步预测模型.通过对空燃比数学模型的分析,确定神经网络空燃比多步预测模型的输入向量,同时,为了提高过渡工况空燃比预测精度,在神经网络输入向量中增加反映空燃比变化趋势的导数信息.对HL495发动机过渡工况实验数据进行学习,采用梯度算法对Elman神经网络的权值进行调整.研究结果表明：采用该方法能精确预测过渡工况空燃比,预测模型的最大误差小于1%,平均误差小于0.5%.该预测模型可用于实现车用汽油机过渡工况空燃比的精确控制,提高车用汽油机过渡工况排放性能.