汽车造型特征定量模型构建与应用

针对汽车造型特征难以定量化表达的问题,通过汽车造型特征空间构建和层次分析,对汽车造型的几何特征进行提取,并基于特征关系映射实验对汽车造型语义特征进行分析,构建了基于几何空间、语义空间及其映射关系的汽车造型特征定量化模型,并应用到设计实践中,初步解决了汽车造型设计主要依赖经验而定量工具缺乏的问题.     

噻菌灵-锰（Ⅱ）配合物的合成、单晶结构解析及表征

溶剂热法合成了一个新的Mn配合物,[Mn（TBDZ）2]NO3·Cl·H2O（TBDZ=噻菌灵）．此配合物属于单斜晶系,P2（1）／c空间群,a=16．003（7）A,b=11．158（5）A,c=13．905（6）A,a=90．00°,β=113．196（5）°,γ=90．00°,V=2282．3（16）A^3,Z=4．每个锰离子分别与来自两个噻菌灵分子上的两个氮原子形成双螯合结构,同时还与另一个氯离子,一个配位水的氧原子配位,形成了一个变形的八面体结构．未配位的硝酸根离子与配位水,噻菌灵上的另一个亚胺基上的氢原子形成氢键,参与了配合物的空间连接．     

大坝下游水体溶解气体浓度超饱和模型研究进展

大坝泄水建筑物过流水体强烈掺气容易导致下游水体中溶解气体(TDG)浓度超饱和,使下游一定水深处的水生生物遭受气泡病的危害,因此有必要对大坝水垫塘内强紊动水体的气液传质问题进行研究.本文对国内外TDG浓度超饱和模型的发展进行了简要的评述,分析总结了TDG输运方程、气液双流体模型、气泡界面传质系数、传质面积、气泡直径、掺气浓度和有效饱和浓度等的研究进展及其优缺点.其突出的问题是对气泡动力学认识不够,气泡数量、气泡聚并与破碎、气泡尺寸、气含率和气泡速度的求解仍存在诸多假设和尚需实验验证的系数.预测模型发展受到湍流模型、气泡表征方法和TDG输运方程的限制.本文为更好地完善水体TDG浓度超饱和模型提供了参考和依据.     

钢管订购和运输问题的线性规划模型

本文运用线性规划理论建立了钢管订购和运输计划问题的数学模型。在求解时分别利用了图论中求最短路长的算法、整数规划中的 0— 1规划的解法及运输问题的表上作业法 ,利用计算机求得最优方案 :即最小总费用为 1 2 741 44 .4万元。     

重复性经颅磁刺激对吗啡依赖小鼠条件性位置偏爱表达的影响

通过检测重复性经颅磁刺激（rTMS）对吗啡依赖小鼠条件性位置偏爱（CPP）表达的影响,探讨rTMS对吗啡依赖小鼠的治疗效应。30只雄性ICR小鼠随机分为对照组、CPP模型组和rTMS治疗组。CPP模型组与rTMS治疗组通过交替注射吗啡和生理盐水建立CPP模型;对照组皮下注射等量生理盐水替代吗啡。在成功建立CPP模型的基础上,rTMS治疗组采用频率为1Hz的低频脉冲磁场进行治疗,每天治疗15min,连续7d;CPP模型组进行假电磁刺激操作;对照组不作任何处理。在rTMS治疗后分别检测三组小鼠的CPP表达并进行比较。结果显示在rTMS治疗的前3d内,rTMS治疗组小鼠的CPP值显著低于CPP模型组（P < 0.01）,且维持在相对稳定的范围内。结果表明1Hz rTMS能有效抑制吗啡依赖小鼠的CPP表达,可能成为戒毒治疗的新方法。     

沥青混合料理论最大相对密度确定方法探讨

沥青混合料的理论最大相对密度直接决定了沥青混合料的体积特性,从而间接决定了混合料的路用性能.通过对沥青混和料理论最大相对密度不同确定方法的比较与分析,提出了一种更加接近于实际状态的最大理论相对密度计算方法,并对其进行了试验对比验证.     

Littlewood—Paley算子交换子的有界性

利用Hardy-Lorentz空间的原子分解,借助于L^q有界性的结论,使用不等式估计,证明了Littlewood—Paley算子交换子从Hardy—Lorentz空间到弱空间L^p,∞（R^n）的有界性。此结果补充了Littlewood—Paley算子交换子有界性理论。     

图像目标语义层级结构及其非监督学习算法

根据场景图像中某些目标的特征间具有空间关联性和几何连贯性的空间语义属性,对特定场景的图像序列进行学习,首先提取各图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征点,分析每对图像中各匹配特征点对间的几何连贯性,然后根据图像序列特征点矢量间的空间紧密程度进行聚类获得目标对象,从而得到基于空间关联性的一种新的图像语义层级结构(SBOSH),此层级结构图是通过非监督自动学习的过程获得的.由SBOSH结构图不仅可得到各节点上的目标对象,而且能够获得各节点间的空间交互性.所得的SBOSH结构图符合人对场景的逻辑分析,可以应用于场景分析、目标及目标局部精确定位和类目标的识别中.     

一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用

对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题，由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量，这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低．为此，本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件，并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布，提高了信号概率密度估计的精度；同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法，提高了算法的收敛速度．通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验，证明了此分离算法是有效的．     

基于独立成分分析的强背景噪声去噪方法

由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效，提出应用独立成分分析(ICA)方法对声音信号进行特征提取，并证明了这种ICA变换能增强语音和音乐信号的超高斯性．在此基础上，应用ICA基函数作为滤波器，通过阈值化的去噪方法对含有强高斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验．结果表明，本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪方法，为强背景噪声下弱信号的检测提供了新的途径．