基于RBF神经网络的结构可靠度分析方法

蒙特卡罗模拟是目前结构可靠度分析中最准确有效的方法,但因其计算量太大、效率低而受到很大的限制,特别是对于大型复杂结构的功能函数不能被明确表达的情况.鉴于此,在蒙特卡罗重要抽样方法的基础上,提出了利用RBF神经网络替代原结构功能函数的RBF-蒙特卡罗方法,以提高工作效率.RBF神经网络训练样本的选取则由均匀试验设计确定,以提高样本的代表性并大幅减少样本数量,从而加快网络的训练过程,加强网络的逼近能力.算例分析表明,该方法不但能最大限度地减少结构有限元分析次数,而且有满意的计算精度,具有实际应用价值.     

Nonnegative matrix factorization and its applications in pattern recognition

Matrix factorization has been widely used in many fields[1]. In numerical algebra, the large-scale and com- plex problems can be transformed into small-scale sim- ple subproblems by matrix factorization; in applied statistics, low rank approximation of or…     

论高师学生思想政治教育目标的层次体系

高师学生思想政治教育目标是学生思想政治教育的出发点和归宿,具有一定的层次体系。思想政治教育目标层次体系的基本内涵包括学生思想政治品德的层次性、人才培养目标的规格性和思想政治教育方法的多样性。高师只有加强学生职业道德和职业能力的培养,才能保证思想政治教育目标层次体系的实现,才能增强思想政治教育的实效性。     

银杏叶中有效成分的微波提取及抗氧化活性研究

用正交试验设计优选出银杏叶黄酮类化合物的微波提取工艺,并采用化学发光法对银杏叶的粗提物、正丁醇萃取物及其余水层清除自由基和抗氧化性能进行了研究.结果表明:当固液比(m/m)为1∶30,微波中档400 W浸提时间为1 h,然后70℃水浴浸提1 h,黄酮的提取率最高.3种提取物均有较强的抗氧化活性.其中粗提物的抗氧化活性比正丁醇萃取物好,同时发现萃取后的水层部分虽然黄酮类化合物含量很低,但也有较强的抗氧化活性.证明银杏叶提取物是一组复杂的、而又有相互协同增效作用的混合物,进一步分离纯化可能对提高其抗氧化活性作用不显著.     

用气相色谱法测定液状食品中四种对羟基苯甲酸酯类防腐剂

用毛细管气相色谱法实现了液状食品中4种防腐剂(对羟基苯甲酸甲酯、对羟基苯甲酸乙酯、对羟基苯甲酸丙酯、对羟基苯甲酸丁酯)的分离测定，各组分回收率为91．15～107．7％，检出限为0．5μg／mL，线性范围为0．2μg／mL～80μg／mL．线性相关系数大于0．999。     

冬小麦田间小气候与大气候比较研究

通过对冬小麦拔节后期、孕穗期和成熟期田间活动面和1．5m高的气温和相对湿度与标准气象站对应要素作了同步观测和分析，找出各生育时段的差异，为将公共气象信息转换成作物环境信息提供了依据。     

一种求解二维扩散方程的分块隐式方法

提出了一种求解二维扩散方程的分块隐式格式。它结合了古典显格式、古典隐式格式和Crank-nicolson格式，该格式具有明显的并行性、很高的精度、很好的稳定性。     

双向Elman神经网络在卫星电池阵功率预测中的应用研究

针对神经网络预测电池阵功率存在的模型阶数难以确定及预测精度低下的问题，提出一种基于改进的Elman神经网络的双向预测模型。该模型利用关联层动态神经元的反馈连接，将未来预测网络和过去预测网络的信息进行融合。使网络对时间序列特征信息的记忆得到加强，从而提高预测精度。用该文提出的双向预测模型对电池阵功率进行预测，输入层仅需一个节点，不需事先对模型进行定阶。仿真预测表明，预测精度比单向模型明显提高，且网络具有较好的泛化能力。     

全响应CPM信号的一种非相干接收技术

连续相位调制由于其具有恒定包络幅度且对任意的调制信息序列能保持信号的相位连续,从而能够有效的改进信号的频谱特性.因此,在现代通信系统中得到了广泛的应用.本文将介绍一种全响应CPM信号的最大似然块检测接收法,并且还对该方法的性能采用调制指数为2/3的CPFSK信号进行了评估.该方法的最大优点就是简化了接收端的处理.     

铜镉渣浸出工艺的研究

铜镉渣溶解浸出工艺条件的改变，对金属元素浸取速度和回收率有较大的影响．通过对铜镉渣粒径、浸取温度、硫酸浓度、搅拌速度等条件的研究，找到了最佳酸浸条件，在选定的工艺条件下，Zn、Cd、Cu等金属元素的总浸出率可达到98．5％．