药品管理系统在医院的应用

文章主要介绍药品管理系统的运行环境、系统流程、系统功能以及对该系统中的三个子系统即药库管理系统、门诊药房管理系统、住院药房管理系统在医院的应用进行了阐述，并提出了在应用中出现的问题及规范措施。     

自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取

针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和更新器.第2代小波不需要剖分运算,利用冗余预测器和更新器直接对每层逼近信号进行预测和更新运算,能较好地保留信号的时域特征.采用第2代小波较理想地提取出了齿轮箱发生摩擦故障时的时域调制波形和周期性冲击脉冲,并对得到的细节和逼近信号进一步进行包络解调,从而分离出了故障调制源频率.结果表明,自适应冗余第2代小波对噪声背景下齿轮箱故障特征的提取效果优于其他小波.     

压印光刻中高精度莫尔对准方法的研究

针对分步压印光刻工艺中多层套刻的高精度对准问题,提出一种应用斜纹结构光栅副实现x、y、θ三自由度自动对准的方法.光栅副分为4个区域,应用光电转换器阵列检测光栅副相对移动所引起的莫尔信号变化,通过电路系统处理可同时得到在平面x、y、θ三自由度的对准信号.驱动环节采用直线电机和压电驱动器作为宏微两级驱动,其分辨率分别为0.2μm和0.1nm,在激光干涉仪全程监测下,与控制系统一起构成闭环系统实现自动对准定位.实验结果表明,在多层压印光刻工艺中,实现了压印工作台步进精度小于10nm的高精度定位要求,使整个对准系统的套刻精度小于30nm.因此,应用这种莫尔对准方法可以获得较高的对准精度,同时能够满足压印100nm特征尺寸套刻精度的要求.     

可再生能源分布式发电系统能量互补控制的研究

为了解决可再生能源分布式发电系统的稳定性问题,在系统中加入了储能设备,使总线电压得到了平滑.介绍了可再生能源分布式发电系统的能量互补控制原理,并建立了能源分布式发电系统的数学模型.采用直接转矩控制算法对系统的能量互补控制过程进行了仿真实验,在系统的风机模拟器和飞轮上的仿真与实验结果表明当直流总线电压低于300V时,飞轮转速迅速下降,飞轮释放能量,系统维持稳定;当直流总线电压高于300V时,飞轮转速上升,飞轮存储能量,系统维持稳定.     

磁性纳米催化剂SO2-4/TiO2-Fe3O4的制备及表征

用溶胶一凝胶法、沉淀法将磁性材料与固体酸进行组装，制备了磁性纳米固体酸催化剂SO4^2-／TiO2-Fe3O4．该类催化剂能通过外加磁场进行分离、回收．扫描电镜、透射电镜观察及磁性能、比表面积测试结果表明，用溶胶-凝胶法制备的催化剂比用沉淀法制备的催化剂具有更小的粒径、更高的磁强度和更优异的催化性能．X射线衍射、傅里叶红外光谱分析表明，影响催化剂磁性能和催化活性的主要因素是Ti与Fe的摩尔比、焙烧温度和浸渍液浓度。     

基于非线性参数的意识任务分类

研究了非线性参数作为脑电（EEG）信号特征时对意识任务分类的作用，使用的3种非线性参数特征为最大Lyapunov指数、轨道平均周期和轨道平均初始距离，分类方法为Fisher线性判别式．对4个实验对象共60个任务对进行了分类处理．使用3种参数在2s数据段上取得的平均分类精度分别为82．3％、90．7％和93．3％．在较短（1s）的数据段上，应用轨道平均初始距离参数进行分类取得了平均为90．8％的正确率，分类精度接近于Anderson取得的实验结果．轨道平均周期和轨道平均初始距离算法具有较小的运算量，能够应用于在线系统．     

基于微压印成形的三维微电子机械系统制造新工艺

针对目前微电子机械系统(MEMS)制造中存在的三维加工能力不足的问题,将压印光刻技术和分层制造原理相结合,研究了三维MEMS制造的新工艺.采用视频图像原理构建了多层压印的对正系统,对正精度达到2μm.通过降低黏度和固化收缩率,兼顾弹性和固化速度,开发了适用于微压印工艺的高分辨率抗蚀剂材料,并进行了匀胶、压印和脱模工艺的优化实验.通过原子力显微镜对压印结果进行了分析,分析结果表明,图形从模具到抗蚀剂的转移误差小于8%,具有制作复杂微结构的能力,同时也为MEMS的制作提供了一种高效低成本的新方法.     

在非时齐马氏决策过程中的动态贝叶斯网络研究

提出了用动态贝叶斯网络（DBN）对非时齐马氏决策系统进行建模的改进方法，使动态贝叶斯网络能被更广泛地应用于各种复杂的真实系统中．该方法的基本思路是，将扩展后的隐藏变量引入DBN的演化过程来建立假设条件所要求的马尔可夫模型，给出从不完整的样本数据集以及存在隐藏变量时来学习DBN结构的算法，进而用贝叶斯概率统计方法对后来的时间片的充分统计因子进行估计，并通过当前已存在的和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行学习，以解决假设条件要求的转移概率的时不变性．原理性分析和仿真实验结果也验证了改进方法的有效性．     

β-SiC非线性导电特性影响因素及机理的研究

研究了-βSiC非线性导电特性的影响因素及其机理,提出了利用-βSiC作为电机线棒防电晕材料的新方法.在-βSiC微粉合成的过程中,向其中掺杂V、Al等非4价金属,与-βSiC形成固溶体,可有效地改变β-SiC的非线性导电特性;-βSiC微粉表面吸附的Fe、Al、Mg、Ca、Ti、V等金属杂质,随其含量的提高,-βSiC电阻率下降;随表面胶态SiO2含量提高,-βSiC微粉电阻率提高,非线性系数增大;随晶体中x(C)/x(Si)的增大,-βSiC微粉电阻率降低,非线性系数减小.随着-βSiC微粉表面SiO2含量的增加,其防电晕涂层表面电阻率Sρ和起晕电压随之提高,最高可达55 kV,-βSiC完全可单独用作电机线棒的防电晕材料.     

一种新的注意力相关脑电分类算法设计

提出了一种新的基于支持向量机(SVM)学习机制的注意力相关脑电分类算法.在对脑电信号进行3级小波分解之后,采用主分量分析方法提取主要的特征分量,并且采用SVM方法对其进行分类.在此基础上,依据数据融合理论,对多导分类结果进行综合判断.结果表明,本方法具有良好的鲁棒性,对注意力相关脑电信号分类的准确率可达89%左右,高于单导最优准确率.该方法对注意力缺陷反馈治疗、注意力机制研究等具有较高的实用价值.