红外热成像诊断技术的应用

红外热成像诊断技术对电气设备早期的发热缺陷,能做出可靠的预测,使传统电气设备通过预防性试验维修提高到预知状态检修的水平,能够及时发现设备存在的运行隐患。     

汽轮机故障诊断中的信息熵融合

在汽轮机轴系振动故障模拟试验的基础上,对大量故障模拟试验数据进行计算,建立了典型故障的4种信息熵样本.采用概率神经网络对故障信号的4种信息熵特征进行融合研究,并将融合结果与最小距离分类器的分类效果进行了对照分析.研究表明,概率神经网络可实现对训练样本100%的正确识别率,对"陌生"样本的正确识别率也超过80%,其识别效果远远超过最小距离分类器.可见,概率神经网络综合了贝叶斯分类器和神经网络的优势,在汽轮机故障模式分类方面具有明显的优势,利用概率神经网络融合信号的信息熵特征实现汽轮机轴系故障模式识别是一种可行有效的方法.     

条件概率与刚性近似下高分子链非格子模型的Monte Carlo模拟

探讨了采用高分子链的实际键长、键角、旋转异构态和无扰链时的条件概率逐个链段地生成样本高分子链进行真实链和受限链分子构象统计研究的可能性.并就无扰链、尾形链、真实链的情况与完全计算法、Flory矩阵方法进行了比较.结果表明:在刚性近似下,使用无扰态时的条件概率生成样本高分子链的Monte Carlo模拟,其样本库能真实地重现平衡态时受限链和真实链的构象分布,适用于受限链和真实链的构象统计研究.     

基于多门限机制对无线传感网络中数据判决的优化

为了优化主流分布式检测系统判决性能,提高节点能量利用率,提出了节点多门限机制.通过在常规的并行分布式检测中加入节点多门限机制,在每一个传感器节点都设置有2个门限值,当本地传感器采集的信息量在2个门限值中间时,该节点将处于休眠状态,不发送判决;反之就会有高信息量的传感器节点传输它们的判决到融合中心.实验结果表明:基于节点多门限机制的传感网络,与传统机制相比具有较高的差错指数,实现了降低融合中心的差错概率,从而提高系统的判决性能.     

基于词内部模式的中文新词识别研究

提出了一种基于支持向量机的中文新词识别算法.该算法结合新词内部模式以及词长等提出了基于词内部模式的改进字符位置似然概率,并综合新词的邻接类别等特征对新词进行识别.经过小说语料测试,实验结果表明：该算法的微F1值为0.583 3,宏F1值为0.775 7,分别比不考虑词内部模式的基准算法提高约63%和30%.     

基于SPR干涉成像的生物分子相互作用检测方法

蛋白质组学研究和药物开发迫切需要高通量、高精度、无标记且实时检测技术。该文提出了一种基于干涉成像的表面等离子共振（SPR）生物分子相互作用检测方法,在入射光的p和s偏振分量之间分别附加90°和-90°位相差,采集对应的干涉图像,并利用所采集的2帧图像,计算出反映传感面折射率分布的信号。循环采集能够实时获得生物反应进行时...     

漏光型环形光瞳滤波器的优化设计

通过对漏光型环形光瞳滤波器三个特征参数（K、α和b）的优化，得到了具有最佳三维超分辨的漏光型环形光瞳结构（κ=0.418,α=0.407,b=0.935）。计算和分析表明，利用优化的光瞳的显微镜成像系统，其三维超分辨能力优于其它方法所得的结果。本文的优化方法对其它三维光瞳滤波器也适用。     

交叉平面电阻抗成像模型分析

该研究针对传统平面电极阵列电阻抗成像系统问题,构建了一个交叉平面电极阵列的电阻抗断层成像系统。此系统由65个电极组成4个水平和8个轴向相交叉的成像空间。仿真及水槽实验采用了Tikhonov正则化算法,重建结果与原物体的比较表明,该成像方式在空间中能够提供更高的分辨率和定位精度。此外,这种方法能有效地减少计算量,在临床检查和监护上显示出很大的应用前景。     

济阳坳陷花沟地区火成岩重磁成像解释方法

提出了基于单相关系数搜索的变形的n维黄金分割算法的重磁成像方法,并利用该方法反演了济阳坳陷花沟地区的视密度与视磁化强度的三维空间分布,据此结合钻井、磁力和重力异常图对该地区火成岩的三维空间分布进行了推断.花沟地区共推断出42个酸性火成岩和33个基性火成岩,并按200 m的深度间隔分11层编制了深度为900～2900 m内各层上的火成岩深度切片图,其结果较好地展示了该区火成岩的空间分布.     

基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取与状态监测问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的新方法.首先,将轴承振动信号通过EEMD分解成一组本征模态函数(IMF),计算每个IMF分量的Renyi熵值作为表征故障特征的向量,采用主元分析(PCA)对特征降维,提取主元输入概...