铁氮化合物Ising模型的相变研究

在考虑最近邻相互作用下,对类Fe4N结构的混自旋Ising模型,采用平均场理论,推导出系统的磁矩和自由能公式,并利用数值计算方法,给出了系统的磁化曲线和相图。发现了非常丰富的相变现象,特别是一级相变现象和重入现象,较全面地分析了系统的相变规律。     

一种基于室内PC机传输的智能户外电子图文屏设计

介绍了一种利用PC机和单片机的串行口通信功能实现对LED大屏幕进行控制的系统。     

一类超线性摄动偏微分方程正解的精确个数

利用分歧理论和连续方法,研究一类定义在单位球上的超线性摄动偏微分方程正解的精确个数,并且得到解的整体分歧图象．     

Na_2HPO_4·12H_2O-NaCH_3COO·3H_2O体系相图

用步冷曲线法,部分用DSC法对Na_2HPO_4·12H_2O-NaCH_3COO·3H_2O体系进行测定,得到该体系的相图。实验确定体系有四个四相平衡转熔温度:19℃,27℃,44℃和51℃。该体系作为相变贮热材料有实际意义。     

Coverability of Wireless Sensor Networks

The coverability of Wireless Sensor Networks (WSNs) is essentially a Quality of Service (QoS) problem that measures how well the monitored area is covered by one or more sensor nodes.The coverability of WSNs was examined by combining existing computational geometry techniques such as the Voronoi diagram and Delaunay triangulation with graph theoretical algorithmic techniques.Three new evaluation algorithms,known as CRM (Comprehensive Risk Minimization),TWS (Threshold Weight Shortest path),and CSM (Comprehen...     

超六边形斑图的4种形成途径

为了减弱在斑图形成时实验条件的限制,获得同一斑图的多种形成途径,利用双水电极介质阻挡放电装置,在空气/氩气混合气体放电中,观察到了超六边形斑图的4种形成途径.在不同气压和氩气含量下,研究了4种斑图包括不规则六边形斑图、六边形斑图、四边形斑图和四六边形共存斑图到超六边形斑图的演化.实验发现随气压及氩气含量的变化,它们向超六边形斑图演化时的出现范围由大到小依次是六边形斑图、四六边形共存斑图、不规则六边形斑图和四边形斑图.     

系统框图化简的一种易忽略的思路

为方便分析控制系统,对可化简的单输入-单输出线性系统框图,介绍一种常易忽略的等效化简思路,以将复杂系统框图一步一步顺利化简,并给出了复杂框图化简实例。该思路适用于由线性系统框图求取传递函数,进而方便进行相应的系统性能分析。     

基于有限时间LaSalle不变集的PMSM混沌控制

为有效地抑制永磁同步电动机系统的混沌行为,基于有限时间理论和LaSalle不变集定理设计了一种自适应控制器。分析了永磁同步电动机系统的混沌动力学特性,确定了系统处于不同运动状态的参数域;在理论上证明该控制器能够在有限时间内稳定到平衡点且能自动跟踪系统平衡点;仿真实验证明,该控制方案形式简单,快速性更好,稳定性更高。研究结果对保证永磁同步电动机的稳定运行具有重要意义。     

目标导向的IT项目开发风险影响图模型

IT项目的复杂社会一技术系统本质决定了其建设过程的高风险特征，于是也使项目风险管理具有更高的经济杠杆作用．项目风险管理的核心在于风险辨识，风险辨识的关键离不开风险结构的恰当描述和规范的建模步骤．论文从3个方面归纳了典型IT项目风险辨识思想的突出属性，提出了理想的风险辨识框架，比较并选定了描述该框架的影响图模型，最后提出了规范的风险体系构建步骤和方法，并通过一个例子说明其在风险辨识和评估中的作用。     

一种用于模式识别的多色Voronoi图

提出了一种新的Voronoi图———多色Voronoi图 ,并证明了它的一些重要性质。多色Voronoi图是在Voronoi图的构造过程中 ,根据数据集的特性给Voronoi图染色的结果。用多色Voronoi图概念设计的模式分类器(MCVC)是一种非线性多类别最优分类器 ,可以解决线性可分和线性不可分问题 ,同时MCVC对新增加的训练样本具有快速局部学习能力 ,这种局部学习能力克服了神经网络方法常出现的过学习问题 ,很类似于人对概念的学习。将多色Voronoi图概念用于支撑矢量机的构造中 ,进行支撑矢量的预选取 ,可以提高支撑矢量机的学习速度