基于模态应变能相关性的结构损伤定位研究

本文基于灰色相关性理论,通过分析结构发生损伤时单元模态应变能与未损伤时单元模态应变能的相关性对结构损伤进行定位,提出了模态应变能置信因子,根据该因子的变化曲线即可实现结构损伤的准确定位。将该方法用于两端固支梁的单损伤及多损伤的损伤定位中,识别结果可以验证:无论是单损伤还是多损伤、损伤是连续或是不连续、损伤程度是否相同,该方法对结构中的损伤都能实现准确定位,后续研究将此方法应用于大型复杂结构的损伤识别中。     

自动物种识别中基于时频谱图形状的声学部件检测

概述了声音的自动物种识别在环境监测中发挥的重要的作用,创新性地利用时频谱图将可听的声音信号转换为可视的图像信号,并定义了构成动物叫声结构的基础声学部件。从图像处理的角度出发,设计了3种基于时频谱图形状检测声学部件warble,stacked harmonic和oscillation的算法;通过母考拉的叫声结构详细阐述这3种算法,并将这3种算法的识别结果与Raven和Song Scope进行了比较。实验结果表明,相较于Raven和Song Scope,本文设计的3种算法在识别精度上提高了10%。     

用极化信息实现雷达目标的分类与识别

利用极化信息，提取表征雷达目标的五个特征参数，并给出了这五个特征参数的显式表达式。运用BP神经网络技术，对选定雷达目标进行学习并分类计算。计算机模拟结果表明，这种利用极化信息和BP神经网络技术对雷达目标进行分类和识别的方法是可行的。     

基于BP 网络的一种机型识别方法

目标识别是防空信息处理中的一个重要环节，而对空中目标类型的识别仍没有成熟的理论，在BP算法的基础上，提出了一种基于神经网络的目标识别方法，并就具体的主空袭飞机类型给出了识别模型，最后用MATLAB提供的神经网络工具箱进行仿真，仿真结果表明，此方法合理可行，这对提高防空信息处理的准确性具有重要意义。     

一种联合多神经网络分类器的融合算法

给出了一种用于目标识别的自适应神经网络 ,在此基础上 ,提出了一种联合多神经网络分类器的融合算法。舰船目标实测数据分类实验证明 ,基于该融合算法的分类系统具有可靠性高、识别率高、推广性能好等优点。因此 ,在水下目标识别系统中 ,具有重要的工程应用价值。     

纳米InAs镶嵌复合薄膜的制备及光吸收

采用射频共溅技术制备了ＩｎＡｓ－ＳｉＯ２镶嵌复合薄膜,透射电子显微镜观察分析了该复合薄膜的微结构和形成规律。结果表明,随着衬底温度的提高,复合薄膜中ＩｎＡｓ的聚集状态经历由完全弥散到分形聚集再到纳米晶颗粒的转变。测量了该复合薄膜室温光吸收谱,观察到了吸收边发生较大蓝移的现象,并用量子取域理论对这种现象进行了解释。     

超分子体系中的分子识别研究——ⅩⅤ.几种苯硒基修饰β-环糊精对脂肪醇的分子识别

用分光光度滴定法测定了单－「－６（苯硒基）－６－脱氧」β－环糊精,单－「６－（对甲苯硒基）－６脱氧」－环糊精,单－「６－（邻甲苯硒基）－６－脱氧」－β环糊精,单－「６－（间甲苯硒基）－６－脱氧」－β－环糊精与一系列脂肪醇在磷酸缓冲溶液中,２９８．１５Ｋ时形成超分子体系的稳定常数,并与母体β－环糊精的结果做了比较,从主－客体间的诱导楔合和几何互补等方面讨论了修饰β－环糊精对脂肪醇的键合能力和分子选择     

多目标预报系统的Fuzzy 优选识别模型及其应用

对多目标预报系统的Ｆｕｚｙ优选识别模型进行了分析和研究,并建立了山东省曲阜市第二代棉铃虫发生量的Ｆｕｚｙ优选识别模型。对历史资料进行回代验证,其历史拟合率高达９１．６７％。将１９９４年的观测数据作为独立样本进行试报,预测结果与实际一致。     

基于加权全局时频特征的易混淆词识别

针对易混淆词特征差异小,分类决策困难的特点,提出了一种新的语音识别特征。该特征可以根据待识单词的发音特点,通过选用合适的基函数及加权处理,突出混淆词特征之间的差异性;     

电容射频热疗中深部热场分布的仿真研究(英文)

深部热场控制是电容射频热疗用于深部治癌时尚未能有效解决的难点．本文研究了引入内部电极（接地或接极板）对电容射频（１３．５６ＭＨｚ）热疗深部热场的比吸收率（ＳＡＲ）和温度分布影响．模拟计算表明：引入内电极将显著改变深部热场分布,使８０％以上的ＳＡＲ集中于该电极周围,并使内电极附近成为温度最高的热点;调整内电极位置和加电方式可有效地控制深区ＳＡＲ和温度分布形态,可为深部肿瘤热疗提供新的加热方法