一种虚拟离子电极的研究

电解质多组分的在线检测是一项具有挑战性的课题，是生物工程、设施农业和环境检测等多个领域的关键技术之一。文章针对营养液成分的在线检测，根据机理分析，利用各离子成分之间的相关性，提出了一种虚拟离子电极，并进行了详细分析。虚拟离子电极采用径向基函数网络予以算法实现。文中提出的方法可以克服目前离子电极的限制，实验结果也验证了本方法的有效性。     

过热汽温系统的RBF神经网络控制

采用RBF神经网络直接构成神经网络控制器，将在线学习和控制相结合，这种方法不需要增加另一个神经网络对系统进行在线辨识，也不需要预先确定神经网络控制器的结构。通过将该方法应用于电厂过热汽温系统的控制进行仿真研究并与常规PID串级控制系统进行比较，结果表明控制系统的性能得到较大的提高。     

基于遗传算法的径向基网络学习及其应用

在声波流体质量分数测量过程中，质量分数—温度—声时关系曲线会发生一定的变形，需要一定程度的校正，而用于校正的数据一般很稀少．针对这种情况，首先用径向基(RBF)网络拟合原有的质量分数—温度—声速关系，然后用变形后的新数据和变形前的数据为样本，用多目标方法训练网络，使之在一定程度上继承原先网络的特性，从而克服样本稀少的矛盾．训练过程采用遗传算法，并以H202溶液为例进行仿真，证明了这种方法的有效性．     

结构Ⅰ型氙水合物的分子动力学研究

采用分子动力学模拟研究了包含368个水分子内部有22个氙气分子的晶胞构成的氙水合物系统．模拟中水分子和水分子之间采用TIP4P势，氙-氙分子之间及水-氙分子之间采用Lennard—Jones势．得到在势能曲线上75．0-100K的范围内有一个平台和局部极小的特征．通过分析异常热容、声子态密度和径向分布函数，预测在该温度范围内存在一个二阶玻璃化相变．     

快速多变量自回归模型的意识任务的特征提取与分类

给出了一种有效的多变量自回归(Multivariate Autoregressive，MVAR)模型参数和阶数估计的快速算法，通过QR分解技术减少了多维矩阵求逆的运算量，提高了模型估计的速度．利用该算法对4个实验对象的3种不同意识任务的脑电(EEG)信号进行特征提取，并将得到的特征向量作为径向基函数神经网络的输入进行训练和分类测试．分类结果表明，利用该方法进行EEG信号的特征提取，分类的正确率明显高于单变量自回归模型，而且算法运算速度快，可以用于不同意识任务EEG信号的在线特征提取与分类系统．     

周边固定环形圆板的应力研究

运用平板理论 ,分析了周边固定受同心环形线载荷作用环形圆板的应力 ,并且导出径向应力、切向应力及挠度的计算公式 ,为结构设计提供了方便     

氢原子径向距离r~ν平均值的计算

利用氢原子径向波函数和拉盖尔多项式的性质,导出了计算氢原子径向距离r的任意整数次的平均值公式．     

金属孔板波纹填料中孔型对气流径向混合的影响

提出板波填料单盘结构不对称问题，研究了在两种不同孔型的板波填料气流径向混合性能的差异．如果把板波片上圆孔换成桥孔，可以明显地强化填料床径向混合．     

费米子——Dirac双子系统在均匀磁场和均匀电场中的微扰矩阵元(Ⅰ)

在本文(Ⅰ)中,详细讨论了自旋1/2费米子——Dirac双子系统的径向本征方程的解、能谱结构以及径向波函数的具体形式。