多涡卷混沌系统在图像水印加密上的应用研究

提出了一种基于多涡卷混沌系统对含有版权信息的原始水印图像进行双重加密的方法.首先将混沌系统与DNA编码及DNA计算相结合设计了一种包含置乱操作的原始水印图像加密方案,分析其加密直方图、相邻像素相关性等统计特性.在离散小波变换结合奇异值分解算法(DWT-SVD)的基础上,把加密后的水印图像嵌入到载体图像中.通过实现水印信息的加密、嵌入和提取,对含有水印的载体图像的攻击以及对攻击后的水印进行峰值信噪比和归一化相似度的评价,整体实现了基于DWT和混沌加密的数字水印系统.     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。     

新型聚合物纳米造影剂的合成及体内磁共振成像研究

文章采用可逆加成-断裂链转移聚合(reversible addition-fragmentation chain transfer polymerization, RAFT)方法,聚合得到以疏水性共聚物链段作为内核,亲水性共聚物链段作为支链的两亲性聚合物纳米颗粒,与氯化钆(Ⅲ)六水合物进行螯合反应后合成了一种新型的支化结构聚合物磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)纳米造影剂P(DO3A-Gd³⁺)。安全性试验结果表明,P(DO3A-Gd³⁺)具有良好的生物安全性。体外MRI测试结果表明：P(DO3A-Gd³⁺)的弛豫率为5.30 (mmol/L)^-1·s^-1,高于临床造影剂Magnevist(2.94 (mmol/L)^-1·s^-1); P(DO3A-Gd³⁺)具有显著的MRI造影增强效果。研究结果表明P(DO3A-Gd³⁺)是一种优异的MRI造影剂,具...     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

改进的细菌转化试验方法

本文对“细菌转化实验方法”进行了改进。用改良碱酶法制备的质粒DNA(PBR322)作供体,转化经氯化钙处理的受体菌E.Coli C600,使后者获得抗氨苄青霉素和抗四环素的特性。改进后的转化方法操作简便,不受设备限制。     

完全不可约算子的近期研究

总结近两年来有关完全不可约算子更深入的工作。它包括了如下几个方面：（１）完全不可约算子的谱图形和精致的完全不可约算子的存在性;（２）算子的完全不可约分解的唯一性;（３）完全不可约算子的紧扰动和（ｕ＋Ｋ）轨道。文中列出的一些结果回答了江泽坚、Ｈｅｒ－ｒｅｒｏ有关完全不可约算子的部分猜测和问题。     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

有限co-H-复形上的同调分解(Ⅱ)

考虑与若干球的一点触空间∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ有关的同调分解问题,得到有关结果．然后利用∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ上的同调分解获得群［∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ,Ｙ］的秩的表达式,即任取∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ上的一个同伦可结合的ｃｏ－Ｈ－结构,都有ρ［∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ,Ｙ］＝ｋ＞０βｋ（∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ）γｋ（Ｙ）     

与星（m,r）——正交的（g,f）——因子分解

设ｇ和ｆ是定义图Ｇ的顶点集Ｖ（Ｇ）上的整值函数。本文证明了如下结果：设ｒ是一个正整数,Ｇ是一个（ｍｇ＋ｍ－１,ｍｆ－ｍ＋１）—图,且ｇ（ｘ）≥ｒ－１,对ｘ∈Ｖ（Ｇ）。若Ｈ是Ｇ的一个有ｍｒ条边的星,则Ｇ有（ｇ,ｆ）—因子分解与Ｈ（ｍ,ｒ）—正交。     

上海市促进高新技术成果转化的若干规定（1998年6月1日上海市人民政府发布）

为贯彻“科教兴市”战略,建立以市场为导向、企业为主体、产学研相结合的高新技术成果转化机制,加快本市高新技术成果转化和产业化进程,推动上海新一轮产业结构的调整和升级,实现经济增长方式的转变,特制订本规定。