铝离子的在线分析

用流动注射法研究了铝离子的在线分析,采用铝－铬天青Ｓ的二元显色体系,在流动体系中考察了表面活性剂,ｐＨ的影响,阴离子和阳离子对铝离子的干扰,用抗坏血酸和邻菲罗啉作掩蔽剂,在ｐＨ＝５．５缓冲液中测定铝,进样频率１２０次／ｈ,此方法检测下限０．１５μｇ／ｍＬ,相对标准偏差小于５％,回收率１０１％。     

机床主轴相低噪声高效率设计的探讨

本文通过对CA6140车床噪声源的在线辨识及空载功率试验，分析了机床噪声与空载功率之间的内在联系，依据新的设计原则，对机床进行了低噪声低载功率改进设计，这对于新机床设计和旧机床改造均有一定实际意义。     

基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

虚拟测控系统开发

结合车辆尾气检测用五气分析仪软件系统的开发,介绍了测控仪器仪表的发展过程,对在ＰＣ计算机和微软Ｗｉｎｄｏｗｓ９８／ＮＴ平台上构筑基于虚拟技术的测控仪器软硬件进行了研究。介绍了虚拟测控系统的硬件组成,对运用ＡｃｔｉｖｅＸ技术开发测控系统仿真控件及开发测控系统用动态链接库等技术作了详细的讨论,对基于可视化、事件驱动、面向对象的虚拟测控系统在测控领域的发展及普及进行了探讨。     

在线作业管理系统关键功能设计

作为网上教学支持系统的一个子系统,在线作业管理系统为师生提供方便的在线作业管理环境,实现自动化和无纸化作业管理.在线作业管理系统的     

在线考试系统的设计与实现

提出在线考试系统的总体结构和功能模块设计方案,通过系统结构设计、表的设计及前端开发,构建一个基于B/S多层结构的、以ASP和SQL后台数据库为基础的在线考试系统,该系统具备学生管理、教师管理、试题库管理、智能组卷、在线考试、计算机自动阅卷、试卷分析等功能.     

基于LS-SVM的变采样周期系统控制

针对变采样周期系统的控制,提出基于在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测控制方法.在LS-SVM的基础上,利用训练数据窗及训练数据阈值,推导出适合控制系统的在线训练方法.当在线LS-SVM的核函数取线性函数时,结合预测控制方法得到在线LS-SVM预测控制量的方程解,并将其应用于变采样周期系统.仿真显示了该方法的可行性、鲁棒性.     

基于磁致伸缩效应的液体密度在线测量方法

在分析磁致伸缩液位传感器工作原理基础上，针对磁致伸缩液位计不能进行密度测量的问题，提出多浮子相对位移测量法，在磁致伸缩液位计上实现了液体密度的在线高精度测量。同时分析了被测介质密度的变化对液位测量精度的影响，给出了液位测量的密度校正方法，进一步提高了磁致伸缩液位传感器的液位测量精度。     

一种雷达HRRP在线自适应目标识别方法

“边录取、边学习、边建模”是一维高分辨距离像（HRRP）雷达自动目标识别（RATR）工程化的一条路径,宽带雷达对飞行中的机动目标录取的HRRP随着目标相对于雷达的姿态而变化,完备（全姿态）的HRRP数据库可以看做是关于姿态（主要是方位）的非平稳过程,常用的平稳环境下的在线算法对非平稳的环境适应能力有限．文中通过一种在线混合专家（OME）将HRRP数据在线地分割成若干个近似平稳的区域,在各个区域内使用平稳协方差函数的在线Gauss过程分类器（0GPC）．针对迭代在线GaHSS过程分类（IOGPC）的参数学习算法EP和EM,提出了一种双链Gauss过程（Bi—OGP）来使OGPC的参数得以在单次数据扫掠的情况下实现在线更新．针对迭代在线混合专家门网络参数的学习算法EM,提出了基于初值选择的单次数据扫掠学习方法．基于HRRP实测数据的仿真试验证明,文中方法在单次扫描数据时就获得了高于或接近最近邻、迭代在线线性最小均方（LMS）混合专家和0GPC的识别率．     

基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析

针对在线医疗评论文本具有行业专业性强、差异性大、不够规范等特点,提出一种基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法.利用Word2vec方法构建词向量模型,抽取情感词集合完善医疗服务领域情感词典,根据句法关系识别主题词与情感词的依存关系,引入期望交叉熵因子,建立特征加权词向量模型,分析在线医疗评论的情感倾向.实验结果表明扩充的医疗服务情感词典在分析性能上的准确率、召回率以及F₁值均高于基础情感词典,引入期望交叉熵因子后,基于特征加权词向量的情感分析方法在SVM分类上表现出更好的效果,体现了其在在线医疗评论挖掘领域的良好效用.