芳醛电合成的研究—Ⅰ对甲苯甲醛电合成方法的改进

确定了用Ｐｂ（＋）－Ｐｂ（－）电极对使Ｍｎ（Ⅱ）电氧化成Ｍｎ（Ⅲ）的优选条件，并测定了在四丁基溴化铵催化下选用Ｍｎ（Ⅲ）氧化对二甲苯制对甲苯甲醛反应的动力学参数。     

~(13)C-NMR研究溶液法丁苯共聚物的微观序列

本文利用~(13)C-NMR,对“准”稳态下以n-BuLi-THF引发的丁苯共聚物的序列结构进行了研究。获得了THF与n-BuLi在不同比例下产物的数均嵌段长度、混合单体嵌段长度和交替结构的变化情况。     

邯邢冶金矿山管理局物资管理信息系统的研究

简要介绍了《邯邢冶金矿山管理局物资管理信息系统》的研制开发情况,系统的主要功能和特点。     

用于高维时序数据预测的非同步尺度主成分分析

针对时间序列数据预测过程中可能面对高维或超高维的预测变量,同时考虑变量的时序特征及预测的非同步性,提出用于时序数据预测的非同步尺度主成分分析方法。首先构建单个预测变量和被预测变量的非同步线性回归,通过可决系数选取单变量的最佳滞后阶数,并将回归系数赋权与相应的预测变量得到赋权预测变量,并通过主成分分析对赋权预测变量降维,即非同步尺度主成分分析。将该方法用于消费者物价指数增长率的预测,结果表明经非同步尺度主成分分析降维的预测精度高于传统降维预测的方法。     

基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法

针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。     

二冲程对置发动机工作特性研究

二冲程对置发动机以其良好的功重比广泛应用于无人机、无人车等领域,采用火花点燃的工作方式使之更适合采用汽油为工作介质。文中针对装备应用需采用航空煤油的技术需求,进行了不同介质（煤油和汽油）,不同喷射系统（夹气燃油喷射和气道喷射）之间的试验对比.结果表明：燃料同为汽油时,在不同节气门开度工况下,采用夹气喷射的发动机动力性优于气道喷射;只有夹气方式可以使煤油实现冷起动;进行了夹气煤油整机配机试验,在高转速工况下,节气门开度由30%提高至80%,发动机的功率和扭矩分别约增加了10 kW和65 N·m,工作过程与传统的火花点燃式发动机几近相同;最后探究了节气门控制在50%,夹气方式下煤油与汽油的性能差异对比,表明采用汽油燃料的动力性更优,功率和扭矩分别约增加了5 kW和35 N·m.     

含MA误差的线性模型的经验似然推断

采用拟极大似然估计方法获得含MA误差的线性模型估计方程。为了能够使用经验似然方法,先利用鞅差序列将估计方程中的二次型转化为线性形式;再构造关于模型参数的经验似然比统计量,在一定假设条件下证明该统计量渐近服从卡方分布;模拟结果表明,在参数置信域的覆盖率方面,经验似然方法比参数似然方法更接近置信水平。     

基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析

针对传统情感分析模型将单词或词语作为单一嵌入,而忽略句子之间依存信息和位置信息的问题,提出基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析模型（Based on Bi-GRU and Hierarchical Attention,BGHA）。首先,将文本数据转成词向量再加入位置编码信息,得到包含位置和语义信息的词向量后通过双向门控机制提取上下文特征;接着,分别在单词注意力层和句子注意力层用注意力机制对特征分配权重,突出重点词和重点句信息;最后,结合给定的方面信息选择性提取与其较匹配的情感特征。在SemEval 2014、SemEval 2016和Twitter短文本评论数据集上的实验结果表示,BGHA模型的准确率对比其他模型都有不同程度的提高,证明了模型的有效性。     

关于双重数学归纳法

本文首先指出使用双重数学归纳法的一些技巧,然后提出一种“对和归纳”的新方法,文章对所举诸例的证明,皆比引文中相应的证明大为简捷.     

〔23，12，7〕Golay码的改进译码算法

ＭａｒｉｏＢｌａｕｍ和ＪｅｈｏｓｈｕａＢｒｕｃｋ提出了一种基于［２３,１２,７］Ｇｏｌａｙ码校验矩阵＂设计＂特性的译码算法,和其它的Ｇｏｌａｙ码译码算法相比,这种译码算法的复杂度最小,但它不便于用集成器件实现和不便于完全集成化,作者对该算法进行了改进,使其易于集成实现;同时使［２３,１２,７］Ｇｏｌａｙ码译码算法进一步简化．对其复杂度分析证明,当误码率≤１０％时,作者所设计的译码算法优于其它译码算法。