基于BP神经网络的有价证券序列号识别

有价证券快速鉴伪一直是金融领域重点研究课题,该文针对有价证券序列号识别速度慢、效率低的问题,提出了一种基于BP神经网络的有价证券序列号模式识别算法。算法首先通过中值滤波降噪、二值化等方法将光学传感设备获得的有价证券原始图像进行预处理,然后采用基于网格的八方向梯度特征对序列号进行特征提取,最后通过训练后的BP神经网络对有价证券序列号图像进行识别,得到有价证券序列号。仿真结果对比表明了该方法的有效性。     

基于径向基函数神经网络的斜拉桥损伤识别

为寻求桥梁结构自动损伤识别的方法，利用径向基函数（RBF）神经网络对某斜拉桥进行了损伤识别研究。分别采用了频率、振型模态、曲率模态3种指标作为网络的输入参数，考虑1根斜拉索损伤、2根斜拉索损伤及3根斜拉索损伤的三类工况，提出了损伤位置识别判断准则及识别效果评价指标。研究表明，径向基函数神经网络对斜拉桥的损伤位置和损伤程度能进行有效识别，构造样本和选择损伤指标是今后的研究方向。     

径向圆体成形车刀的分段设计

设计径向圆体成形车刀加工锥面工件时,由于存在前角,刀具前面的平面没有通过工件轴线,刀具的刃形形状就必须做成刀具前面与工件圆锥面相交得的双曲线,被称为理论双曲线;在实际制造时,径向圆体成形车刀通常也被做成圆锥面,刀具的刃形变成前面与成形车刀本身的圆锥表面相交的双曲线,被称为刀刃的实际双曲线。采用分段设计的方式可有效降低由于理论曲线与实际曲线存在的误差而引起的工件的尺寸误差。     

考虑径向非匀质性的层状地基中摩擦桩动力阻抗研究

采用考虑了桩周土的非匀质性的Novak薄层法计算桩土相互作用的方法,对考虑径向非匀质性的层状地基中摩擦桩竖向动力阻抗的简化计算方法进行了研究,得到了相应的计算公式.并分析了桩周土非匀质性、泊松比、频率等因素对单桩竖向动力阻抗的影响.分析结果表明:非匀质区刚度与匀质区刚度比对单桩竖向动力阻抗基本无影响,泊松比、非匀质区大小则有较大影响.     

基于LIBSVM的葡萄酒品质评判模型

葡萄酒的成分复杂,是划分葡萄酒品质的重要依据。文章通过对178个葡萄酒样品化学分析数据进行分析处理,其中葡萄酒属性13个,建立基于支持向量机的葡萄酒品质评判模型,利用LIBSVM工具对高维复杂葡萄酒属性数据进行分析、处理、优化和解释,分类结果准确率高达98%,从而对葡萄酒品质快速有效的评判提供了理论依据。     

负幂次势V(r)=B6/r6+B5/r5+B4/r4+B3/r3+B2/r2+B1/r径向schr(o)dinger方程的解析解

根据波函数的有限性和负幂次势V(r)=B6r6 B5r5 B4r4 B3r3 B2r2 B1r的渐近性质,通过待定势波函数的设定,得到以其为势函数的schr(o)dinger方程的精确的能量本征值和本征波函数;通过对势参数制约关系、能量本征值和本征波函数的分析,得到势参数制约关系、能量本征值和本征波函数的通式.结果表明:势参数之间存在制约关系.     

连分法求解三维各向同性谐振子的径向Schr(o)dinger方程

采用连分法^[1,2,3]，得到三维各向同性谐振子V(r)=1/2μω^2г^2势函数^[4]径向Schroeinger方程的精确解。     

简单液体径向分布函数的Gauss分解

通过分布函数曲线 4πrρ(r)可分解为Gauss峰的事实 ,从数学上证明 ,简单液体在几个原子层内 ,其径向分布函数 4πr2 ρ(r)也可进行Gauss分解 .并用θ θ高温X射线衍射仪测量了Al和Si的液态结构 ,由Al液的分布函数 4πrρ(r)和Al液及Si液的径向分布函数 4πr2 ρ(r)的分解结果 ,说明了简单液体径向分布函数在十分之几个nm的范围内进行Gauss分解是可以的 ,4πr2 ρ(r)的分解结果有更明确的物理意义 ,能很好地反映液体的近程有序结构 ,从而能提供有关简单液体结构更清晰的图景 .     

基于时域统计平均预处理的RBF网络发动机气缸压力识别方法

在柴油发动机气缸压力的识别过程中，针对缸盖振动信号的信噪比低且呈非平稳特性，影响神经网络对气缸压力识别的问题，提出了在径向基函数(RBF)网络训练前，对训练样本进行时域统计平均降噪预处理，再对实验样本进行识别．结果表明，时域统计平均有效提高了训练样本的信噪比，RBF网络经训练后，对柴油发动机气缸压力的识别具有计算速度快、识别精度高的优点．     

实验室EXAFS研究

采用ＥＸＡＦＳ方法研究了负载型Ｎｉ／ＳｉＯ２的区域结构和机械合金化方法扩展Ｆｅ－Ｃｕ金属固溶范围,并形成纳米尺寸的非平衡亚稳态合金。实验结果表明,利用实验室ＥＸＡＦＳ方法也可以开展较好的结构测量研究,但必须选用合适的靶材、工作电压电流、单色器晶体、狭缝、脉冲高度分析器基线和道宽等。在实验室ＥＸＡＦＳ测量中,分辨能力是获得正确结果的关键。