丝印织物基UHF-RFID标签的耐机洗性及涂层优化

为探究机洗的应力作用对工业化丝印织物基超高频射频识别(ultra high frequency-radio frequency identification,UHF-RFID)标签的破坏作用以及涂层对标签的保护机理,采用紫外固化聚氨酯丙烯酸酯(PUA)涂覆天线,通过弯曲和扭转变形模拟机洗中的应力作用,分析涂层厚度对天线...     

渤海湾盆地东濮凹陷的形成及断裂构造研究

讨论了中、新生代以来．中国东部构造应力场的变化及其对渤海湾地区的影响、作用；提出渤海湾盆地是在中国东部陆壳伸展、拉张作用的构造背景上，叠加右行走滑拉分作用形成的“拉分──伸展型”复合盆地．东濮凹陷作为渤海湾盆地系统的一部分，具有与渤海湾盆地相同的基底构造和相似的构造演化历史．本文通过对东濮凹陷基底断裂构造的特征及沿兰聊断裂两侧众多探井岩芯破裂构造的观察、分析和研究，证实了兰聊断裂在东濮凹陷形成过程中的右行平移作用．     

基于灰色关联度分析和支持向量机 回归的沥青路面使用性能预测

沥青路面使用性能多因素预测是一个复杂的非线性问题,传统预测模型存在很多不足。为弥补传统模型的缺陷,建立一个高精度、长周期、多因素的预测模型,通过灰色关联度分析对各因素进行降维处理,选择与沥青路面使用性能关联度较大的影响因素进行支持向量机回归非线性预测,提出了基于灰色关联度分析和支持向量机回归(GRA-SVR)的沥青路面使用性能预测模型。最后选用广云高速实测车辙指数(RDI)值进行实例验证,并同GM(1,1)和PPI两种模型的预测结果进行了对比分析。结果表明:基于GRA-SVR建立的多因素预测模型具有很好的精度和可操作性,可在长周期过程中使用,为大数据养护决策提供了模型参考和依据。     

基于差分最小二乘支持向量机的目标识别研究

目标识别是目前机器视觉、图像处理和模式识别领域的研究热点之一,广泛应用于各行各业。最小二乘支持向量机算法简便、速度快、精度高,是当前目标识别的主流算法之一。针对最小二乘支持向量机的参数难以确定,仅靠传统经验试凑的方法不易实现,且结果不理想;提出一种改进的差分进化算法实现最小二乘支持向量机的参数整定。通过改进变异策略,引入早熟判断机制,遏制了传统算法早熟收敛的问题。通过实验仿真,验证了改进算法可跳出局部最优点,结果比传统算法更优。以SM-TMSSY光电伺服跟踪转台为实验平台进行实例验证,证明了改进算法收敛速度快、精度高,正确识别率可从85%提高到92.5%,验证了算法的优越性。     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

水-有机两相体系长链烯烃氢甲酰化反应研究--阳离子表面活性剂结构的影响

合成了四种季铵盐型阳离子表面活性剂C22H45N（CH3）2C2H5Br(二十二烷基乙基二甲基溴化铵)，C22H45N(CH3)2C4H9Br(二十二烷基丁基二甲基溴化铵)，C22H45N(CH3)2C8H17Br(二十二烷基辛基二甲基溴化铵)，C22H45N(CH3)2C12H25Br(二十二烷基十二烷基二甲基溴化铵)，并考察了其对Rh-TPPTS[TPPTS：P(m—C6H4SO3Na)3]催化的水—有机两相长链烯烃氢甲酰化反应性能的影响．研究结果表明，在该体系中添加含有疏水长链的阳离子表面活性剂后，反应性能得到明显改善．     

基于粒子群优化的SVR算法与BP网络的比较研究

在回归问题上对比研究了基于粒子群算法优化选参的支持向量回归机模型和采用粒子群算法进行训练的后向传播网络的预测性能.     

垃圾邮件过滤技术及发展

Internet的迅速发展,使电子邮件应用十分广泛,但垃圾邮件也泛滥成灾.本文介绍了基于安全认证、规则匹配和统计学习三类邮件过滤技术及应用情况,并对简单贝叶斯和支持向量机技术的原理应用于邮件过滤进行了阐述.最后分析了过滤技术面临的挑战并指出垃圾邮件过滤的发展趋势.     

湿蒸汽凝结流动过程湿度软测量模型

针对汽轮机末级湿蒸汽凝结流动过程湿度分布影响因素的复杂性和非线性,采用灰色关联分析方法对实验测得的质量中间半径、水滴数密度、蒸汽湿度与初压、进汽口温度、背压、尾部温度、水比容、汽比容的相互关系进行关联分析处理,确定影响因子之间的主次关系;并以影响湿蒸汽凝结流动过程湿度分布的主要因素的初压、进汽口温度、背压、尾部温度、水比容、汽比容等作为支持向量机网络的输入,建立湿蒸汽凝结流动过程支持向量机网络预测模型,结果表明:支持向量机网络预测湿度的最大相对误差小于9%,以初压、入口温度、背压、尾部温度、水比容、汽比容为输入的支持向量机网络具有较高的精度,可以很好地预测汽轮机末级湿蒸汽凝结流动过程的湿度分布。     

FCM属性约简方法在汽轮机故障诊断中的应用

文章通过汽轮机故障样本数据的空间分布状态分析,基于模糊c均值(FCM)聚类方法实现故障征兆参数属性的离散化处理;采用粗糙集(RS)属性约简方法对原始特征向量进行优化,去除冗余特征,提取特征向量的本质信息;基于约简后的特征向量建立支持向量机(SVM)故障诊断模型.实验结果表明,该文所提出的方法不仅可以提高故障诊断的准确性...