Uster AFIS棉结数量测试结果可靠性的研究

研究了User AFIS单纤维测试系统棉结数量稳定的测试次数问题.对8次实验313个不同工艺实验方案中生条的棉结和带籽屑棉结数量的测试结果的CV%值进行了统计分析,根据有关检测结果估算了不同水平条件下棉结和带籽屑棉结数量检测的稳定次数.认为用AFIS检测棉结数量采用10次,其结果的波动性较大;检测带籽屑棉结数量采用10次是相当不可靠的.原料和加工条件对棉结检测结果也有影响.AFIS棉结检测结果不可靠的原因在于其所取样品量太小,建议Uster AFIS增加检验样品量和检测的次数.     

大型马歇尔试验击实次数

大粒径碎石沥青混合料能减少甚至消除车辙。通过对大型马歇尔不同击实次数击实成型试验各参数的对比分析,从理论和试验上确定了大型马歇尔击实成型试验的击实次数为112次。经过标准马歇尔击实试验和大型马歇尔击实试验的对比研究,验证了大型马歇尔击实112次成型试件的稳定度和流值分别为标准马歇尔击实75次成型试件的2 25倍和1 50倍,从而确定大型马歇尔试验的技术指标。     

一种基于优化小波神经网络的语音识别

在以往的BP小波神经网络中,最常用的学习算法是BP算法,BP算法实质上就是梯度下降法,是一种局部搜索算法,梯度下降法使得网络极易陷入局部最小值,从而使得网络训练结果不尽人意,搜索成功概率低.取代传统的梯度下降法,利用粒子群算法对小波神经网络中的参数进行优化.然后利用基于粒子群优化(PSO)的小波神经网络进行抗噪声语音识别实验,仿真结果表明,与BP网络相比,PSO算法在迭代次数、函数逼近误差、网络性能方面均优于BP网络,系统的识别率也得到较大的提高.     

短时事件下的地铁乘客路径选择行为研究

为研究轨道交通短时事件下出行者的择路行为,将在途出行者的择路行为分为3类,并引入前景理论描述其出行行为,考虑了行程时间、出行费用及换乘次数3类因素,以Logit模型为基础,建立流量加载模型。最后以广州塔地铁站为研究对象,分析地铁不经停情况下的乘客择路行为,比较了乘客对换乘次数敏感及线路换乘次数增加的影响。结果显示:当乘客对换乘次数敏感或线路换乘次数上升时,线路流量与换乘次数负相关;乘客的路径选择行为是3类因素的客观大小及乘客的主观偏好的共同结果。     

玉米籽粒装卸过程中破碎粉化行为研究

研究了玉米籽粒装卸过程中的输送速度、碰撞次数以及碰撞介质等对其破碎粉化行为的影响．研究结果表明，碰撞介质硬度越高，破碎现象越严重；当碰撞速度低于9m／s时，各项破碎量与碰撞介质及碰撞速度关系不大；当碰撞速度高于12m／s时，破碎量对速度较为敏感．分析认为速度过快是导致玉米籽粒破碎的主要因素．通过降低输送速度，可有效降低玉米的破碎粉化．     

有限域上高斯和与一类方程的解数

设p为奇素数,q = ph,h≥1,用Fq表示q元有限域,Fq*为Fq的乘法群.利用高斯和与次数矩阵,得到了方程x21+x22+…+x2n =x21X22…x2n在Fq*中解数的具体表达式,从而修正并推广了关于这类方程的已知结论.     

复合二项风险模型中有关索赔次数的分布

建立了复合二项风险模型的破产概率ψ（u,n,k）的递归关系,通过递归关系得到ψ（u,n,k）的解。     

特征标三元组的本原诱导子

文章采用范畴的观点,将特征标三元组视为基本的研究对象,定义了子三元组的正规性和次正规性,替代通常的幂零群条件,证明了特征标三元组的任意两个本原诱导子都有相同的次数,推广了Isaacs的诱导子定理。作为应用,给出了一个不可约复特征标的任意两个本原诱导次数何时相同的判别条件,加强Isaacs的相应结果。     

氟虫腈对日本鹌鹑的短期饲喂毒性评价

为了明确氟虫腈对鸟类的短期饲喂毒性效应。以准则推荐物种日本鹌鹑为试验对象，采用饲料拌药法对日本鹌鹑进行短期饲喂毒性测试，获取半致死浓度并评价其毒性等级。结果显示：95%氟虫腈原药对日本鹌鹑的短期饲喂毒性8 d的半致死浓度LC₅₀为367.6 mg a.i./kg饲料，95%置信限为343.5～394.4 mg a.i./kg饲料，毒性等级为“高毒”。结果表明：95%氟虫腈原药与饲料混拌被鸟类取食后，对鸟类会产生较高的毒性，因此在田间施用该农药时要注意对环境鸟类的保护。     

混合脑机接口系统的眨眼与运动想象控制方法

针对单一运动想象脑机接口实验控制命令数量不足的问题,在单一运动想象系统的基础上,提出基于眨眼控制干预移动机器人的研究方法.首先,采用主动形状模型算法进行人脸识别和人眼定位;然后,利用眼部纵横比算法计算实时的数值,实现实时眨眼次数的统计;最后,将与眨眼次数相匹配的眨眼策略转化为对应指令控制移动机器人运行,进而实现通过眨眼和运动想象控制实时干预移动机器人状态的目的.为了验证该方法的有效性,邀请数位受试者进行基于眨眼和运动想象控制的混合实验.实验结果表明:该方法能够准确、高效地干预移动机器人的实时状态.