傅斯年的"科学学术"论

傅斯年倡导“文学革新”,主张文化“脱弃旧型入于新轨”,标举“科学学术”论与“史学即史料学”。他的“科学学术”论不从新、旧,不唯中、西,求真务实,凸显的是学术,强调的是科学与科学方法,排斥的是古今中西门户之见。历史学因为傅斯年的大声疾呼和身体力行,终于走上了一条与西方接轨、对话的科学化道路。     

α-(NH_4)_6[SiW_(11)(H_2O)O_(39)]·xH_2O光催化降解亚甲基蓝溶液的研究

以标题化合物为催化剂,在紫外灯辐射下,研究了模拟染料废水亚甲基蓝溶液的光催化降解的反应,详细讨论了催化剂投加量、亚甲基蓝溶液的初始浓度、酸度等对催化脱色效果的影响.结果表明,100mL的亚甲基蓝溶液在紫外灯辐射下最佳的浓度为5 mg/L,催化剂用量为0.11g/L,溶液酸度为pH=1;在不改变溶液酸度的情况下,外加氧化剂H2O2能够显著加速亚甲基蓝的催化降解效果.     

非线性反问题求解的参数微分正则化方法

讨论了非线性反问题的求解问题,将具有大范围收敛特性的同伦方法引入到非线性反问题的求解之中,籍此克服非线性反问题常规求解过程中局部收敛的缺陷;结合吉洪诺夫正则化方法,以解决计算Frechet导数时病态的问题.在此基础上,提出了一种用于求解非线性反问题的参数微分正则化方法,给出其构造过程,并且证明了参数微分正则化方法解的存在性和收敛性.     

模糊控制在中小型蒸汽锅炉燃烧过程控制中的应用

燃煤中小型蒸气锅炉控制的困难在于过程中参数的多变性、非线性、噪声、不对称的增益特性,以及较大的纯滞后.在蒸汽压力调节回路中,采用了模糊控制器,得到了较快的响应特性和较精确的压力控制效果.结果表明,模糊控制能克服蒸汽炉燃烧过程中的上述困难,获得较满意的控制效果.     

视唱练耳课教学中多声部训练的有效途径

拥有一个良好和敏锐的听觉，是从事音乐工作应具备的基本技能。如何培养和提高学生的多声部的思维能力——即和声思维能力，是我们一直在探索的一个重要课题。     

基于内容的检索技术在遥感图像中的应用

随着遥感图像数量的急剧增加,基于内容的遥感图像检索系统逐渐成为了一个研究热点。系统地介绍了该领域各个方面研究的现状;给出了遥感图像内容检索系统的基本结构和查询策略;对该领域可深入研究方向进行了展望。     

基于点的计算机图形学综述

点采样几何作为一种新的曲面表示方式,无需存储维护全局一致的拓扑信息,能对复杂的3D模型进行高效的绘制和灵活的几何处理,受到了广泛关注。详细分析了近20年来基于点的计算机图形学的发展过程,对计算机图形学中基于点的技术框架作了详细的介绍,特别是点云表示、点云造型、点云绘制等方面的新近展。通过介绍点造型表示、造型、绘制的基本思想,分析比较相应的关键技术,提出了一些未来研究建议。     

前向神经网络学习速率的自适应算法

学习速率是控制神经网络学习过程的一个重要参数,影响神经网络的稳定性和快速性。提出了一种能够满足实时性要求的神经网络学习速率的自适应算法,并证明了在该学习速率下,神经网络的学习过程是Lyapunov意义稳定的。该方法通过为神经网络的输出增加一个输出修正量来补偿多个未知因素对学习误差的影响,从而构造使学习误差快速收敛到零的学习速率自适应算法。通过对神经网络在线逼近一个非线性对象的过程进行仿真,结果证明了该方法的有效性。     

动态贝叶斯网络在复杂系统中建模方法的研究

提出了用动态贝叶斯网络(DBN)对复杂系统进行建模的有效方法。基本思路是将扩展后的隐变量引入了DBN的演化过程中来建立马尔可夫模型,并给出了引入扩展后的隐变量的DBN结构学习算法框架。进而,利用贝叶斯概率统计方法对后续时间片的充分统计因子进行了估计,并通过当前已存在的充分统计因子和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行了学习。原理性分析和仿真实验结果也验证了该方法的有效性。     

基于投影寻踪学习网络模型的光纤陀螺漂移估计器设计

环境温度变化造成的复杂漂移（温度漂移）始终是制约光纤陀螺（FOG）性能提高的重要因素。FOG温度漂移本质上是一组与温度有关的多变量非线性时间序列，在这一领域首次采用投影寻踪学习网络（PPLN）方法设计FOG温度漂移在线估计器，相对于传统的神经网络技术，PPLN采用批量学习和参数变替优化的训练算法，可以自适应确定神经网络的规模、参数和神经元函数，不仅具有简捷的网络结构和较强的鲁棒性和模型辨识能力，还可以有效克服学习过程局部极限问题。基于该方法设计PPLN漂移估计器对某型FOG温度漂移进行估计。采用试验实测数据对所提方法进行验证，并采用传统反向传播神经网络（BPNN）的方法进行比较，计算分析结果表明，PPLN漂移估计器具有更好的估计精度和鲁棒性，尤其在陀螺温度不正常变化时对当前漂移的估计精度可以提高至少2倍。