Fe3Al网络结构增强Al基复合材料的磨损特性

采用机械球磨及退火工艺制备Fe3Al金属间化合物粉体,通过有机前驱体的制备、负压浸渗法制备Fe3Al/Al网状结构复合材料。经扫描电镜、摩擦磨损试验机分析研究该材料的磨损性能。结果表明,Fe3Al/Al复合材料的磨损失重量随网络结构增强体Fe3Al体积分数的增加而降低,随磨擦时间和摩擦载荷的增加而增加。当φ(Fe3Al)=20%,摩擦载荷=90 N,磨球转数=1 000 r/min,摩擦时间=20 min时,试样磨损失重量仅为24 mg,较纯铝试样降低了85%;Fe3Al/Al复合材料磨损机制是在"磨粒磨损"和"黏着磨损"间交替往复混合进行。     

样条型矩阵有理插值

矩阵值有理插值在部分实现问题和系统线性理论的模型简化问题中起重要的作用,顾传青给出了矩阵值有理插值的Lagrange基形式,我们根据基样条插值的性质构造了一种样条型的矩阵值有理插值,这种插值形式避免了高次Lagrange多项式插值的不确定性,给出了一种实用的公式。     

二维离散Fourier变换的一种快速算法

在一维离散Fourier变换分裂基算法（SRFFT）的基础上,给出了二维离散Fourier变换的一种快速算法,通过对二维序列的抽取和分解,降低了算法的时间复杂度,与 的行列算法及向量基算法相比,新算法在保持加法运算量不变的同时,有效地减少了乘法的运算量。     

基于非负矩阵分解与邻接谱的图像分类

提出了一种非负矩阵分解（non-negative matrix factorization,NMF）和邻接谱相结合的图像分类方法．该方法首先利用图像中的特征点构造邻接矩阵,然后使用邻接谱作为非负矩阵分解迭代规则的初始值,并将经过非负矩阵分解得到的基向量作为图像的分类样本,最后采用概率神经网络（probabilistic neural network,PNN）分类器对图像进行分类．模拟实验和真实实验的比较表明,该方法是可行和有效的,并且进一步提高了图像分类的准确率和稳定性．     

基于支持向量机的需水预测研究

以山西省11年实际用水量为例,17个影响需水预测的因子作为支持向量机模型的输入,需水量作为模型的输出,建立了基于支持向量机理论的非线性需水预测模型;根据预测精度,确定了损失系数ε,惩罚因子C及径向基核函数的宽度σ.采用11年用水量资料,前8年用水量作为训练样本,后3年用水量作为检验样本,3个检验样本的需水总量的相对误差分别为0.91%、1.86%和0.93%.结果表明,在训练样本较少的情况下,支持向量机需水预测模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力.     

高正则非张量积二维小波的Gr(o)bner基构造

为构造非张量积二维小波,在分析二维小波与滤波器组关系的基础上,研究了小波高正则性的务件,并将其转换成一个关于二维滤波器组系数的高阶多元多项式方程组．由于构成这种方程组的方程的未知数和项数都太多,求解它是一个非常困难的问题,因此采用二维小波滤波器组的阶因式分解表示,将待求的高阶多元多项式方程组分解为两个子方程组,应用计算代数中的Grobner基算法分别求解出两个子方程组的Grobner基,进而求解出2～3正则阶的小波滤波器组的全部参数,最终构造出了图像处理中所需要的正交对称的非张量积二维小波．     

谱域法分析微带线色散特性

研究了微带线的色散特性.采用谱域法进行数值计算得到微带线表切纵向和切向电流分布特性.利用电流分布特性,基函数选用切比雪夫多项式,在不同的频段选取适当数量的基函数,对相位常数及有效相对介电常数进行数值计算.计算结果表明:基函数的选择非常关键,采用切比雪夫多项式作为基函数可以得到非常精确的结果,提高计算效率.计算结果与HFSS软件的仿真结果非常吻合.     

碳纳米管修饰碳糊电极吸附溶出伏安法测定铜

制备了羧基化碳纳米管修饰碳糊电极（MWCNT/CPE）,并研究了Cu（Ⅱ）-SPAPT络合物在该电极上的吸附伏安行为,建立了一种测定痕量铜的新方法。采用二阶导数线性扫描溶出伏安法进行分析。结果表明：在0.1 mol/L的HAc-NaAc（pH=4.0）中,于-400 mV处搅拌富集一定时间,从-400~600 mV范围内以250 mV/s的扫描速度线性扫描,络合物吸附在MWCNT/CPE表面,于66 mV（vs.SCE）处产生一灵敏的阳极溶出峰,其峰电流与Cu（Ⅱ）浓度在4×10-11mol/L-8×10-9mol/L和8×10-9mol/L-1×10-7mol/L范围内分两段呈良好的线性关系,检出限（S/N=3）为2.2×10-11mol/L（富集时间240 s）。同时,探讨了电极反应机理。该方法操作简便、灵敏度高,应用于人发中铜含量的测定,结果满意。     

HoNiSb晶体结构的Rietveld修正

利用Rietveld修正方法 ,从X射线粉末衍射数据对HoNiSb的晶体结构进行了精修 ,该化合物属立方晶系 ,空间群为F 43m ,a =0 .6 2 86 5 (1)nm ,精修的可靠性因子Rp =0 .0 94,Rwp =0 .13,给出了修正后的原子间距     

基于小波神经元网络模型的网损预测方法研究

提出了一种电力系统网损预测的新算法-小波神经元网络预测模型,它以非线性小波基为神经元函数,通过优化伸缩因子和平移因子确定对应务神经元的小波基函数,从而合成小波神经元网络,达到全局最优的拟合效果,克服了普通人工神经元网络学习速度慢、难以确定网络结构、存在局部极小点等方面的缺点,仿真结果表明,该方法准确,并可使学习速度大大提高。