Dielectric and Structural Properties of SrTiO_3 Thin Films Grown by Laser Molecular Beam Epitaxy

Dielectric and Structural Properties of SrTiO_3 Thin Films Grown by Laser Molecular Beam Epitaxy[1]Hao J H,Gao J,Wang Z,et al.Interface structure and phase of epitaxial SrTi O3(110)thin fil ms grown directly on silicon[J].Appl Phys Lett,2005,87:131908. [2]Hao J H,Gao J,Wang HK.SrTi O3(110)thin fil ms grown directly on different oriented silicon substrates[J].Appl Phys A,2005,81:1233. [3]Aki mov I A,Sirenko A A,Clark A M,et al.Electric-field-induced soft-mode hardening in SrTi O3fil ms[J].Phys Rev Lett...     

水下作业工具深水液压动力源

研究了深水液压动力源的有关问题,探讨了水压力自动补偿器组成、原理及作用,介绍了自动补偿式深水液压动力源的工作原理、组成、压力自动补偿器的结构,论证并推导出水压力自动补偿器容积公式,研制了深水液压动力源,并进行了系统试验.     

基于神经网络的场景调度策略

虚拟场景的实时显示是虚拟现实技术的重要研究课题,优化场景的调度策略是解决实时显示的主要方法之一.根据虚拟装配的特点,建立视点状态变化的马尔可夫模型,并且使用径向基函数神经网络挖掘装配过程中视点变化的规律,提出基于神经网络的场景调度策略,利用该策略预测并提前调入装配过程中将要出现的场景.该策略可以使调度更加智能化,提高场景调度的效率,达到实时显示场景的目的.同时该调度策略也可以应用于虚拟现实的其他领域中,如虚拟场景漫游等.     

基于BP算法的矿井掘进工作面瓦斯涌出量预测

应用BP人工神经网络理论,建立了矿井掘进工作面瓦斯涌出量的预测模型,克服了由于各因素的不确定所造成的影响,提高了瓦斯涌出量预测的准确性.实际应用表明,预测模型可信,精度能满足要求.     

神经网络方法确定玛北油田岩性油藏含油边界

用常规方法确定岩性油藏含油边界需要一定的井孔资料，导致勘探成本较高，为此引入神经网络方法。先对地震资料进行解释，提取地震特性参数，与已知井的试油结果一起组成神经网络的学习样本集，经训练并绘制测线剖面或平面图，最终确定出含油边界。应用该方法对准噶尔盆地玛北油田二叠系乌尔禾组和三叠系百口泉组油藏进行了含油边界的确定，结果表明，用该方法可以直观地在剖面图上确定油藏的含油边界，这样确定的含油边界能够满足储量计算的要求，且该方法较传统方法有很大的优越性。     

通用串行总线在测井模拟信号采集中的应用

设计了一种基于通用串行总线（USB）的用于采集测井模拟信号的数据采集系统。介绍了该总线的特点及其优越性，对用该总线实现模拟信号采集的整个组成部分做了详细的说明。该系统设计包括硬件设计、单片机固件设计以及设备驱动程序设计和用户应用程序设计。对USB驱动程序栈和应用程序中打开USB设备的方法给予了简要分析。测试结果表明，该系统实测精度超过13位二进制，其控制逻辑灵活，便于升级扩展。     

文本处理中基于随机映射的加速LSI方法

首先针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织映射神经网络的计算瓶颈问题和输入矢量空间中存在的问题进行分析，然后对随机映射(RM)和隐含语义索引(LSI)方法分别进行理论分析，提出用于文本处理的基于随机映射的加速LSI方法．试验结果表明，加速LSI方法可以在凸现原有语义联系的基础上，低代价、有效、可控地解决上述问题，极大地降低文本处理环境中Kohonen自组织神经网络的规模和计算代价．     

显示位图文件的一种简便方法

如何从BMP文件读出图像并显示在MFC应用程序窗口，现已有很多实现方法。通过一个程序实例，介绍了一种非常简单位图文件显示方法，所需代码只有十余行，短小实用。     

X射线数字化仪在弹道研究中的应用

该文研制了采用CCD逐行扫描技术的X射线数字化仪，与Scandiflash射线源构成瞬态脉冲X射线诊断系统，并将之应用于弹道研究。该数字化仪采用光电成像器件，将光信号转换成电信号，通过A／D转换，图像复原等技术，可以同时捕捉到弹道过程中4个时刻的弹道轨迹图像。     

驾驶员眼部状态识别方法的研究

驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶 3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。根据这一特点 ,设计了一种 3层BP网络 ,利用图像预处理获取到的眼部区域特征值作为网络输入向量 ,输出对应 3种不同状态。实验结果表明 ,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部精神状态。