介质阻挡放电与介质阻挡电晕放电用于空气脱硫的比较

采用同轴管状反应器产生介质阻挡放电,采用同轴线管反应器产生局部电晕放电及介质阻挡电晕放电,研究介质阻挡放电与介质阻挡电晕放电在放电特性与脱硫能耗上的差异.根据V qLissajous图形计算了放电功率、气隙电压及电场强度分布.研究结果表明,相同外施电压下同轴管状反应器比同轴线管反应器具有更高的放电电流,同轴线管反应器中脱除SO2的能量利用率可达31g/kW·h,而在同轴管状反应器中能量利用率可达39g/kW·h.根据气隙放电时电场强度的分布解释了脱硫能量利用率的变化.     

非线性时序的混沌特性分析与预测

非线性时间序列相空间重构过程中的参数选择问题以及有效的预测方法一直是该领域研究的热点和难点，基于虚假最近邻域概念，同时确定最佳的嵌入维数m与时间延迟τ，对实际非线性时间序列进行相空间重构，求解出时间序列最在Lyapunov指数LE，验证了其中混沌特性，其可预报尺度为[1／LE]．并应用基于[1／LE]个输入神经元与Kenya提出的m：2m：m：1这两种人工神经网络结构对非线性时间序列进行训练和预测，预测结果的平均误差分别为4％和2％左右，后一种神经网络结构能提供更好的预测结果。     

衍生障碍期权的定价问题

随着金融市场的不断完善和发展 ,障碍期权的发展有了更大的空间 ,从而衍生出其它形式的障碍期权。利用反射原理 ,多维Girsanov定理和等价鞅测度 ,给出了四种衍生障碍期权的定价公式。为衍生障碍期权在金融市场上的应用创造了条件 ,从而促进市场繁荣。     

BP神经网络在氯代羟基苯甲醛QSRR研究中的应用

用BP神经网络法对氯代羟基苯甲醛的定量结构-色谱保留值关系(QSRR)进行了研究,采用多元回归分析对此类化合物的QSRR进行了比较研究，并用因子分析法的斜交因子得分图直观地揭示了上述两法在运用中的优劣差异。     

衡枣高速公路盘古祠边坡稳定性分析

盘古祠边坡由于边坡初步设计不合理，2002年4月出现了滑坡，体积达万余m^3，滑坡治理费达40万元．为了对设计和施工起到超前预报与辅助决策的作用，本文对大量边坡工程实例进行了集成，建立了预测安全系数的ANN模型，并应用ANN技术对盘古祠边坡设计方案的Fs进行了计算，结果表明，初步设计方案导致滑坡是必然的．同时又进一步对治理后的边坡进行了Fs预测，治理方案由于Fs值较高，则是可行的，能保证更改设计后的边坡稳定。     

硅场发射的WKB法和转移矩阵法比较

硅作为场发射阴极成为可能，硅的场发射研究又重新引起人们的重视．该文将半导体表面的能带弯曲视为一势阱，从而建立了表面势阱作用下硅场致发射的基本方程．并分别应用WKB法和转移矩阵法，求出了垂直于界面的量子能级，并计算了场发射电流．最后对两种方法的结果进行了比较，发现转移矩阵法的结果比WKB近似法更加接近于FN理论的结果，该方法可为复杂势场中的量子化效应及电子特性提供一个有效的分析方法．     

ICAI技术的应用及发展前景

介绍了智能计算机辅助教育系统的发展及现状，分析了ICAI与CAI的区别．阐述了实现ICAI系统的思路及技术，提出了ICAI的未来发展前景。     

非线性时间序列的重构及预测

采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测，对网络结构设计进行详细的探讨，并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测，与传统预测方法(TAR)比较，结果证明此种方法具有较好的效果，网络的结构得到了简化。不仅满足了误差目标的要求，而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。     

低温等离子体-催化脱除室内VOC中的甲醛

用介质阻挡放电与催化相结合的方法，研究了甲醛以不同介质作为填充物时脱除率与电压的关系。实验发现，填充具有较大比表面积的介质小球有利于甲醛的脱除，同时，填充二氧化钛催化剂时甲醛脱除率高于填充γ-Al2O3小球时甲醛的脱除率。结果表明：二氧化钛光催化剂在等离子体气氛下能够产生催化活性。     

Prediction of the Performance of the Fabrics in Garment Manufacturing by Artificial Neural Network

An artificial neural network is used to predict the performance of fabrics in clothing manufacturing. The predictions are based on fabric mechanical properties measured on the FAST system. The influences of the different ANN‘s construct on the convergence speed and the prediction accuracy are investigated. The result indicates that the BP neural network is an efficiency technique and has a wide prospect in the application to garment processing.