喀什凹陷原油与油砂地球化学研究与油源分析

喀什凹陷是塔西南坳陷油气显示丰富的地区之一,也是塔里木盆地连接中亚油气勘探的前沿阵地,确定油气显示的油源特征对油气勘探具有重要的意义。研究了克拉托背斜北翼大量存在的原油和油砂抽提物的地球化学特征,评价了凹陷北缘库孜贡苏剖面侏罗系烃源岩和南缘炮江沟剖面石炭系烃源岩,得出了两套烃源岩的分子地球化学特征,确定了原油和油砂抽提物的油源。结果显示,中、下侏罗统粉砂质泥岩和下石炭统黑色碳质泥岩是该区较好的两套烃源岩,两者存在明显的分子地球化学特征差异;通过对饱和烃馏分中甾、萜烷和芳烃馏分中三芴化合物、三芳甾烷等生物标志物特征的刻画,发现喀什凹陷原油与中、下侏罗统烃源岩具对比性,克拉托背斜油砂抽提物的分子地球化学特征明显不同于中、下侏罗统烃源岩,而与下石炭统黑色碳质泥岩具有较好的对比,三芳甾烷证据认为早期石炭系烃源贡献可能对原油和油砂都有影响。油源的新认识对喀什凹陷下一步油气勘探具有一定决策参考。     

社交网络交通信息出行者使用意向分析模型

为解决出行者对社交网络交通信息的使用意向缺少定量描述方法的问题,在技术接受模型的基础上,以感知有用性、感知易用性、感知风险性、使用意向等7个潜变量描述出行者的心理感受,构建社交网络交通信息使用意向分析模型,运用结构方程模型定量分析潜变量对使用意向的直接或间接影响效应。最后将模型应用于重庆市出行者实例分析中,结果表明：感知风险性(-0.41)对使用意向具有负向影响,其余变量对使用意向均为正向影响,其中感知易用性(0.48)、感知有用性(0.46)对使用意向的影响总效应最为显著。     

基于BP网络的飞机燃油系统故障诊断方法研究

对于飞机燃油系统故障诊断问题,提出了一种利用BP神经网络进行飞机燃油系统故障诊断的新方法。通过设计飞机燃油系统层次分类诊断模型,构建了专家系统知识库和推理机,利用CB工具开发了飞机燃油神经网络故障诊断专家系统。仿真结果表明,该系统很好地发挥了专家系统的智能性,能够快速准确地诊断出燃油系统的故障,完全适合于飞机燃油系统的故障诊断。     

无线传感器网络中数据流聚集的预处理

提出了一种基于无线传感器网络数据流聚集的预处理算法。传感器结点将其在一段时间内采集到的信息当作一个数据流,由此组成数据流上的查询集合,为了得到对于给定查询的结果,结点采用预处理的算法在查询集合中选择出最有效的时间段信息,并把该段时间内的数据发给路由上其他结点进行进一步处理。提高了网络结点感知效率和数据精确度。     

人工神经网络与计算机

探讨人工神经网络的计算机实现,从软件和硬件两方面阐述其实现过程,并从其数学算法中导出了计算机的实现算法.     

单模激光线性模型瞬态的随机共振

根据线性化的单模激光输出光强方程,运用计算光强的相关函数,得到光强的功率谱及信噪比的方法,计算了在δ函数形式关联的两白噪声驱动下单模激光线性模型瞬态的功率谱及信噪比,发现了瞬态的随机共振,研究了信噪比随时间的演化及到达定态的时间,分析了参数对随机共振的影响。     

基于神经网络的时变时滞系统自适应内模控制

将基于人工神经网络的时变时滞系统参数辨识算法与内模控制相结合,提出了时 滞系统自适应内模控制算法,理论分析及仿真结果表明,该算法能克服时滞及参数的变化,具有鲁棒性好,抗干扰能力的特点。     

网络图的节点关系算法研究

研究了将原始的施工工序关系分解表转换为网络图的节点关系的算法。在说明了网络计划图的规则和对构造网络图的一个较为经典的“无图直接编号算法”描述后,分析了其算法结果的不足。从理论上探讨了网络图中活动的紧前活动与节点的关系,提出了一个“网络计划图的按类生成算法”。     

PID神经网络解耦控制技术在VAV中的应用

通过采用PID系统神经元网络解耦控制技术，对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的4维传递函数矩阵系统进行解耦控制，通过解耦控制仿真研究，可以看出取得了很好的解耦效果，为变风量空调系统（4个回路）的解耦控制提供了有效的方法。     

基于无线体域网中多生理信号驾驶疲劳检测

利用生理信号的无线测量设备实现了对驾驶员在驾驶过程中的脑电信号、肌电信号和呼吸信号的采集,并对其进行分析处理,从而实现驾驶员的疲劳检测.首先分别计算三个生理信号的近似熵并将其作为疲劳检测的特征参数,然后使用主成分分析对特征参数进行降维优化处理,同时对原始特征参数和分析后的主成分分别进行统计分析,基于优化处理后的特征参数利用回归方程建立驾驶疲劳估计模型.最后通过交叉验证对本方法进行评价,并使用数据融合方法给出了综合的评价结果.评价结果表明提出的方法对驾驶员疲劳状态的检测正确率达到90%以上.