相转移法制备熊果酸分子印迹膜

通过相转移的方法制备了对熊果酸有选择性吸附的聚丙烯腈-丙烯酸分子印迹膜.通过吸附性能的检测,熊果酸在印迹和非印迹膜中的吸附量分别为0.226和0.087μmol/g.渗透实验表明:分子印迹膜对熊果酸有很好的识别特性,而非印迹膜对熊果酸的识别性低于印迹膜对熊果酸的识别性.     

数字地图制图中居民地和道路关系处理

为了解决数图转换过程中要素之间的关系,基于国家基础地理信息,根据现有居民地分类情况,总结了数字制图环境下居民地与道路之间的关系,主要包括依比例尺、半依比例尺及不依比例尺居民地和道路之间的关系;结合国家1:250000和1:50000基础地理信息及不同比例尺数据采集成果,详细给出了不同情况下居民地和道路之间关系的处理方法,主要包括调整图层显示顺序、删除重复采集数据及移位等;基于Vc++和Oracle数据库,就国家1:250000和1:50000中居民地和道路之间关系的自动处理进行了实验。实验表明,利用此方法,对同类问题的解决具有一定的参考价值。     

Using Quantum Associative Memory to Simulate the Brain Functions

To simulate the brain functions, a quantum associative memory combined with information preprocessing by a sparse coding model is presented. The sparse coding scheme is used to simulate the information transformation from retina up to primary visual cortex (V1) along the visual path and the quantum associative memory is used to simulate the pattern processing functions of the brain such as the pattern storing, forgetting and retrieving. Experimental results show that the model exhibits good associative ability on face recognition. Considering the huge storage capacity, mass parailel-distributed processing ability and oscillatory phenomena of the quantum system, this model might he a biological plausible implementation.     

汽车故障知识图谱构建及应用研究

知识图谱技术对汽车高效的故障诊断具有重要的意义,现有汽车故障知识图谱构建存在着实体识别模型效果不佳、无法解决嵌套实体等问题。针对上述问题,通过采用全词掩码的预训练语义模型、加入对抗训练和改进嵌套实体识别模型的方式提高实体识别模型效果,提出了一种改进的嵌套实体识别模型。实验结果表明,所提模型在F1指标、P指标、R指标上相比基线模型分别提高了3.56%、4.08%、3.05%,相比其他模型也有不同程度的提高,验证了所提模型对汽车维修领域实体识别具有显著效果。同时,基于构建的汽车故障知识图谱,实现了汽车故障知识智能问答原型系统,展示了知识图谱技术在汽车故障诊断与维护领域的应用前景。     

聚脲甲醛-生物油微胶囊的研制及性能探究

为研究微胶囊对沥青路面微裂纹的愈合效果,首先利用聚脲甲醛(作为微胶囊壁)和生物油(作为微胶囊心)采用原位聚合法制备微胶囊,采用扫描/透射电子显微镜(SEM/TEM)和热重分析(TGA)探究微胶囊的外观形貌和热稳定性;然后将微胶囊用于制备微胶囊/苯乙烯-丁二烯-苯乙烯(Microcapsule/SBS)复合改性沥青,通过动态剪切流变仪(DSR)和离析试验探究微胶囊的掺加对复合改性沥青路面性能的影响;最后通过延度愈合率试验验证微胶囊的愈合效果,并结合宏微观试验分析其愈合机理。结果表明：微胶囊呈现类球状,且表面较为粗糙,增大了与沥青的接触面积。微胶囊的热稳定性较好,其囊壁可承受沥青混合料生产过程中的高温环境。随着微胶囊的添加,复合改性沥青的低温塑性和耐热性均有所改善。此外,复合改性沥青的储能模量和损失模量也有所提升,即微胶囊的添加提升了SBS改性沥青的黏弹性能,这可能是由于添加的微胶囊与SBS和基质沥青具有很好的相容性,且微胶囊均匀分散在沥青内部并嵌入SBS呈现的网状结构中,这也在离析试验和荧光显微试验中得以证实。当微胶囊的掺量为0.4%时,复合改性沥青的愈合率达到最高。     

基于时延嵌入式隐马尔科夫模型的癫痫脑电分类算法

癫痫脑电的分类识别能够为癫痫的预警和病程的发展监测提供强有力的技术支持。传统的癫痫脑电分类识别方法需要从较长的时间序列中提取特征,难以刻画大脑的瞬态变化,检测低效且耗时,降低了癫痫预警的有效性。针对上述问题,提出一种基于隐马尔科夫模型的癫痫脑电分类算法。该方法通过时延嵌入式隐马尔科夫模型(time-delay embedded hidden Markov model,TDE-HMM)对脑电进行状态估计,并提取状态序列中的状态切换特征,通过多层感知机(multiple layer perceptron,MLP)实现对不同癫痫发作阶段脑电的有效辨识。实验结果表明,相较于小波变换、微分熵等传统特征,所提方法准确率高,能够有效刻画癫痫不同阶段的大脑状态变化,为癫痫脑电的分类识别和状态分析提供了新的备选方案。     

图像目标的可视识别与智能跟踪

本文研究图像目标的可视识别与跟踪,给出了图像目标识别印章模型和系统总体设计方案。在此基础上,采用智能跟踪算法,实现了正常跟踪、判断、预测和记忆跟踪的功能,而且跟踪方式随着环境条件的变化而变化。正常跟踪算法的图像代数描述是简明的,与算法是内在一致的。通过给出两个实时可视跟踪的实例说明在实时ＤＳＰ可视跟踪系统上算法的性能及其可行性。     

电站仿真器PID控制参数的模糊整定

在归纳总结目前使用较广泛的一些控制系统参数整定方法的基础上,通过对热工过程对象特性的研究,提出一种基于模式识别的模糊整定方法,以此在电站控制系统中的汽温控制等回路上进行了仿真整定试验,并将其应用于东北电力局６００ＭＷ电站仿真器的控制系统参数整定,效果良好,证明了本文提出的整定方法的可行性     

量子K最近邻算法

为减少经典K最近邻算法的时间复杂度,提出了量子K最近邻算法(QKNN)。介绍了QKNN算法的构造步骤,然后为减少量子计数子程序的运行时间,进一步将固定的K值修改为可变的k,形成改进的k可变的量子最近邻算法(QkvNN)。为弥补由于最近邻个数K变化带来的分类错误率上升的影响,在Boosting算法框架下,用三个由QkvNN算法训练的弱分类器,去构造了一个强分类器,从而提高单独运行QkvNN的分类精度。在此算法中,由于利用了量子计算的强大能力,使得经典K最近邻算法的时间复杂度从O(N)减小为O(N)。     

A Multistep Finite Volume Method with Penalty for Thermal Convection Problems in Two or Three Dimensions

The author considers a thermal convection problem with infinite Prandtl number in two or three dimensions. The mathematical model of such problem is described as an initial boundary value problem made up of three partial differential equations. One equation of the convection-dominated diffusion type for the temperature, and another two of the Stokes type for the normalized velocity and pressure. The approximate solution is obtained by a penalty finite volume method for the Stokes equation and a multistep upwind finite volume method for the convection-diffusion equation. Under suitable smoothness of the exact solution, error estimates in some discrete norms are derived.