基于改进欧几里得聚类的激光雷达障碍物检测

针对传统的欧氏聚类算法无法同时对近处和远处的障碍物点云进行精准检测和分割,容易造成错检和漏检的情况,提出一种欧氏聚类算法的改进方法,可以根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,从而快速且准确地完成聚类.实验表明:该方法能同时对近处和远处的障碍物点云进行快速且准确的聚类.     

纳米Li1.05Ni0.05Mn1.90O4正极材料的合成及电化学性能

采用液相无焰燃烧法在500℃反应1 h,然后在600℃二次焙烧3、6、9 h和12 h制备了尖晶石型Li_1.05Ni_0.05Mn_1.90O₄正极材料.结果表明,不同二次焙烧时间制备的Li-Ni复合共掺材料没有改变LiMn₂O₄的尖晶石结构,随着焙烧时间的增加,颗粒尺寸增大,结晶性提高.二次焙烧时间为9 h的Li_1.05Ni_0.05Mn_1.90O₄样品的颗粒尺寸约为70～100 nm,具有优异的电化学性能,在1 C(1 C=148 mA·h·g^-1)倍率,初始放电比容量为94.8 mA·h·g^-1,400次循环后展现出72.15%的容量保持率;在5 C下初始放电比容量可达到89.7 mA·h·g^-1,800次循环后,仍能维持70.79%的容量保持率.并且具有较小的电荷转移电阻和较低的表观活化能.Li-Ni复...     

一类中立型Cohen-Grossberg神经网络的概周期解

研究一类具有混合时滞的中立型Cohen-Grossberg神经网络。通过建立线性辅助方程， 得到该神经网络存在唯一的概周期解的新结果，同时也给出此概周期解的存在范围。     

通过网络教育平台对Ⅱ型糖尿病进行家庭管理

目的:探索网络教育平台在Ⅱ型糖尿病家庭环境中进行糖尿病教育的效果。方法:对在甘肃省人民医院(以下简称该院)糖尿病门诊就诊的42例Ⅱ型糖尿病患者及其家庭成员利用网络平台建立互联互动的关系。并且在平台上进行糖尿病结构化教育,为期4周。结果:Ⅱ型糖尿病患者及其家庭成员对疾病的认知和重视程度与干预前相比有明显的改善,P<0.05。其糖尿病相关知识与干预前相比明显提高,P<0.05。结论:利用现代化的网络管理平台可以有效地提高糖尿病患者及其家庭成员对疾病的认知和重视程度,提高他们糖尿病相关知识的水平,从而有效的预防和管理Ⅱ型糖尿病。     

一种静叶持环T型叶根槽修复方法

静叶持环是反动式汽轮机上静叶的载体,单个持环上通常会装配有多级静叶片,它类似于冲动式汽轮机上的隔板和隔板套的整合.反动式汽轮机的静叶是通过静叶持环上的叶根槽装配在静叶持环上,以我公司生产的双抽150MW反动式汽轮机为例,静叶持环叶根槽形式多为T型叶根槽形式,静叶持环T型叶根槽转子T型叶根槽类似,它的加工质量和精度都非常重要,加工时,由于它的结构特殊,尺寸小,加工干涉多,排屑困难等因素,所以静叶持环T型叶根槽的加工失误是持环加工中易出现的事故, 持环本体的铸造毛坯成本很高,如果由于持环上叶根槽加工失误而造成持环本体报废,直接经济损失非常巨大,该文通过150MW反动式汽轮机静叶持环T型叶根槽加工失误为实例,介绍了一种通过镶嵌环来修复持环T型叶根槽的方法.     

苯丙氨酸解氨酶印迹交联酶聚体的制备及部分催化性能研究

苯丙氨酸解氨酶(PAL)是酶法生产L-苯丙氨酸的关键酶,目前主要利用红酵母PAL进行转化,但红酵母PAL稳定性较差,妨碍了其工业化的应用。该研究将交联酶聚体和印迹酶的制备方法相结合,制备出新型固定化酶-苯丙氨酸解氨酶印迹交联酶聚体,筛选出最优的底物印迹分子,并考察了该固定化酶的部分特性。结果表明,反式肉桂酸是制备印迹PAL交联酶聚体的最适底物,所制备印迹交联酶聚体的最适催化温度和pH值分别是50℃和10.5,并表现出较好的重复使用性,连续催化9个批次后,仍保持了32%的酶活保留率。     

齐次核的Hilbert型多重级数不等式取最佳常数因子的等价条件及应用

利用实分析技巧和权函数方法, 讨论具有齐次核的多重级数Hilbert型不等式, 得到了其取最佳常数因子的充分必要条件, 并给出其应用.     

中立型时滞互联系统的H∞记忆反馈控制

为研究一类中立型时滞互联系统的H∞控制问题,当滞后时间对系统影响较小时,设计分散化记忆反馈控制器,并应用李雅普诺夫函数理论,结合自由加权矩阵和牛顿-莱布尼茨公式对系统进行稳定性分析,应用线性矩阵不等式给出系统存在外界干扰时仍能保持稳定且满足H∞性能指标的充分条件.最后应用Matlab对系统进行数值仿真,仿真结果表明,所提控制方法不仅能保证被控系统的稳定性,而且当系统存在外界干扰时能保证具有H∞性能指标.     

AR-Grams:一种应用于网络舆情热点发现的文本聚类方法

网络舆情热点发现是一种常用且处理速度要求较高的应用.针对网络舆情热点发现这一特殊应用场合,本文提出了一种基于随机N-Gram的文本聚类方法AR-Grams.该方法通过随机N-Gram的文本相似度计算方法,确立待聚类文档集中各个初始聚类的标志文档并完成初步的聚类操作,继而通过聚类元素数阈值来确定初始聚类,并可根据实际情况确定是否执行聚类合并.该方法生成的聚类内聚性好,准确率高.另外,为了便于评估整体的聚类效果,提出了聚类的整体覆盖率和正确覆盖率.实验结果表明:与对比方法DR-Grams相比,在低阈值时,AR-Grams的准确率、召回率、F-score、正确覆盖率分别提高了11.9％、9.1％、10.2％和9.2％,提升效果尤为明显;在高阈值时,效果基本相当;在整体上,前述4项指标则分别提高了4.5％、2.9％、3.5％和3.0％,优于对比方法DR-Grams.