多频段脑功能网络融合的阿尔茨海默病分类

将图论与机器学习方法相结合的阿尔茨海默病计算机辅助中,脑网络的构建大多是基于滤波去噪后的全频段BOLD信号匹配,忽略了不同脑活动信息的差异.因此,本文提出了一种多频段脑功能网络融合模型.首先将离散小波变换应用于BOLD信号中,得到不同频域下的体素信号,而后计算同频信号的相关性,获取不同频段下相关矩阵.而后计算所有矩阵的网络特征,在特征选择后基于SVM对患者进行分类.从实验结果可以看出,分频下的脑功能网络特征与未分频网络相比能在一定程度上提高分类的准确性;体素级网络由于可以更加详细的表达脑网络的变化,其分类效果要优于脑区级.     

一种新型的微波集成平衡式上变频器

本文分析了"传统"的微波集成平衡式上变频器存在的弊端,介绍了一种新型的微波集成平衡式上变频器,指出了这种新型上变频器的优越性和应用前景.     

基于RFID的智能家居管理系统研究与实现

本文提出了一种基于MTK平台与RFID技术的智能家居控制系统,重点研究论述了智能家居管理系统的设计与实现。硬件部分的交互双方选择了NXP公司的PN532芯片以及符合Mifare One卡片规范的RFID标签,并根据相应的标准及传输协议编写了驱动接口。软件设计部分,抽象了一种家居生活环境中的箱体模型(BoxModel),并依据本模型,实现了基于J2ME的智能家居管理系统。     

90W-7Ni-3Fe纳米晶粉末的瞬时液相强化烧结特征

采用机械合金化(MA)制备了晶粒尺寸为8～18 nm的90W-7Ni-3Fe纳米晶粉末(MA粉末).将粉末注射成形,在1 480～1 500℃经3～5 min瞬时液相烧结.结果表明,采用瞬时液相强化烧结可以得到W晶粒为3～8 μm近全致密的细晶钨合金,显微组织为细小的球形W晶粒均匀地连续分布在纤维状粘结相中,烧结坯具有好的拉抻性能.长时间的传统液相烧结使球状W晶粒迅速粗化,而且密度和强度下降,但延伸率反而增加.在MA粉末中添加微量Y2O3后采用瞬时液相烧结,可以使合金抗拉强度提高到1 055 MPa,延伸率提高到16.5%.     

基于AIE特性的萘酰亚胺衍生物的合成及光谱研究

以分子内电荷转移为原理,选用萘酰亚胺为荧光团,与三苯胺通过偶联反应,制备了一种萘酰亚胺衍生物有机光功能小分子材料,其合成路线简单,实验操作条件易控,成品产率较高。对其光学性能进行研究,在不同溶剂中的光学性能主要表现出两个强吸收带,荧光发射达到到近红外区域,其表现出了非常明显的聚集诱导发光（AIE）特性,固体表现出很强的橘橙色荧光现象。     

多相环形无刷励磁系统的运行特性分析

为了研究多相环形无刷励磁系统的运行特性,提出了基于数学建模和等值电路的分析方法.首先分析了多相环形无刷励磁机及整流系统的工作原理及运行特点,得到了二极管导通模式和整流器工作的等效电路.之后建立了多相环形无刷励磁系统的数学模型,包括绕组方程、直流负载方程、系统总方程等,并基于关联矩阵得到了考虑多相整流桥实际状态的标准方程等.然后在十一相转极式动模样机平台上进行了相应的实验,并将实验结果与仿真结果进行了对比,验证了数学模型的准确性.在此基础上,对实际应用的某330 MW机组的十一相环形无刷励磁系统进行了仿真计算,并对各阶段的等值电路、二极管电流及负载电压等进行了解析分析,发现了二极管存在提前导通和多管同时导通现象,得到了等值内电势计算公式和负载电压平均值,为多相环形无刷励磁系统的设计与优化提供了依据.     

考虑双侧不确定性的负荷聚集商需求响应资源规划

电力市场中,负荷聚集商的投资运行面临着电价和用户需求响应行为的双侧不确定性.基于条件风险价值理论,以利润最大化和风险最小化为规划目标,建立了负荷聚集商的需求响应资源规划模型.提出的模型采用历史模拟法处理市场电价不确定性,采用随机模拟法描述用户响应行为不确定性.算例通过模拟投资者在不同风险偏好水平下的最佳规划方案,分析了负荷聚集商的投资利润与投资风险的均衡关系,为国内负荷聚集商的发展提供了有益参考.     

干砂粒度、粒度分布、紧实率和真空度对V法造型的影响

根据实际生产反映出的现象,结合流体力学的理论,论述V法生产中铸件增厚现象的成因.研讨了干砂粒度、真空度、振动时间对V法产品增厚值的影响.     

一种评价二尖瓣偏心返流严重程度的修正PISA算法

基于彩色多普勒成像的近测等速面(PISA)算法是临床评价二尖瓣中心返流严重程度的一种常用方法,但对于偏心返流却存在极大低估。针对这一现状,从返流角度和湍流强度两个方面,对传统PISA算法的有效返流瓣口面积(EROA)进行修正。为比较首先用传统PISA算法的EROA对具有不同程度偏心返流的20例患者进行分级,结果误差较大;用改进PISA算法的EROA分级效果良好。对比实时三维超声测得的数据表明修改后的PISA算法相关性更好。     

基于改进的CDKF锂电池SOC估计方法

准确估算荷电状态(SOC)可以为电池之间的均衡管理提供依据,延长锂电池组整体的使用寿命.针对中心差分卡尔曼滤波算法(CDKF)存在较大线性误差的问题,提出一种改进的CDKF算法.在原算法中引入迭代滤波思想,多次利用测量信息更新状态量估算值,使得观测信息不断迭代更新,基于LM优化方法不断修正协方差矩阵,有效减小了线性误差.首先基于二阶阻容(RC)电路单元模型,选择最小二乘参数辨识方法,辨识出模型阻容参数;然后进行HPPC实验,验证电池等效模型的准确性;最后分别在恒流放电和动态工况下应用改进后的CDKF算法对电池SOC和电压进行估计,并将估计结果与CDKF算法进行比较.两种工况下验证结果表明改进后的CDKF算法精度更高,SOC估计精度可提升1.16％,最大估计误差小于1.7％,算法收敛时间也比原算法短,改进后的CDKF算法在估计精度和鲁棒性方面均有所提升,更具有应用优势.