高压粉末制样-X射线荧光光谱法测定海洋沉积物中28种组分

常规粉末压片制样是一种简单、高效的绿色环保制样技术,但是应用于某些沉积物样品制备存在样片表面粗糙和粉末容易脱落的问题。实验采用高于常规的压力进行样品制备,建立了X射线荧光光谱法(XRF)分析海洋沉积物样品中包括硫、氧化钠、氧化镁、三氧化二铝、二氧化硅、五氧化二磷、氧化钾、氧化钙、二氧化钛、氧化锰、三氧化二铁、钴、镍、铜、锌、钒、铬、镓、铌、锆、钇、锶、铷、铅、钡、镧、钕和铪在内的28种主、微量组分的方法。探讨了压力为300 kN和1 600 kN时的制样效果,并尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力校正主量组分的基体效应。结果表明,采用1 600 kN压力制备的样片,表面致密、光滑、不龟裂和不掉粉,制样重复性和测试精密度也有较大提高。以55个有证标准物质中17种组分的数据集为训练样本,建立了海洋沉积物样品中主、微量组分的遗传算法-BP神经网络预测模型。按照实验方法对各组分含量相对较低的实际样品连续测试12次,计算得方法的检出限在 0.63～634 μg/g之间;精密度试验结果表明,各组分测定值的相对标准偏差(RSD, n=7)为0.16%～25.1%。方法用于海洋沉积物实际样品分析,其分析结果与国标法的测定结果吻合,能够满足海洋沉积物样品中多种组分准确分析的要求。     

BP神经网络在液压试验台故障诊断中的应用

分析了BP神经网络的结构及算法，并对液压试验台的故障模式用BP神经网络来进行诊断，从而提出了一种新的解决液压试验台故障诊断的方法。     

小样本条件下某机载设备挂架结构的可靠性研究

某机载设备挂架结构的工作应力属于小样本事件，本文针对该结构利用有限元进行应力分析，以分析结果为样本，分别建立了结构工作应力与外载荷及结构尺寸的非线性映射关系。在此基础上形成了应力-强度干涉模型，并对结构进行了可靠性分析，得出了载荷波动对可靠性的影响大于尺寸波动的影响，为挂架结构的可靠性优化设计奠定了基础。     

基于动态结构神经网络的自组织模糊控制

给出了一种利用动态结构的BP 神经网络进行模糊推理的方法,即在学习过程中BP网络的隐层层数和维数不断变化,其目的在于使网络性能在训练过程中始终保持最优,从而实现规则自组织,达到在控制过程中不断优化控制性能的目的.     

基于BP神经网络电子评标方法的研究和应用

为了解决招投标中评标环节专家评审法随意性大的问题,针对建设工程的不同特点,对评标内容进行分类剖析.利用人工神经网络的智能识别功能,建立基于神经网络的电子评标方法.结合人工神经网络的自适应功能、良好的容错能力以及非线性数据处理特点,科学地评价多因素建设工程投标方案,使招标商从众多的投标商中选出最佳的中标单位.     

基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用

BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。     

二环己基并-18-冠-6合成工艺的改进

报道了改进的二环己基并-18-冠-6(DCH-18-C-6)合成方法,并用该法实现了DCH-18-C-6的工业规模合成。对由二苯并-18-冠-6加氢合成DCH-18-C-6的反应中使用的Picher-钌催化剂进行了改性,用pH 3~5条件下新制备的Picher-钌催化剂,将反应温度提高并控制在130~140℃之间,可使氢化产率由文献报道的最高65%提高到85%以上,还显著提高了产物中DCH-18-C-6的立体异构体A(cis-syn-cis)含量。建立了用气相色谱法测定DCH-18-C-6异构体含量的方法,并用正庚烷进行结晶以实现A(cis-syn-cis)的提纯。     

醋酸生产工艺选择

介绍醋酸生产的几种工艺路线，将巴斯夫工艺、BP／孟山都工艺及UOP/千代田工艺进行比较，寻找适合我厂的醋酸生产工艺。     

基于Potts模型的隐式曲面上的图像分割方法

针对隐式曲面上多相图像分割的问题,基于曲面的隐式表达、隐式曲面上的内蕴梯度等概念,将用于平面图像分割的Potts模型推广.首先对于隐式封闭曲面和隐式开放曲面,分别给出Potts模型的推广形式.然后对于传统梯度降方法计算效率低的问题,为曲面上的Potts模型设计了Split Bregman算法和对偶方法,并在对偶方法的基础上提出了一种改进的快速算法.多个数值实验结果表明,所提出的曲面上的Potts模型能有效地分割闭/开曲面上的分段常值图像,并且新的改进对偶方法在计算效率方面优于其他两种方法.     

改进CamShift算法的眼动跟踪方法

针对CamShift跟踪算法仅采用颜色特征,在存在颜色相近干扰目标、头部快速运动或者虹膜发生形变等情况易发生眼动跟踪不准确或失败等问题,提出一种基于改进CamShift算法的眼动跟踪方法。在CamShift算法中,计算边缘直方图分布,在颜色特征基础上融合边缘特征,同时通过分析饱和度分量抑制噪声影响,并利用基于边缘特征的自定义方法判断虹膜是否发生形变。当发生形变时,自动更新模板,根据历史运动轨迹预测虹膜中心。实验表明,该方法能有效改善眼动跟踪性能,且定位虹膜精确、错误率低、速度快,预测虹膜中心与实际虹膜中心相差极小,达到了准确性、鲁棒性和实时性的要求。