网格不敏感结构应力的焊接疲劳数据分布

为分析网格不敏感结构应力的焊接疲劳S-N数据分布具有高收敛性的机理,基于钛合金焊接接头疲劳试验数据,分别基于名义应力、主S-N曲线法中的结构应力及等效结构应力建立焊接疲劳数据坐标,并以最小二乘法拟合S-N曲线,应用粗糙集分析方法,以接头类型、相对板厚、载荷比、应力比等焊接疲劳主要影响因素作为条件属性,以疲劳数据对于S-N曲线的偏离度作为决策属性,对基于三种应力的焊接疲劳数据分布规律对比分析.结果表明,基于网格不敏感等效结构应力所建立的S-N数据分布更为集中和均匀,在预测焊接接头疲劳寿命方面具有更高的准确性.     

真值限定的语言真值直觉模糊推理

为了更贴近人类语言的表达,减少推理过程中信息的损失,在直觉模糊逻辑推理的基础上,结合语言真值格蕴涵代数,提出了真值限定的语言真值直觉模糊推理方法。研究了语言真值直觉模糊犹豫度、相容度、不相容度及其相关性质,并通过语言真值直觉模糊相容度的计算,对推理真值进行限定,给出语言真值直觉模糊推理模型的真值限定推理方法。设计推理算法,并将算法应用于实例中。实例说明,该方法在处理同时具有可比性和不可比性的语言真值直觉模糊推理问题中更有效。     

HPLC法测定余甘子中没食子酸的含量

目的用高效液相色谱法测定余甘子中没食子酸含量。方法以C18色谱柱为分析柱,甲醇-0.2%磷酸溶液(5:95)为流动相,检测波长273 nm。结果没食子酸的进样量在0.028 0~2.795μg范围内与峰面积有良好的线性关系,回收率99.9%,RSD=1.19%(n=6)。结论此方法简便、快速、准确,可用于余甘子的质量控制。     

基于小波神经网络的畸形波预报

为对畸形波这类突发性事件进行较为准确的预报,避免畸形波对海上建筑物和人员安全产生的巨大危害.采用紧致型小波神经网络模型,根据某岛礁地形实测数据建立的岛礁三维模型中测得的波高试验数据,选取试验数据中3种典型波高时间序列分别实现了包含畸形波的波浪数据对常规波浪的预报、包含近似畸形波的波浪数据对畸形波的预报以及常规波浪对包含畸形波的波浪数据的预报.为验证小波神经网络模型精度,同时采用常规神经网络BP模型在相同条件下对3种典型波高时间序列进行预报,最后将两种神经网络预报结果精度进行对比.研究结果表明:小波神经网络能较好的捕捉畸形波突发事件,对于3种工况中的波面整体预报精度以及畸形波处的预报精度,小波神经网络预报模型均高于BP神经网络预报模型,预报的波高曲线也与实际波高曲线拟合效果更好.在神经网络训练样本中若存在畸形波特征,也将进一步提高对未来畸形波的预报精度.该项研究对船舶或海洋工程的畸形波风险预警具有一定的应用价值.     

欧盟、澳大利亚和新西兰食物过敏原标识管理及对我国启示

食物过敏已成为世界关注的重大公共卫生学和食品安全问题。欧盟、澳大利亚和新西兰已出台法规要求必须强制性标识食物过敏原,其中欧盟有14种,澳大利亚和新西兰有8种。同时,这些国家还开展了过敏原标准物质和阈值的基础研究,确定了有证标准物质候选物和群体阈值。在此基础上,通过对比我国食物过敏原现状,本文提出了加快中国过敏原标识管理的建议。     

衰落信道下能量检测的性能分析

在认知无线电系统中,大部分的无线信道可以表征为NAKAGAMI衰落信道或莱斯衰落信道.针对NAKAGAMI衰落信道和莱斯衰落信道环境下的能量检测,分析了频谱检测虚警概率和漏检概率与信道模型参数之间的关系,比较了单用户检测和多用户合作检测性能,得到了虚警概率和漏检概率数学表达式,为能量检测器的设计提供了性能参考界.数值仿真结果表明,NAKAGAMI信道下,能量检测性能随衰落因子和平均信噪比的增大而改善;莱斯衰落信道下,能量检测性能随平均信噪比的增大而提高;多用户合作检测性能分别比单用户提高1一2个数量级.     

配注过程对交联聚合物粘度的影响

在地面注入较低浓度的交联聚合物,该聚合物在油藏运移过程中生成高强度的可动凝胶,成胶强度决定其调驱效果.而交联聚合物的成胶性能与多种因素有关.本文详细介绍了交联聚合物调驱过程中影响其粘度的主要因素.     

基于双图正则的半监督NMF混合像元解混算法

在高光谱图像中混合像元普遍存在,这极大地阻碍了高光谱遥感技术的发展进程,因此,在利用光谱图像的过程中,如何准确高效地进行混合像元解混是一个关键问题。对于高光谱图像混合像元分解,使用原始的非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)算法面临一些困难:首先,其目标函数为非凸函数,难以求解得到全局最优解;其次,混合像元中并不存在纯像元。为了解决这些问题,文中提出一种新的算法——基于双图正则的半监督NMF(Dual graph-regularized Constrained Nonnegative Matrix Factorization,DCNMF)混合像元解混算法。该算法采用了梯度下降法和迭代更新法则,既考虑了高光谱数据流形与光谱特征流形的几何结构,又能跳出局部极值,从而求解得到全局最优解。通过真实的高光谱图像数据仿真实验表明,DCNMF算法能够准确高效地进行混合像元分解,改善了解混效果,提高了解混精度,节约了计算时间,加快了收敛速度。     

黎曼流形上非线性凸规划最优性条件的研究

利用黎曼流形上Lipschitz函数的Penot广义方向导数和Clarke广义梯度,得到了黎曼流形上凸函数的判别,并得到了黎曼流形上凸规划极小点的充分条件,给出了黎曼流形上的等式约束优化问题、不等式约束优化问题及带有等式和不等式约束的优化问题的Lagrange定理、Lagrange充分条件、Kuhn-Tucker定理及极小点充分条件。     

一种基于十元格蕴涵代数的知识表示方法

不确定知识表示中常使用语言值来表达其真实程度和可信程度。为处理具有语言值可信度的不确定性知识表示问题,基于十元格蕴涵代数,建立一个十元语言值可信度因子知识表示模型,并实现了具有语言值可信度因子的知识推理。所提出的知识表示方法可以有效地表达具有可比性或不可比性的语言值不确定性信息。实例说明所提出的方法在表示知识时能够尽量模拟具有语言值信息的人类思维模式,有利于对不确定性知识的智能处理。