文化因素对陶瓷产品购买行为的影响

在全球化交叉变化的今天，化因素对消费购买行为的影响越来越显得重要。陶瓷，作为一种化底蕴较高的产品，消费在选购时会考虑更多的化因素。本从化因素的三个层次对陶瓷消费的影响入手，为陶瓷企业探寻一些可行的营销思路。     

提高电解鎂的质量

直接用原镁,而不用精炼镁制取海绵钛时,必须降低原镁中的杂质含量。作者通过一系列的试验研究找出污染原镁的杂质来源。按来源不同,将杂质分为三类。文中针对三类杂质的来源情况,提出了一些降低原铝中杂质含量的具体措施。     

基于AM的误差扩散法

在打印机上输出连续色调的图像，只能依赖于数字化半色调技术。提出了一种新的基于AM的误差扩散的算法，该算法结合调幅半色调技术和调幅半色调技术中的误差扩散法，在用可调节的较小的AM模板对图像进行半色调处理的同时，将原始图像与结果二值图像间的误差扩散到周围像素，使少数像素基本上按原始图像的灰度值分布。     

基于RSSI加权质心的光纤光栅传感网络冲击定位

针对材料结构损伤位置识别的精确定位问题,通过构建分布式光纤布拉格光栅(FBG)传感网络,利用光纤光栅传感器的传感特性,根据感知的冲击响应信号强度(RSSI)以及冲击点到传感器距离的关系,提出一种基于RSSI加权质心的光纤光栅传感网络冲击载荷定位方法。设计合理的传感器网络监测布局,通过分析不同位置传感器感知的冲击响应信号强度辨识冲击点所在的区域,采用加权质心定位算法对冲击载荷的位置识别定位。试验表明:分别构建基于碳纤维复合材料结构板、钢板、木板损伤识别模式的定位监测实验系统,在300mm×300mm的监测区域内随机选取24个冲击点进行位置识别,能准确辨识所有实验冲击点所在的区域,并根据RSSI来确定冲击点的位置坐标,坐标定位的平均误差在15mm以内,可实现对冲击点位置的识别,为准确识别材料结构的损伤位置提供了一种实用可行的方法。     

基于VMD与MFE的光纤周界安防入侵事件识别北大核心CSCD

为了提高周界入侵事件的识别率,本文提出一种基于超弱光纤光栅(UWFBG)阵列的光纤周界入侵事件识别方法。该方法通过变分模态分解(VMD)将入侵信号进行分解,然后选择最佳分量并提取其多尺度模糊熵(MFE),与信号过零率(ZCR)相结合构造特征向量,将其输入到Sigmoid函数拟合的支持向量机(SVM),实现对晃动、剪切、刮风、下雨和无入侵5种不同的事件的识别。实验表明,该方法可以准确识别5种常见的事件信号,平均识别率达到98%。此外,该方法可以在输出各入侵事件类别的同时输出各类事件发生的概率值。     

基于Overlay-Underlay的功率控制路由算法

对现有混合式认知无线电网络频谱共享模型进行改进, 解决了现有路由算法在干扰与时延处理方面的缺陷, 提出了一种基于Overlay-Underlay频谱共享的路由算法. 该算法以着色图为路由分析模型, 以最短路径和链路状态作为路由指标, 以最小累积干扰为信道分配指标, 优先接入空闲授权信道, 否则利用功率冗余接入, 发展了一种具有功率控制的端到端路径选择和信道分配方法. 仿真研究结果表明了该算法的有效性, 与现有路由算法相比, 提高了网络吞吐量, 降低了丢包率和端到端时延.     

封闭域UCT算法的实现及其性能测试

UCT算法在9×9棋盘上的水平,已经接近最优秀的专业棋手,但在19×19棋盘上还不尽人意.一种可能的改进是用多个并行的局部UCT搜索来替代全局UCT搜索,以期用同样的计算资源来达到更深的有效搜索深度.本文力图沿着此研究思路做一些初步的尝试.我们通过改写Fuego的全局UCT搜索算法,本文实现了封闭域UCT搜索算法,并在64个封闭域围棋死活问题上进行了测试.初步结果表明,封闭域UCT算法能够在不使用任何领域知识的情况下,把给定问题的初始分支系数从5~16降低到2.3以下.从正确率和速度两项指标来看,多个并行的局部UCT搜索的研究思路具备可行性.     

用于光纤传感的可调半软阈值小波去噪算法

针对大容量超弱FBG传感网络解调系统的干涉噪声和固有电子学噪声,基于传统小波阈值算法去噪时软、硬阈值函数存在恒定偏差及连续性差的缺点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。该算法引入了调解因子和半软阈值因子,完成向软、硬阈值函数的转变,保证了连续性且降低重构误差。仿真结果表明,该函数不仅在连续性上优于传统的阈值函数,重构时对信号的还原度较高,信噪比(SNR)相比于软、硬阈值函数均有所提高,平均提升了0.1034 dB、2.4327 dB,而均方根误差(RMSE)相比于软硬阈值函数均有所降低,平均降低了0.1665、0.1687。新阈值函数相比于传统阈值算法能够获得更优良的去噪效果,可为光纤布拉格光栅传感网络高精度寻峰解调去噪提供参考。     

基于特征值的智能故障诊断技术研究

文章研究了基于特征值的智能故障诊断技术,具体阐述了特征值的提取方法,以及特征参数的建立方法及定义,并描述了智能故障诊断系统模型结构与开发策略。