对角摄动下矩阵特征值摄动的估计

本文对于对角摄动利用相似变换给出了特征值的一种上界.该上界计算简单,使用方便, 并且保守性小.     

C5石油树脂的研究及应用

阐述了C5石油树脂工艺,并综述了国内外近年来在催化剂性能的改进、降低三废问题以及对C5石油树脂的改性等方面的研究进展。介绍了C5石油树脂在路标漆、涂料、油墨、胶黏剂、橡胶助剂等应用方面的发展状况,并对我国C5石油树脂生产规模化、改性C5石油树脂品种化、系列化的发展提出了建议。     

软件测试过程仿真系统的研究与实现

针对软件测试过程中消耗的成本、时间和工作量难以预测和比较的问题,通过建立软件测试过程模型,利用离散事件仿真方法,以工作流引擎为基础构建过程仿真系统,为测试计划的制定提供辅助工具,能够分析出不同的测试过程模型、人员分配和缺陷分布对测试过程所消耗的时间、成本和工作量等方面的影响.     

鲁棒的逆Nyquist阵列(RINA)设计方法

通过大量的数值计算和回归分析找出了矩阵的对角优势度与特征值摄动量的关系,进而 提出一种鲁棒的逆Nyquist阵列(RINA)设计方法,该方法既保持了INA方法的优点,又 使控制系统具有希望的鲁棒性.并针对伪对角化方法存在的不足之处提出一种"双环优势化" 方法.此外,也澄清了Doyle和Steln关于INA方法缺乏鲁棒性的提法.     

基于光谱的天然气组分定量分析方法研究

对构成组分多、相对浓度差大、化学键相似的混合光谱进行定量分析时,存在各组分光谱谱峰交错重叠严重、高浓度占比组分光谱大量掩盖低浓度占比组分光谱等现象,导致单一组分光谱难以从混合光谱中有效分离解析。针对以上问题,该文以天然气红外光谱作为实验对象,提出一种光谱叠加性原理结合GA-SA算法的定量分析方法对天然气光谱进行解析。算法在全局搜索的基础上结合局部邻域寻优,并通过参数及流程优化,可以有效克服混合光谱求解过程中微量组分光谱寻优性差、易陷入局部极值、不具有重复性等缺点。通过对比实验证明该方法相较于其他光谱分析方法,用于天然气光谱定量分析具备更好的稳定性与重复性,预测光谱与真实光谱相关系数R2大于0.98823。     

新一代人工智能技术引领下加快发展智能制造技术、产业与应用

当前,正在进入"新互联网+大数据+人工智能+"时代,新一代人工智能技术引领下的智能制造系统是一种"新互联网+新智能制造资源/能力/产品"的人/机/物/环境/信息新型智能互联制造系统。本文阐释了新一代人工智能技术引领下的智能制造系统的内涵、体系架构、技术系统,探讨了新一代人工智能技术引领下的智能制造系统雏形初探——航天云网中的基于大数据智能技术,提出了发展新一代人工智能技术引领下的智能制造系统的若干建议,特别是重视技术、应用和产业的协调发展,在突出各国、各行业、各企业特色的同时,加强与全国、乃至全球的合作与交流,进而形成新时代下智能制造新模式、新手段和新业态。     

IPv6下DiffServ在Linux中的设计与实现

QoS的研究目标是有效地为用户提供端到端的服务质量控制或保证,而IPv6不仅有效地解决了网络地址危机的问题,而且为提升网络服务质量(QoS)提供了更好的支持.剖析区分服务模型的数据流分类和PHB实现预定义标识流,同时分析Linux内核中的流控制机制.在Linux平台上利用流量控制工具集TC,对物理网络设备绑定CBQ队列、在队列上建立分类、为每个分类建立路由的过滤器,从而实现不同类数据流的区分和带宽保证.并对现有的队列、分类、过滤器和路由进行监视.实现表明,测试平台运行稳定,可以为QoS研究提供一个开发式的测试环境.     

纳米切削单晶铜的准连续介质法模拟

采用准连续介质多尺度方法模拟了单晶铜的纳米切削过程。分别采用原子位置图和应力分布图对纳米切削过程中局部变形进行描述,得出了模型的切削力-切削距离的响应曲线。从微观角度分析了单晶铜纳米切削过程中材料变形、材料去除机理及内部损伤情况。根据模拟结果,对切削过程中位错形核、演化过程、湮灭消失、切屑及加工表面的形成过程进行了深入的分析。从位错演化的角度解释了切削力与应变能曲线的峰谷变化。提出了纳米切削过程中材料受到刀具的挤压作用而导致位错形核。得出了在纳米切削过程中塑性材料的去除是基于位错运动演化的结论。     

基于肤色分割与改进Adaboost算法的人脸检测

针对低分辨率的视频监控图像在复杂环境中不能有效地将人脸检测出来,提出结合BP神经网络的肤色训练和肤色分割,形成一个检测兴趣区域,利用改进的Adaboost算法来完成人脸检测。实验结果表明,改进的方法提高了人脸检测的准确率,降低了视频监控图像的误检率。     

在CAI软件系统设计中的超文本技术及实现

本文针对作者多年ＣＡＩ开发中积累的经验，论述了将超文本技术应用于ＣＡＩ软件系统开发、所涉及的主要技术思想及一般实现方法。最后讨论了ＣＡＩ的发展趋势。