超声法检测火药生产中非金属杂质的应用研究

火药生产中非金属杂质带来的安全隐患是一个尚未解决的关键问题;由于超声检测具有适应性强,检测灵敏度高、快捷,无污染,可达到无损检测等特点,选用其作为检测火药生产药料中非金属杂质的方法;对A扫描脉冲反射法应用于检测药料中杂质进行了探索研究,试验结果证实用超声法检测药料中的非金属杂质具有一定可行性.     

具有较大纯滞后的多变量耦合过程控制系统

本文介绍该控制系统的设计、各通道动态特性的测试．并对提出的ＰＩ＋Ｄｅｌａｙ解耦控制器的设计方法进行了实验研究。结果表明，该系统基本满足设计要求。     

An Improved Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Ensemble Technique

An improved particle swarm optimization （PSO） algorithm based on ensemble technique is presented. The algorithm combines some previous best positions （pbest） of the particles to get an ensemble position （Epbest）, which is used to replace the global best position （gbest）. It is compared with the standard PSO algorithm invented by Kennedy and Eberhart and some improved＇PSO algorithms based on three different benchmark functions. The simulation results show that the improved PSO based on ensemble technique can get better solutions than the standard PSO and some other improved algorithms under all test cases.     

选择性神经网络二次集成在火药近红外分析中的应用研究

针对建立近红外光谱定量分析的神经网络校正模型时,存在变量数过多以及容易出现过拟合等问题,采用小波变换对近红外光谱进行预处理,用以消除噪声,减少变量个数;并在此基础上,提出一种新的神经网络校正模型一基于改进贪心法的选择性神经网络二次集成,来提高神经网络的泛化能力。实验结果表明：在建立火药近红外分析的校正模型中,该模型不仅建立过程简单而且具有较好的泛化能力。     

一水硬铝石拜耳法溶出过程数学模型计算程序的研讨

法国彼施涅铝公司对山西孝义矿提出一水硬铝石溶出过程的数学模型。本文对该数学模型的理论基础、拜耳法溶出过程模型化方法的一般步骤进行研讨；对拜耳法溶出数学模型及程序中有关参数、公式进行了推导和论证。介绍了程序框图及使用说明，并对本程序应用的可行性、准确性进行了验证。应用本程序可比较方便地确定溶出过程的最佳技术条件。     

小波阈值去噪法在超声信号处理中的应用研究

研究了小波阈值去噪方法在超声信号处理中的应用.在对用超声方法测得的信号进行去噪处理的过程中,探索了不同的小波基和阈值选取准则对阈值去噪结果的影响.通过对去噪信号的图形以及统计特性的分析和比较,选用Sym小波系中的Sym8小波和“Minimaxi”阈值选取准则对测得的信号进行去噪处理.实验结果表明：小波阈值去噪方法在超声检测去噪中能够取得较好的效果.     

专家系统FRES 2.0在聚合物阻燃材料设计中的应用

本文应用聚合物阻燃材料设计专家系统软件ＦＲＥＳ２．０对一个１２组分的实际聚合物阻燃配方进行了优化设计和分析。所得到的优化配方和配方组成对性能影响规律很好地与实验数据相吻合。应用结果表明,以三层ＢＰ网络为基础的聚合物阻燃配方模型中以很好地解决聚合物阻燃配方知识获取中的严重非线性问题,同时也证明ＦＲＥＳ２．０软运行可靠,适用于聚合物阻燃料材料方的优化设计和分析。     

神经网络智能控制系统中辨识网络设计方法的探讨

该文将人工神经网络的基本原理应用于过程控制系统,对辨识网络的基本结构以及网络的训练方法进行了初步探索和总结,在控制系统的辨识网络中应用基本ＢＰ算法与加动量项的ＢＰ算法、随机设置初值与训练设置初值、带参考模型与无参考模型对系统过渡过程特性的影响作了一定的比较与分析。仿真结果表明：所采用的改善网络自适应能力的方法,在不同程度上对系统的调节品质均有相应的改善。     

基于随机梯度法的选择性神经网络二次集成

针对使用贪心法、遗传算法等方法实现选择性神经网络集成时出现的“局部最小点”和“过拟合”问题，提出了一类基于随机梯度法的选择性神经网络二次集成方法。理论分析和实验表明，与上述选择性神经网络集成方法相比，该方法易于实现且效果明显。