信号类课程教学中连续与离散的类比性

从探索信号类课程中连续和离散两部分内容并行讲授的角度出发,对具有共性和可比性的知识点进行了类比性的解读。涉及时域分析中连续信号和离散序列的内在联系,连续系统和离散系统的卷积分析法,频域分析中基于傅里叶变换与离散时间傅里叶变换的频谱分析法,复频域分析中的基于拉氏变换和z变换的系统函数法,以及从连续性与周期性看傅里叶变换和离散傅里叶变换的本质等方面的内容。简要地给出了课程整合的实践思路。     

一种基于罚函数的数据协调模型

如果工业测量数据中存在显著误差,则传统的数据协调模型会将显著误差分散到各个测量值中去.针对于传统数据协调模型的缺陷,本文通过添加一个基于测量值比例关系上下限的约束条件,并利用罚函数的概念将物料平衡的约束条件以软约束的形式表示,建立一种新的数据协调模型.改进后的数据协调模型只会对含有显著误差的测量值给予较大的协调量,而使得显著误差对其他测量值协调结果的影响较小,具有较高的鲁棒性.基于工业实际生产模型的仿真试验证明基于该数据协调模型的协调结果,可直接利用测量残差检测法进行显著误差检测,具有较高的错误检出率,且第Ⅰ类错误率较低.     

基于谱峰分解的拉曼光谱定量分析方法

目前用于拉曼光谱定量分析的方法,如PCA、PLS及SVM等算法需要较多的训练样本,且所建回归模型的外推性较差。间接硬建模（indirect hard modeling,IHM）是一种新型的光谱定量分析技术,适用于光谱的叠加及非线性变化情况,只需少量训练样本即可得到外推性较高的回归模型。但IHM方法需要已知混合物中所有常成分的光谱,这一条件在实际应用中较难达到。为此,提出了一种新的定量分析方法--直接硬建模算法（direct hard modeling,DHM）。新算法不需已知待测成分光谱,而是直接在混合物光谱中确定待测成分所对应的特征峰,然后利用特征峰面积与待测成分浓度之间建立线性模型。通过对PX装置中二甲苯成分的定量分析实验证明DHM具有训练样本数量少、回归模型稳健性强等优点。     

一种基于拉曼光谱技术的甲醇汽油定量分析方法

针对甲醇汽油中甲醇成分含量的快速检测问题,提出一种基于拉曼光谱信号和偏最小二乘算法相结合的快速检测技术。实验在三种成分不同的基础汽油中加入不同体积比例(2.5~80%)的甲醇溶液,利用PLS方法对随机选择的训练样本集建立起拉曼光谱信号与甲醇成分浓度的回归模型,经过实验显示,无论训练样本如何选择,回归模型均可取得较高的预测精度,预测均方误差(SEP)为在0.6%左右,复相关系数(R2)均大于0.98。     

证据理论组合模型用于三维荧光光谱水质分析

为了充分利用三维荧光光谱信息,提高分析模型对水质综合指标的预测精度及稳健性,提出了一种基于D-S（Dempster-Shafe）证据理论的模型组合方法。传统的模型组合方法主要依赖于对某个单一的预测性能评价指标进行优化来确定组合权值,没有对多个性能指标进行综合性考虑。将三维荧光光谱看作多个不同波长的激发光照射下的发射光谱,基于每个发射光谱建立子模型,将多个性能指标作为证据,确定子模型的概率分配函数,然后基于DS证据合成理论对子模型的可信度进行评价并确定组合权值。实验以40个不同来源的地表水样本为研究对象,建立组合分析模型,对总有机碳值（TOC）进行定量分析。实验证明,组合模型相对于子模型而言各个评价指标均有较大提高,充分说明了该方法的有效性。     

一种新的数据协调模型及显著误差检测

针对传统数据协调模型会将某些测量值中存在的显著误差分散到各个协调值中去的缺陷，提出了通过添加一个基于测量值比例关系上下限的约束条件，并利用罚函数的概念将物料平衡或能量平衡的约束条件以软约束的形式表示，建立了一种新的数据协调模型．改进后的数据协调模型只会对含有显著误差的测量值给予较大的协调量，而使得显著误差对其他测量值协调结果的影响较小．因此，该数据协调模型避免了传统模型的缺陷，具有较高的鲁棒性．基于该数据协调模型的协调结果，可直接利用测量残差检测法进行显著误差检测，具有较高的错误检出率，且“虚警”的错误率较低．     

利用莫尔偏转法测量轴对称相位物体

对利用莫尔偏转法测量相位物体的各种方法进行了深入的分析和研究,从几何光学和傅里叶光学的基本理论出发,结合光栅的莫尔(Moire)效应和泰伯(Talbot)效应理论,推导出适用莫尔偏转法测量相位物体的普遍基本公式,从而为这种测量方法的使用从理论上提供了合理的解释,并为莫尔偏转法测量相位物体的应用提供了分析处理实验结果的理论依据,并对轴对称温度场的测量方法和啤酒瓶裂纹的在线检测方法进行了分析.     

结合极大似然距离估计的MDS-MAP节点定位算法

基于多维定标的定位算法通常利用节点间的最短路径长度代替欧式距离构建距离矩阵,当网络拓扑结构不规则时,会导致较大的定位误差。针对这一问题,提出了一种结合极大似然距离估计和多维定标的节点定位算法MDS-MAP（MLE）。算法将待测节点的一跳邻居节点信息作为极大似然方法的输入,利用与邻居节点的距离信息计算待测节点的相对坐标,然后根据已知锚节点的坐标,将所有节点的相对坐标映射为绝对坐标。实验结果表明,针对规则网络和不规则网络,MDS-MAP （MLE）算法均可取得较好的定位精度,且当网络连通度在一定范围内变化时,定位误差可保持在较低的稳定区间内。     

面向应用型人才培养的“计算机网络”教学研究

网格技术在E-Learning领域的应用逐渐形成了E-LearningGrid这一新的研究方向,为E-Learning的发展带来新机遇,同时解决了分布式、异构环境下的E-Learning资源共享难题,对教育资源的信息化、数字化有着很大的促进作用。     

面向应用型人才培养的“计算机网络”教学研究

传统的"计算机网络"课程的教学体系和教学方式已不符合应用型人才培养的教学目标。同时教学内容与实际应用严重脱节,难以保证教学质量。针对这一现状,本文从研究原有"计算机网络"课程中存在的若干问题出发,提出了一套切实可行的教学改革措施。措施涵盖教学内容、教学手段、实践环节及考核评价体系等几个方面,并在实际教学活动中取得了良好的效果。