球栅阵列倒装焊封装中的热应变值的测试

利用高温云纹实验方法测试球栅阵列(BGA)封装焊点的热应变,采用硅橡胶试件光栅复制技术,使测试环境温度提高到200℃.通过实时热应变测量,得到各焊点的热应变关系以及封装材料、电路板各部分的热应变分布状况,为研究集成电路封装组件焊点的建模和热疲劳破坏机理提供了可靠的实验依据.     

一种发电系统可靠性评估的混合加速算法

针对使用时序蒙特卡洛法的可靠性评估计算效率低下、收敛特性较差等问题,提出一种结合基于交叉熵的重要抽样法和全概率公式法的混合时序蒙特卡洛评估算法,将其应用于发电系统可靠性评估中。基本思想是利用交叉熵优化过程获得近似零方差重要抽样密度函数,然后根据此时各元件故障率的扭曲程度确定对系统可靠性最重要的元件,对这些最重要的元件使用全概率公式,然后利用得到的各元件的新参数进行发电系统可靠性评估。由于两种基于不同原理的方差技术被组合使用,所以计算效率进一步提高,收敛速度进一步加快。最后使用可靠性测试系统IEEE-RTS以及修改后的测试系统对提出的方法进行验证,将所提方法(TP-CEMCS)的测试结果与传统时序蒙特卡洛法(MCS)、基于交叉熵的时序蒙特卡洛法(CE-MCS)和基于全概率公式的时序蒙特卡洛方法(TP-MCS)得到的结果进行比较,表明该方法在保证评估精度的基础上更进一步提高了计算速度。     

OAV法分析河北地区3种白酒香气成分

采用顶空固相微萃取技术提取了河北地区3种白酒中的挥发性成分,结合气相色谱质谱联用仪对3种白酒中的挥发性成分进行了分析鉴定。结果测得,3种白酒中的香气化合物主要包括酯类、醇类、萜类和芳香族化合物,在红枣白兰地酒中共鉴定出65种香气成分,在老白干酒中检测到35种香气成分,百年保定酒中检测到62种香气成分。通过OAV分析共确定了白酒中39种香气物质的香气活力值,对白酒香气有重要贡献的香气物质主要是酯类香气化合物,其中戊酸乙酯、己酸乙酯、辛酸乙酯、癸酸乙酯、十四酸乙酯在3种白酒中对香气的贡献较大。     

供电可靠性承诺/赔偿法

可靠性的经济性评估可分为3个层次。第1层次是将电力系统作为一个整体，研究投资与可靠性之间的关系；第2层次是将社会作为一个整体，研究提高可靠性的收益与停电损失之间的关系；第3层次以供电企业为整体，研究可靠性承诺与赔偿之间的关系。文中提出适合国情的城网可靠性承诺/赔偿方法，可用于城网改造的效益评估。该方法基于成本/效益分析法，按市场经济原则对电力这种特殊商品的价格进行分析。新方法将电价机制与可靠性有机地结合起来，为建立优质优价、停电赔偿的新电价体制提供了理论支持，努力达到电力公司和用户双赢的目标。     

人脸特征的定位与提取

人脸的特征定位与特征提取的好坏对于人脸图象识别效果有直接的影响．本文根据人脸图象的灰度特性以及特征的几何形状提出了一种简便有效的特征定位和特征提取的方法。本文所提出的方法能够比较准确而快速的提取较多的特征，因而能够适用于在大量人像中进行特征提取和识别。     

具有更严格警戒测试准则的ART2神经网络

在ART2神经网络的标准警戒测试准则中,通过引入截断双曲线函数来计算输入矢量与神经网络由顶向下权重矢量之间的相似程度,而提出了一种新的具有更严格警戒测试准则的ART2神经网络。截断双曲线函数一方面抑制输入样本中的噪声,另一方面,如果输入矢量某些分量与由顶向下权重矢量对应分量之间存在冲击变化时,则截断双曲线函数将放大这些对应分量之间的冲击变化。而且这种新的警戒测试准则具有更强的抗噪声能力。即在较低的输入信噪比水平上,具有更严格警戒测试准则的ART2神经网络比标准ART2神经网络具有更高的正确识别率。     

ZL102合金石膏型铸件的电变质处理

脉冲电变质(PEDM)是一种采用电脉冲细化铝合金铸件晶粒组织的工艺方法,文中对比分析了在ZL102合金石膏型铸件凝固过程中,分别单独施加电脉冲、电脉冲 钠盐变质剂的复合作用以及添加晶粒细化剂(Al-5%Ti) 钠盐变质剂等试验工艺条件,对铸件中α相枝晶和共晶Si片的细化作用.研究结果表明:电脉冲 钠盐变质剂的电变质处理工艺对铸件凝固组织的细化作用与晶粒细化剂 钠盐变质剂的细化效果相当,脉冲电流对共晶Si形态无明显的作用.     

具有自适应类警戒参数的模糊ARTMAP神经网络

提出了一种具有自适应类警戒参数的模糊ＡＲＴＭＡＰ神经网络,为不同的模糊ＡＲＴ的类族设置了不同的警戒测试参数,并在学习过程中进行适应调整。还提出了新的非交叠超方形以及非交叠的Ｎｅｓｔｅｄ超主形的建立与扩展学习规则。     

遗传算法优化前向神经网络结构和权重矢量

提出了新的遗传算法优化设计前向神经网络的结构和权重矢量。这种新方法的创新在于：二值码串和实值码串的混合编码方法即保留了传统遗传法的优点,又具有遗传编程和跗策略的优点。     

基于前向神经网络和Hopfield反馈神经网络的边界检测法

提出了一种新的基于前向神经网络和ｏｐｆｉｅｌｄ反馈神经网络的边界检测法,它分别探测每个象素点是否为边界点,便于实现边界检测的并行运算。首先讨论了两层前向神经网络来增强的编码被检测象素点邻域的信息,然后利用增强和编码后的邻域图象作为Ｈｏｐｆｉｅｌｄ反馈神经网络的输入,Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络收敛时得到图象边界点。这种新的神经网络边界检测法所需的计算量比传统的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络边界检测法少得多,并增