汽车散热器密封性能检测新方法

介绍了汽车散热器（汽车水箱）干式自动检漏仪对散热器的密封性指标进行快速定量检测的传感器原理，仪器系统的硬件、软件的设计以及检测气路的设计，给出了仪器检测标准的近似计算公式并在实测中加以验证。     

FCM-VKNN聚类算法的研究

提出了一种新的K值可以变化的FCM-VKNN(Fuzzy C-Means Variable K-Nearest Neighbor)聚类算法.FCM-VKNN聚类算法充分吸取了FCM算法和KNN准则的长处,使本 算法不受初始值的影响和固定值K的束缚.新的目标准则函数考虑了数据集样本的模糊隶属 关系和样本几何分布两个方面的因素,使算法的鲁棒性和分类的正确性大大加强.最后给出了 几组具有代表性数据的聚类结果.实验结果表明了这种算法的有效性.     

用于脱机手写数字识别的隐马尔可夫模型

将隐马尔可夫模型(HMM)用于脱机手写数字识别中，系统如何建模是一个值得研究的问题．在考虑手写数字自身特点及特征抽取的基础上，对HMM模型的训练方法及模型参数的选取进行了研究，以提高系统识别率．在银行票据OCR的应用中，与基于神经网络的方法结合使用，使得整张票据的拒识率降低了3％，明显提高了银行票据OCR系统的性能．     

CVD SiC涂层SiC纤维增强SiC复合材料的研究

本文采用CVD技术对KD-1 SiC纤维作涂层处理,再通过聚碳硅烷浸渍裂解法制备单向SiCf/SiC复合材料.研究了不同沉积时间的CVDSiC涂层对SiCf/SiC复合材料性能的影响,同时运用SEM研究了SiC纤维表面SiC涂层的形貌.结果表明:经过5小时CVDSiC涂层SiCf/SiC复合材料具有良好的力学性能和抗氧化性能.     

汉江流域地表水资源可利用量分析

采用扣损法和改进的WAM模型分别分析计算了汉江流域地表水资源可利用量.两种方法均考虑了河道内生态和生产需水量,其中扣损法是一个倒扣过程,而WAM模型则是一个顺序过程;扣损法考虑了汛期难于控制利用的洪水量,而WAM模型采用80%保证率的天然径流来折合其影响;WAM模型把水库蓄水作为一种水权来考虑,而扣损法则将水库蓄水作为地表水资源可利用量的一部分.实例研究表明,两种方法的计算结果基本一致,扣损法为207亿m3,WAM模型为223亿m3,相对误差为7.17%.     

关于通信设施防雷问题的探讨

该文结合机房通信设备防雷要求,分析了雷电及过电压侵入通信设备的途径。运用通信机房通用防雷保护措施,提出通信设备综合防雷、防过电压保护通用的应用方案。     

一种新的加权动态网格汉字特征抽取方法

为了更有效地提取手写汉字的特征,提高识别精度,本文提出了一种利用非线性归一化过程产生的坐标变换信息来提取手写汉字有效特征的方法。该方法通过非线性归一化获得各有效像素点在原汉字图像及规整后汉字图像中的坐标变换关系,在原图像上抽取各点特征,在归一化图像上进行网格的均匀划分和特征统计并形成用于分类的特征向量。该方法有效克服了以往先进行归一化预处理方法和动态网格方法的一些不足,兼顾了与传统结构特征提取方法的有效结合。针对HCL2000脱机手写汉字库大字符集样本的实验结果表明,该特征提取方法可有效提高识别精度和特征抽取速度。     

三峡水库运行初期蓄水调度函数的神经网络模型研究及改进

针对三峡水库运行初期汛末蓄水实时调度问题,提出了一种改进方案用以训练神经网络水库调度函数,并与传统方案进行对比分析。首先建立了水库汛末蓄水优化调度模型,并通过动态规划求解生成了训练样本,然后采用两种方案训练神经网络调度函数:①传统方案(优化———拟合):用神经网络直接拟合优化出的训练样本;②改进方案(优化———拟合———再优化):直接以模拟调度的发电量最大为目标,而将传统方案输出的神经网络权重作为优化初值,采用直接优化方法(单纯形法)进一步调整神经网络权重。通过比较这两种方案,得到了改进方案虽不能最好的拟合训练样本与检验样本,但在实际调度中却可以获得较高的蓄满率及较大的发电效益的结论;并详细的分析了其原因。因此,在训练神经网络调度函数时,最终目标应是使整个调度获得最大的效益,而不是去最好的拟合最优训练样本;而改进方案为训练神经网络水库调度函数给出了一有效的算法。     

湖南省大型水库洪水调度系统软件研制与开发

针对湖南省大型水库防洪和兴利调度的特点，研制开发了水库洪水预报调度系统软件。简要介绍洪水预报和水库调度系统软件的功能，运行环境，规范化和标准化设计，以及系统解决的关键技术问题，给出用户界面设计开发的实例。     

高精度电容测微仪的自校正方法

本详细叙述了一种电容测微仪的自校正方法,并就其工作原理进行了讨论。采用这 方法不需要其它高精度标准,仅利用两相同精度的电容传感器和自校正装置即可进行多次相互校准,最终得到各自准确度达到自身能力极限的校正结果。