小波包-神经网络在汽轮机转子故障诊断的应用

根据汽轮机转子振动信号特点,提出了小波包分析和概率神经网络相结合的故障诊断方法。利用小波包对故障信号进行分解,然后将归一化后的数据用于概率神经网络,从而对信号特征及其故障类型建立非线性映射,实现故障诊断。MATLAB的实验仿真表明,小波包分析和概率神经网络的结合在汽轮机转子常见故障的诊断中是很有效的。     

Internet上寻旅行

暑期到哪里去旅游呢?联上Internet,进入http:∥www.yahoo.com,选择文娱活动(Recreation)项下的旅行(Travel)子项,再进入各国旅游热点介绍(Regional),于是,您首先神游了美国纽约的自由女神像,丹佛的滑雪胜地,拉斯维加斯的赌城(共有450个服务器介绍美国国内的风景点).接着,您又看到了巴黎铁塔、伦敦大桥、日本富士山的风采(共有655个服务器介绍世界各国的旅游胜地).风景是好,价格又如何呢?于是,您回到     

基于S7-200PLC的教室照明智能控制系统

从节约电能的角度出发,针对传统教室照明控制系统的不足以及PLC在控制领域中的广泛应用,提出了一种基于S7—200PLC的教室照明智能控制系统的设计方法并对系统的软件、硬件和程序作了重点介绍。该系统以PLC为核心,由红外探测器和照度计组成控制系统,能达到节能、智能的目的。     

氢化物发生-原子荧光法测定焙烤食品中的微量砷初探

研究了以氢化物-原子荧光光谱法对微量砷的测定,样品采用混合酸(4 1)消化,5%HCL作载流,10g/LKBH4和2g/LNaOH作还原剂。在试验条件下,检出限为0.03μg/L,在0￣30μg/L的范围内线性相关系数为0.9997,样品加标回收率为93.6%￣101.3%,标准应用液相对标准偏差为0.54%￣1.77%,标准物质相对偏差为1.27%￣5.0%。     

蒽醌类化合物对遂川金柑采后生理及贮藏效果的影响

以遂川金柑为研究对象,用0.1、0.2、0.3 g/L 3种质量浓度的蒽醌类化合物处理后,将金柑贮藏在T(7℃±1℃),RH 85%~90%的条件下,并测定其贮藏期间的生理、生化指标的变化,结果表明,用蒽醌类化合物处理,能够有效降低金柑腐烂率、失重率和呼吸强度,延缓VC含量、可滴定酸含量、总糖含量、可溶性固形物及可溶性蛋白质含量的下降,其中0.2 g/L蒽醌处理效果最好。     

稳定性同位素稀释技术结合GC-MS测定酱油中多组分氯丙醇的研究

目的　以两种同位素内标建立同时测定酱油中 4种氯丙醇的GC -MS方法。方法　试样中加入稳定性氘代同位素内标 ,采用硅藻土Extrelut NT进行基质固相分散萃取结合固相萃取净化酱油试样 ,经七氟丁酰衍生化后 ,在DB - 5毛细管柱中经程序升温得到良好的分离 ,用选择离子储存 (SIS)定量。结果　各个氯丙醇在进样量为 2 0～ 5 0 0pg范围内线性良好 (r >0 999) ,3-氯 - 1,2-丙二醇 (3-MCPD)、1,3-二氯丙醇 (1,3-DCP)和 2 ,3-二氯丙醇 (2 ,3-DCP)的定量限分别为0 0 0 3、0 0 0 5和 0 0 0 5mg kg ;3种浓度水平下加标重复测定 6次 ,回收率分别为 98 8%～ 115 %、75 0 %～ 119%和 93 6 %～ 132 % ,精密度分别为 6 99%～ 16 2 %、3 80 %～ 9 2 5 %和 7 0 7%～10 4 %。结论　该方法具有较高的灵敏度、准确度、精密度和特异性 ,满足了酱油样品中痕量氯丙醇的分析要求。     

基于MSP430的微功耗体外临时心脏起搏器的设计

基于MSP430系列单片机设计了体外临时心脏起搏器的起搏装置,给出了硬件设计电路和软件的系统结构。经实验研究,该装置比原有的以AT89c2051型单片机制造的体外临时心脏起搏器在单位电池供电的情况下使用期限更长,以实现低功耗,即将原来的工作电流削减一半以上,电池更换的频率由原先的1次/周,降低至1次/月。     

CMM对软件工程中的过程管理和改进作用研究

简要阐述软件能力成熟度模型(CMM,capability maturity model)/TSP(team software process)/PSP(personal software process)体系的来源、内容、应用及意义,以包括单纯的软件生产和嵌入式软件生产的中小型软件企业为研究出发点,分析了我国软件企业生产能力在面对国际竞争压力的形势下的发展状况,对于如何实施CMM以帮助软件企业对软件工程过程进行管理和改进,提升软件企业市场竞争力的具体问题,提出了行之有效的解决方案.     

改进交叉操作的遗传算法在神经网络优化中的应用

提出了一种对交叉操作进行改进的遗传算法优化神经网络的方法,它保留了父代中的优良模式,增加了找到最优解的概率,从而可以加快算法的收敛速度,缩短了寻找最优解的时间。实验证明,使用这种改进的交叉操作后的算法可以提高神经网络获得最优解的速度。     

基于模范用户的改进协同过滤算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,在传统协同过滤算法的基础上提出一种基于模范用户的协同过滤算法。通过对用户空间的聚类,自动选取模范用户聚类的最优粒度,利用模范用户产生推荐。实验结果表明,与传统协同过滤算法和其他基于聚类策略的算法相比,该算法在明显提高推荐效率的同时对推荐精度和稳定性都有所改进。