简介：在圈图上研究了两类组合优化问题．第一类问题主要研究在要求图中各边的最大调整费用不能超过给定预算时，如何对各边权进行调整，使得其他各顶点到给定顶点的距离之和最大，得到了线性时间算法；第二类问题主要研究在要求圈图上的所有边的调整费用之和不超过给定预算时，如何对各边权进行调整，使得某一固定顶点到给定顶点的距离尽可能的大，得到了求解该问题的多项式时间算法．

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

简介：体积弹性模量是液压系统的一个重要参数,制动液中含有气体会对液压制动系统的稳定性、刚度以及响应时间等造成很大影响,因此分析含气制动液的体积弹性模量很有必要.文中对比分析了其他学者提出的有效体积弹性模量理论模型,并结合液压制动系统自身的特点、理想气体状态方程、亨利定律和质量守恒定律等,分析推导了气体在制动系统工作过程中发生压缩和溶解两个过程情况下,制动液的有效体积弹性模量理论模型.从文中的理论模型研究,可以明显看出初始含气率越高,制动液的有效体积弹性模量越小.

简介：为了探究原子光刻中基片与会聚激光场间距对沉积纳米光栅质量的影响,我们基于VirtualLabFusion（VLF）平台实现了基片定位控制方案中光学系统的建模和仿真.结果显示：基片在切割会聚激光时将产生直边衍射图像,其轮廓形状和最大值都会随着基片切割激光截面区域大小的变化而变化：虚拟光电探测器上所得到的反射光强度值将随着基片-会聚激光间距的变化给出了倒置的高斯线型,其最低点出现在基片中心和会聚激光场轴线重合时的位置上.当会聚激光场截面恰好被基片阻挡一半时,探测处的强度值降至45.5%.这种光强随基片位置的变化情况为精确地定位基片位置提供了理论支撑.

简介：为了突破实验室计量校准的局限性,实现对不便送检气体流量计的现场校准,特设计了气体流量现场校准仪.它以两个高精度罗茨流量计为标准表,辅以数据采集与控制模块、稳流装置及气源,从而测出被测流量计测量误差.实验结果表明,该装置可在（0.5~400）m^3/h的流量范围内实现对1.5级及以下气体流量计的校准,装置的扩展不确定度优于0.5%.

简介：动脉脉搏波的波形可以作为动脉疾病无创检测的重要指标.本文建立了动脉管壁-血液耦合模型,利用ANSYSWORKBENCH和CFX相互结合的流固耦合算法,进行了结构分析和流体分析的双向耦合计算,实现了对桡动脉脉搏波的数值模拟.

简介：对影响银杏树叶在风载荷作用下振动变形以及临界状态发生的改变进行研究.通过对180片树叶进行风洞实验,发现银杏树叶的叶片角与叶片凹痕是影响树叶振动变形与临界风速的重要因素.同时还发现银杏树叶最终稳定时的阻力系数随着叶片角度的增大而减小,叶片角较大的树叶在相同风速下,具有更多的稳定状态与更好的保持自身稳定的能力.凹痕长度不同的银杏叶片其临界风速也各不相同.

简介：针对单一特征步态识别率低的问题，提出一种将步态能量图（GaitEnergyImage，GEI）中动态部分和Gabor小波特征融合的步态识别算法．首先，通过运动目标检测及二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图，再进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图，并从中分割出动态部分．然后，利用Gabor小波从步态能量图的动态部分中提取不同角度的信息，将两步态特征融合在一起，对融合后得到的特征向量用改进的KPCA方法进行降维．最后，将降维后的融合特征向量输入到基于多分类的支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）中，从而完成步态的分类和识别．经过在中国科学院自动化研究所CASIA步态数据库上进行实验，取得了很好的识别效果，实验结果表明，与单一特征的步态识别方法相比，融合后算法的识别率提高了约10％．

简介：实验通过高温固相法合成了不同气氛条件下的BaZn2（BO3）2荧光粉.在空气气氛条件下制备的BaZn_2（BO_3）_2样品,发射黄色的荧光,峰位在543nm处,这是由颗粒中单个带负电荷的氧填隙离子O-i中心捕获价带上的光生空穴,与导带上落下的光生电子辐射复合产生的.在氮氢还原气氛条件下的BaZn_2（BO_3）_2样品,发射绿色的荧光,峰位在500nm处,这是由于在颗粒中光生电子经过无辐射跃迁,落入被单一电离的氧空位缺陷V＊o,再由缺陷回到靠近价带,与光生空穴复合产生可见光的发射.BaZn_2（BO_3）_2荧光粉紫外波段有很强的吸收,并且荧光衰减寿命和稀土元素掺杂的荧光粉寿命相当.因此BaZn_2（BO_3）_2荧光粉在用于白光LED时,将会具有广泛的应用前景与潜在的商业价值.

简介：应用HG-AFS原子荧光法测定饮用水中汞含量的不确定度,通过数学模型分析了测量中不确定度各个分量的来源,结果表明仪器和重复性为影响不确定度的主要因素,应对其严格控制。

简介：建立可快速准确测定海洋小单孢菌发酵液中RakicidinB含量的HPLC方法。采用液相色谱系统（HPLC）Agilent1260infinifty,色谱柱：SyncronisC18（5μ,4.6×250mm）。流动相：乙睛：水=85：15,检测波长为260nm,柱温为30℃。结果：RakicidinB浓度范围在30-600ug/ml线性良好,相关系数为0.9998（n=7）;发酵液样品的加样回收率为99.2-105%,平均回收率101.57%,回收率相对标准偏差RSD为2.2049%（〈3%）,方法的精密度RSD为0.444%。结论：方法准确可靠,可以用于RakicidinB发酵、提炼及纯化过程的含量测定。

简介：行人检测在智能监控、自动驾驶、辅助驾驶、智能机器人等研究领域有着广泛的应用.传统的行人检测方法大多使用滑动窗口遍历图片的方式,导致计算量大,检测速度受到限制.目前基于深度学习的行人检测方法进入了一个快速的发展阶段,但是还存在例如小尺寸行人漏检等很多问题.现提出基于卷积神经网络的多尺度行人检测方法,分析了增加检测层、并联卷积层与改变卷积核尺寸对行人检测性能的影响.在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法可以实现较好的行人检测效果.

简介：聚醚多元醇是一种重要化工产品,在国民生产中应用广泛,其水分含量是一项重要质量指标。采用库仑法测定时,样品因素、实验测试环境、注射器材选择、仪器状态和密封性等因素对测定结果影响较大,本文对这些影响因素进行讨论和研究。

简介：通过悬臂梁自由端集中载荷实验测量5、6月份新鲜构树叶柄的弹性模量.为了减小误差,实验中搭建光学放大装置对悬臂梁最大挠度进行示值放大.实验分析发现,假设叶柄粗细均匀,构树叶柄的弹性模量值在50~600MPa之间.它是一种非线性弹性材料,单一叶柄的弹性模量随载荷和挠度增大而减小.同一树枝上靠近根部的叶柄弹性模量更大,且与叶柄直径、密度相关.

简介：在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化（HDQ）以及软判决量化（SDQ）,SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区（deadzone）的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型（TransparentCompositeModel）的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.

简介：计步是惯性定位导航中重要环节之一,MEMS传感器在惯性定位导航中应用广泛,传统计步算法多采用基于加速度数据的峰值检算法.本算法融合了峰峰检测算法和穿越中间阈值算法,用户手持MEMS设备行走获取加速度计数据,进而算法推算行走的步数和轨迹.算法将从加速度采样数据中判断可能有效的计步点,算法判断这些点是否为有效计步点,进而得出行走的步数.最后结合步长、步数和航向信息推算行人的行走轨迹.实验结果显示,计步数据与实际步数误差为0.75%,推算的轨迹接近实际行走路径.该算法在不同人和不同环境中表现良好.

简介：为了提高内衬套的检测速度和精度,保证内衬套的使用寿命,提出结合图像处理技术实现内衬套表面缺陷的自动检测.通过采用CMOS相机在近红外背光源暗域照明环境中获取图像并进行处理,实现对内衬套的毛刺及擦痕的自动检测.本检测系统主要通过图像形态学滤波和GrabGut图像分割算法分别实现对内衬套表面毛刺和擦痕的检测,通过轮廓拟合提取检测毛刺和擦痕的图像,从而实现对内衬套的表面缺陷检测.实验表明,所提出的内衬套表面缺陷的自动检测方法具有高效、准确的优点,且该系统运行稳定,因而具有推广价值.

简介：采用基于自由能模型的格子Boltzmann方法，考虑到毛细管数和气液黏性比的影响，模拟了气泡在剪切作用下的动力特性．结果表明，无论气泡半径大小，总是其长轴被拉伸，中轴和短轴被压缩，且中轴的长度总大于短轴的长度．随着毛细管数的增加或气液黏性比的增大，气泡变形和偏转程度越剧烈．

简介：提出一种解决大规模非负矩阵分解的分布式算法.非负矩阵分解一直是矩阵分解领域中的热点问题之一,已有一些相关的算法.但是,对于大规模的非负矩阵,至今尚无高效的方法.本文采用近来解决大数据的分布式思想和并行式计算方法,并将它们与传统的矩阵分解算法相结合,提出一种基于并行式计算的分布式网络算法,以此实现大规模的非负矩阵分解问题.实验结果表明,所提出的算法较一般的分布式算法与集中式矩阵分解的算法更加有效和快速.

简介：针对空气污染物氨气、乙醇、氨气乙醇混合气体,搭建在线检测电子鼻系统.采用不同的特征提取方法得出特征,并利用主成分分析（PCA）和线性判别式分析（LDA）做类别区分.结果显示,利用传感器响应最大值特征和LDA能更好地区分三类气体.利用最大响应值特征,采用多层感知器（MLP）神经网络和粒子群（POS）优化的支持向量机（SVM）对110个测试样本分类.结果显示,MLP神经网络的正确率为70%,POS优化的SVM正确率为96.3640%.最后,根据Loadings分析,剔除了TGS2602,MQ138,MQ3传感器,优化了传感器阵列.结果表明,该在线电子鼻系统能够应用到这三类空气污染物分类.