PDMS直接裂解重排合成PCS

聚二甲基硅烷 (PDMS)高温裂解制备的聚碳硅烷 (PCS)是陶瓷材料的良好先驱体。本文在现有液态聚硅烷 (LPS)间接合成PCS工艺的基础上 ,直接由固态PDMS高温裂解重排制备PCS ,利用正交设计的方法研究了不同合成条件对PCS结构、分子量及分子量分布的影响 ,得出了最佳合成条件 ,即反应温度 45 5℃ ,裂解温度 5 40℃ ,保温时间 6h。     

军用浸渍炭研究的历史与现状

对近年来军用浸渍炭研究中所取得的成果进行了广泛的评述,主要内容包括：改进军用浸渍炭浸渍组分以提高其防护性能和陈化稳定性,军用浸渍炭的陈化原因与防毒机理。     

增量式神经网络聚类算法

神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。     

给空中客车穿上国产跑鞋——航天四院研制飞机刹车盘侧记

2009年2月25日,特区珠海,四院研制生产的A320飞机碳刹车盘一举通过了功能性着陆、地面滑行刹车、中止起飞刹车等七个科目的飞行考核,首飞成功。"四院超码一小步,中国民航一大步",国家民用航空局     

基于决策图的轨迹运动趋势提取

在军事应用中,为了提取群体目标的整体运动趋势,提出了一种基于决策图的轨迹聚类来提取轨迹运动趋势的方法。该方法不需要预设参数,且聚类中心的个数既可以通过决策图人工确定,又可以通过数值检测策略自动确定,由此减轻了算法对领域知识的依赖,增强了算法的适用性。仿真实验表明:该方法能正确确定轨迹聚类簇,且对轨迹噪声有一定的抑制作用。     

改进兼容度极大化模型的效能评估结果融合

评估结果的融合对于提高决策的科学性和可靠性意义重大.传统兼容度极大化模型在进行评估结果融合时,通常默认各种评估结果均正确,但实际情况并非如此.针对传统兼容度极大化模型在融合多种评估结果方面的局限性,提出基于兼容度聚类的改进兼容度极大化模型.试验结果表明该模型相比传统兼容度极大化模型能够更有效地融合多方法的评估结果.     

一种新型模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法.该方法先使用模糊c-均值聚类算法(FCM)实现测量空间的模决分割以决定模糊规则的个数,再使用模糊IF-THEN规则对分割后的各区域分别采用局部BP模型去进行逼近,最后再通过离线学习以获得不同区域故障输出与测量输入的非线性动力学特性.应用表明,提出的模糊神经网络结构、原理及实现方法是合理可行的,经过离线学习后的网络可实现对非线性系统的在线实时状态跟踪和诊断,可提高故障检测的正确率和快速性,并具有较好的泛化性能.     

基于多Agent协作的战场信息共享系统研究与实现

针对联合作战中分布、动态的战场环境和海量的战场信息,满足不同作战实体对战场信息资源共享的需求,构建了一个基于多智能体的、面向作战任务的信息资源共享模型,并提出了一种新颖的基于相似度的用户动态聚类方法。从用户的资源请求中发现用户兴趣和用户之间的相似度,通过交互机制有效地将相同兴趣的用户及资源智能体关联起来,提高作战主体获取战场信息的能力。实验证明该算法具有较高的效率和良好的可扩展性。     

基于多预测器的高光谱图像无损压缩

数据压缩是高光谱图像处理应用中的一个关键问题。在分析高光谱数据相关性特点的基础上,提出了一种方向可选的多预测器数据压缩框架。将新的框架应用于单波段和多波段的预测压缩方案,分别得到复杂性不同的两种无损压缩流程。计算机仿真结果表明了该框架的有效性。     

基于图分割的机械系统概念模块划分

为更好地实现机械系统的模块化设计,在基于功能-行为-概念结构(function-behavior-conceptualstructure,FBCS)的产品概念设计过程中引入面向产品概念要素的图分割聚类算法,建立了一种面向FBCS的产品概念模块划分方法。以堆垛机推拉机构为例,分析了根据产品的总体目标特征,进行产品功能、行为、概念结构求解与功能分解迭代的产品概念设计分解方法。为描述概念产品,提出黑箱法和IDEF0功能描述方法相结合的概念产品建模方法,以建立产品子功能-概念结构模型。在此基础上,建立了产品概念要素(功能、行为、概念结构、接口)的相关关系分析方法,并引入图分割聚类算法进行产品概念要素聚合,以实现产品概念模块的划分。推拉机构的概念模块划分证明该方法是可行和有效的。