聚类方法在污水处理软测量中的应用机理研究

通过对污水处理过程建立多神经网络模型的可行性研究以及对活性污泥微生物的生长繁殖规律分析,得出在污水处理工程中采用基于聚类方法的多神经网络建模的理论依据,试验表明多神经网络的扩散常数同类半径相当接近,预测精度较高,证实了聚类分析的正确性.分析了可能影响模型精度的原因,指出采用在线实时算法是未来的研究方向.     

自重湿陷性黄土的力学特性试验研究

对宁夏扶贫扬黄灌溉工程十一号泵站地基的原状自重湿陷性黄土进行了系统的非饱和土试验研究,包括土水特征曲线试验、直剪试验、各向同性三轴压缩试验和控制吸力的三轴湿陷试验.试验结果表明:吸力不超过200 kPa时,原状土的持水能力高于重塑土,当吸力超过200 kPa后,两种土的土水特征曲线相接近;原状黄土的内摩擦角随吸力基本不变,总粘聚力随吸力的增加而线性增加;不同吸力下的屈服净平均应力随着吸力的增大而增大,屈服后的压缩指数随吸力增大而减小;同一净围压和偏应力下,随吸力的增加湿陷变形增加;净围压对湿陷变形有一定影响.     

风险偏好的区间值灰色模糊综合评判及其应用

由于被评判对象有时会带有某些不确定性以及信息量的多少及充分程度不同,使得这些对象在某些评判指标上属于某个评语的程度-隶属度及其对应的灰度不再是一个确定的数,常常是一个范围,针对此特点,尝试用区间值来表示灰度.引入一种反映风险偏好的风险指标,以此对评判结果灰度进行处理,定义了信息充分程度转化公式,利用其将评判结果转化为区间值集合,在此基础上建立了风险偏好的区间值灰色模糊综合评判的数学模型,并给出了它在方案优选中的应用.实例结果表明,这种方法是合理的、可行的、有效的.     

灰色关联综合优化法评估武器系统作战效能

武器系统作战效能评估是一个多因素综合评判问题.在以往的效能评估中存在效能指标可信度降低、缺乏横向可比性等弱点,为解决上述不足,提出利用灰色关联综合优化法对武器系统作战效能进行评估,通过评估实例说明了利用灰色关联综合优化法评估武器系统作战效能的步骤,通过对评估结果的分析可以说明灰色关联综合优化法是评估武器系统作战效能的一种有效方法     

基于GreyNN模型的无人机需求预测研究

针对无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）需求预测问题,建立了灰色神经网络（grey neural network,GreyNN）模型,基于GreyNN模型对无人机需求进行预测。仿真实验结果表明,在小样本贫信息情况下,GreyNN比单一BP神经网络模型和灰色预测（grey prediction）模型预测效果更好,实验验证了方法的可行性。     

水下电推进器用新型低噪声永磁同步电机设计

针对水下潜航器静音隐身的需求,本文提出了一种新型永磁同步电机.新型电机采用环氧树脂定子骨架,消除了径向气隙磁场产生的径向力,从根源上减少了径向电磁力的产生;为了弥补无铁心电机功率密度较低的缺点,采用了内外双转子双侧聚磁结构.此外,定子部件与机壳端盖轴向连接在一起,切断了电磁激振力到声辐射面的径向传导路径,进一步抑制了电...     

武器装备作战效能灰色聚类评估

武器装备作战效能的指标是多样的,而且意义不同、量纲不同,且指标的实现值往往在数量上悬殊很大,如何在这种情况下比较好的解决作战效能综合评估问题,提出了基于灰色定权聚类和三角白化权函数的灰色聚类评估方法解决此问题,给出了应用的一般步骤。以某型水陆坦克为例,对其改装前后的作战效能进行了对比分析,并为其将来进一步改进提出了建设性建议。     

从LPS馏分出发合成先驱体聚碳硅烷

采用将液态聚硅烷(LPS)蒸馏分级的方法,从各个馏分出发合成制备了先驱体聚碳硅烷(PCS)。运用GPC等分析测试手段考察比较了各个馏分的差异对在相同条件下所合成聚碳硅烷的分子量及其分子量分布特性的影响。研究表明:在同等条件下,采用以LPS蒸馏分级的方法再从各个馏分出发合成制备先驱体聚碳硅烷的总平均收率比未从经分级处理的LPS出发合成先驱体PCS的收率高35%左右;从200℃以下馏分出发可以合成制备超高分子量的先驱体PCS。     

血液中V类毒剂降解产物的提取与分析

采用外标定量法对血液中V类毒剂降解产物的提取与分析进行了系统研究,建立了血液中V类毒剂降解产物的提取与分析方法,回收率均达到了60％以上。方法灵敏度为0．25－1μg/ml,检测限为0．25－1ng,变异系数均小于5％。     

基于人工智能的智能化战争形态发展研究

经过60多年的发展,人工智能对人类生产生活各方面都产生了巨大影响。近年来,随着世界各国大力推进军事智能化建设,人工智能向军事领域渗透的步伐逐步加快,引发军事领域新一轮变革,推动战争形态向智能化战争的新方向演变。本文采用文献分析和实例研究的方法,深入剖析了人工智能技术对智能化战争形态发展的影响;将智能化战争划分为算法战争阶段和类脑化战争阶段两个阶段,并从基本概念、发展现状、作战样式等角度进行了细致分析。通过分析算法战争的局限性及类脑领域快速发展的趋势可以看出,世界各国、各科技企业均十分重视脑科学与类脑智能相关研究,智能化战争未来将从当前的算法战争阶段进入到类脑化战争阶段。