量子环流理论研究富勒烯分子的磁学性质

在原子轨道线性组合方法中引进规范变换,推导出在外加恒定磁场下分子中的电子环流表达式,应用该理论导出了分子磁化率的一般公式,并对Ｃ６０和Ｃ７０分子中π电子的磁化率进行了计算。     

水中兵器一体化试验研究

研究了水中兵器科研与定型试验的类别、流程、特点,针对水中兵器试验存在的字样数少、重指标考核轻实战考核、组织实施难度大等问题,通过将一体化试验的理论、方法和要求与水中兵器试验的具体实践相结合,探讨了水中兵器一体化试验的主要内容和实施方法,包括内外场试验一体化、技术试验与作战试验一体化、科研试验与定型试验一体化和试验、训练、演练一体化,以求达到水中兵器试验"全面考核、缩短周期、降低风险、提高效率"的目的。     

导弹飞行轨迹运动参数的稳健回归

对导弹飞行轨迹分析中的运动学方程参数求解拟合问题进行了研究,给出了运动学参数的数值计算方法,对参数拟合误差进行了分析.采用了基于B样条函数基的参数稳健回归拟合方法,有效降低了测量异常值对计算结果的影响,提高了拟合精度.试验结果表明:该方法能很好地解决导弹运动参数的曲线拟合与误差分析问题.     

生产玄武岩纤维用玄武岩熔体黏度实验研究

玄武岩熔体黏度是玄武岩熔质产品生产最重要的工艺参数,黏度的大小及稳定性直接影响玄武岩纤维生产的稳定性和产品品质。通过实验得到不同温度下玄武岩熔体黏度值,经数学拟合得到一定温度范围内的黏度-温度关系曲线和回归方程,拟合出的回归方程可以用于预测该熔体在其他温度下的黏度值。实验表明:玄武岩的化学组分对黏度有较大影响,本实验所用玄武岩可用于拉丝成纤;其结果可为工艺参数的选择提供相应依据。     

基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测

确定合理的军事物流设施规模对于成功实施军事后勤保障十分重要。提出了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测模型的建模方法,该方法旨在确定军事物流设施规模与其影响因素之间的非线性关系;采用算例说明了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测的具体做法,对军事物流设施规模的确定具有指导意义。     

阈下信息技术及其在心理战中的应用研究

信息技术的飞速发展和广泛运用为心理战的实施开辟了新的更加广阔的空间.阈下信息具有高度的隐蔽性,阈下信息技术是一种“不被觉察”的感知操纵技术,在心理战领域具有广泛的应用前景.文章在对国外阈下信息技术研究现状进行详尽分析总结的基础上,提出了军队在心理战中应用阈下信息技术的构想和建议,以期提升心理战的作战效能,为战斗力的提高提供新的生长点.     

俄罗斯T-50战斗机的作战使用分析

文章主要介绍了俄罗斯T-50隐身战斗机的主要性能特点,分析了该型战机未来可能的作战使用情况,最后重点探讨了T-50未来对美国空军造成的影响,以帮助国内相关人员进一步了解T-50隐身战斗机的作战能力。     

大容量非晶合金中频变压器的噪声抑制技术

从噪声源和噪声传播途径两个方面讨论了大容量非晶合金中频变压器的噪声抑制措施:通过对比两电平与三电平移相全桥逆变电路输出电压的总谐波畸变率确定直流变换器中逆变电路的工作点,从源头上抑制噪声;通过增加内衬吸音海绵的隔音柜阻碍空气噪声传播,并通过自行研制的一台大容量直流变换器进行了试验验证.结果表明:该措施能够很好地抑制中频变压器噪声.     

一种轴承故障等级诊断改进方法

针对频谱分析不能确定轴承故障程度的缺点,提出 PCA（principle component analysis）与优化的 SVM （support vector machine）相结合的方法,研究轴承不同故障类型、同种故障类型不同故障等级的实验振动数据,同时对轴承振动信号的13个特征属性参数进行了主成分分析,确定了最优特征属性参数,并利用优化的SVM 对轴承故障进行诊断。实验结果表明：该方法确定了最优属性参数,减少了冗余信息,提高了诊断准确率,减少了时间消耗,不仅有效地诊断出了轴承的故障类别,而且实现了轴承的故障等级诊断,使诊断更加精细化,为工程实际中轴承的健康管理提供了有益参考。     

应用语义关系自动构建情感词典

构建英文情感词典研究相对成熟,形成了丰富可靠的词典资源。而针对中文的研究时间短,中文情感分析词典资源较少。借鉴现有可靠的英文词典资源,提出了基于语义关系的情感词典自动构建算法,算法先从HowNet的概念中进行中文义原和词语抽取及语义分析,再利用HowNet概念中DEF中英文属性值,在英文情感词典SentWordNet中进行义原和词语情感值查询,最后根据词语和义原之间的语义关系进行词语的情感值计算。算法直接利用现有的英文情感词典,无须人工标注,生成的情感词典记录了词语的语义关系、情感极性值等多种信息,弥补了现有词典的不足。评测实验结果表明,根据算法实现的情感词典相比其他词典在准确率接近的情况下,召回率和F值最高,取得了较好的评测性能。