风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加，使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出，因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA （moving average）算法的基础上提出一种SDPA （segmented dot product accumulation）动态有功电能测量算法，该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先，分别讨论了传统MA和ⅡR （infinite impulse response）滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性，指出两种算法对动态输入信号测量的局限性，并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础，提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法，通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外，通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明，与传统MA和ⅡR滤波器相比，SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下，动态电能测量可达到较低误差水平

为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

为了深入探讨胶磷矿难选的具体原因，采用化学分析、X射线衍射以及矿物自动分析系统（AMICS）测试手段对云南某胶磷矿浮选给料进行了系统深入的工艺矿物学研究，探索了该矿样难浮选分离的内在机理。结果表明：该样品中磷主要以氟磷灰石形式存在，其脉石矿物以白云石和石英为主。氟磷灰石的嵌布粒度较细，主要分布于10～75 μm的粒度范围，其单体解离度为59.17%。除了以单体的形式存在以外，氟磷灰石主要与白云石、石英连生，连生体的质量分数分别为26.23%和9.92%。而白云石和石英的单体解离度相对较低，分别为46.82%和39.10%。进行了粗选脱镁、一粗两扫脱硅的闭路流程浮选试验，获得了精矿P2O5品位为29.75%、P2O5回收率为81.95%，SiO2品位为12.63%的浮选指标。结合工艺矿物学分析结果，指出该浮选样品中胶磷矿嵌布粒度细、难以获得较好的解离度、泥化严重是浮选难于获得更好指标的主要原因

由于矿石粒径配比、表面粗糙度、密度等性质差异，筑堆过程中堆内极易出现矿石颗粒偏析现象.细粒层是导致矿石表面受侵蚀程度不均的关键因素，其严重制约了铜矿资源的高效浸取.为探究细粒层对矿石浸出效果、表面形貌及钝化现象的影响，选取粗颗粒矿石（4 mm < d < 6 mm）与细颗粒矿石（2 mm < d < 4 mm），开展不同细粒层位置下次生硫化铜矿微生物浸出实验.结合CT扫描与冷场电镜扫描技术等分析手段，从宏、细、微观多层面，探究不同细粒层位置下矿石宏观浸出规律，细观矿石团聚结块，微观表面形貌特征与钝化.结果表明：细粒层导致铜浸出率普遍降低，均低于无细粒层、均匀粗颗粒介质的实验组；不同矿堆位置处细粒层对浸出效果影响不同，细粒层位于顶部的实验组铜浸出效果最优，浸矿60 d铜浸出率达71.3%；同一细粒层不同位置处矿石表面孔裂结构演化程度不一；浸矿60 d后，铜浸出率趋于峰值，矿石团聚结块与钝化现象显著，矿石表面形成以黄钾铁矾、多硫化物、胞外多聚物、硫膜为主的钝化物质层

针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题，提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先，建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型，降低对搜索区域的重复搜索；其次，建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型；然后，将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子，高斯扰动引入地标算子，同时利用模拟退火机制保留次优个体，进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后，通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较，结果表明新型算法的合理性和有效性

采用常温镀膜技术在浮法玻璃表面沉积了不同方块电阻的氧化锌铝(Al-doped zinc oxide,AZO)透明导电膜,建立了透明导电膜的雷达散射截面(radar cross section,RCS)测试和研究方法;提出了基于雷达散射截面均值的相对反射率概念,结合方块电阻和可见光透过率综合分析了氧化锌铝透明导电膜的电磁散射特性.在微波暗室对不同方块电阻的氧化锌铝透明导电膜进行了测试,得到了10 GHz和15 GHz入射频率,水平(horizontal horizontal,HH)、垂直(vertical vertical,VV)极化的雷达散射截面曲线;从飞行器座舱隐身角度出发,研究了前向20°和60°角域雷达散射截面曲线分布特点,并分析了雷达散射截面均值影响特性;基于氧化锌铝透明导电膜雷达散射截面测试结果,研究了方块电阻对雷达散射截面相对反射率和可见光透过率的影响规律.研究表明,方块电阻较低时雷达散射截面曲线分布特性与对应金属相似,方块电阻增大时,前向两个角域内的RCS均值减小,隐身性能减弱,雷达散射截面相对反射率降低而可见光透过率增加,相对反射率降低速率大小与方块电阻相关,合适的方块电阻可同时满足隐身及采光需求.暗室测试结果表明,在满足座舱可见光透过率前提下,氧化锌铝透明导电膜方块电阻为18~45 Ω时,具有外形隐身作用,方块电阻18 Ω为最优,对应RCS相对反射率Rem2和RedB分别为84%和0.73 dB

采用旋转柱体法对不同类型的含氟连铸保护渣黏度进行检测，并基于Arrhenius方程通过非线性回归分析建立了新的黏度预测模型，分析了组分变化对黏度的影响。结合模型计算和实验检测，建立了CaF2?Na2O?Al2O3?CaO?SiO2?MgO渣系的等黏度图。结果表明，与传统的含氟连铸保护渣黏度预测模型相比，该模型计算的偏差在10%以内，当渣中w（CaF2）超过20%时，偏差逐渐增大，主要由于氟化物挥发造成炉渣成分变化，最终黏度实测值与炉渣初始成分不符，造成模型无法对黏度有效预测。此外，研究发现，CaF2的增加能显著降低炉渣黏度，而Al2O3和Na2O对黏度的影响受CaF2含量的限制。当w(CaF2)>17%，炉渣黏度随Al2O3含量增加而减小，当w(CaF2)<17%，Al2O3的增加使炉渣黏度显著增大；当w(CaF2)>11.5%，炉渣黏度随Na2O含量增加显著下降，当w(CaF2)<11.5%，Na2O含量变化对黏度的影响并不明显。此外，该等黏度图表明低黏度区w(CaF2)接近14%。通过调整等黏度图中各组分比例，可以改善保护渣的黏度和流动性，供钢铁工业应用

探究了菌渣的水热液化转换成生物油燃料的过程。结果表明，抗生素菌渣在260 ℃、保留时间是135 min时，获得最大的生物油产率（28.01%）。通过6种不同的催化剂进行催化，加入催化剂后，生物油产率最大的是Na2CO3（36.06%）和NaOH（36.31%）。碱催化的生物油的含氮化合物的质量分数在41.16%～49.74%之间，而酸催化产生的生物油含氮化合物的量在57.62%～59.32%之间。通过调节催化剂Na2CO3、NaOH的添加量发现，在投加量为8%时，生物油含氮量均最低，Na2CO3和NaOH催化产生的生物油组分的含氮化合物质量分数分别为29.12%和35.67%。在催化剂投加量为10%时，对氧的脱除效果都最好，分别为32.12%和29.02%，此时产生的生物油的热值达到最大（达到33.3220和34.7320 MJ?kg?1）

随着移动互联网技术的快速发展、无线终端设备与移动应用流量需求与日俱增,移动用户对无线通信网络的服务质量(quality of service, QoS)要求越来越高、回传网络的压力也越来越大. 新出现的云无线接入网(cloud radio access network, C-RAN)能够有效提升网络容量、提高用户服务质量,同时采用无源光网络(passive optical network, PON)作为其回传网络(backhaul),能够为其提供大带宽、高可靠、低时延的回传支撑. 在移动应用需求不断变化和回传网络资源有限的条件下,高效的资源调度策略至关重要,其能够有效的提升回传网络资源利用率、降低传输等待时延. 为节约回传网络波长资源、提高波长负载均衡性和资源利用率,提出一种下行资源调度策略. 根据高热点区域无线用户实时网络需求,综合考虑回传网络波长使用数量、负载均衡性和实时业务分配均匀度等优化目标,采用自适应权重并行遗传算法完成其优化过程,从而实现波长资源动态分配,提升网络资源利用率. 仿真结果表明,提出的下行资源调度策略能有效提高网络负载均衡性和网络资源利用率,并降低实时业务等待传输时间