为了实时获得冷轧带钢酸洗溶液的浓度值,便于进行酸浓度控制,采用软测量方法实时预测酸浓度.由于酸浓度建模数据中无关成分和特异点会影响模型精度,利用正交信号校正和稳健回归相结合的方法来建立酸浓度预测模型首先利用正交信号校正对建模数据进行预处理,去除自变量中与因变量无关的成分;然后采用基于迭代加权最小二乘的稳健回归算法进行建模,降低特异点对模型的影响;最后将预测结果和多元线性回归、传统稳健回归方法和正交信号校正多元线性回归进行比较.实验结果表明:采用正交信号校正-稳健回归方法后,模型预测能力得到提高,与多元线性回归结果相比,亚铁离子质量浓度和氢离子质量浓度的相对预测误差分别从1.82%降低到1.17%、从5.87%降低到4.73%.本文提出的方法具有更好的模型预测精度,可以满足工业应用要求

鉴于人脸与人耳两种生物特征在图像获取上的相似性以及生理位置上的互补性,提出一种人脸-人耳多模态融合模板保护方法,将两者在特征层进行融合,然后利用模糊保险箱算法对融合模板进行保护.该方案基本流程分为五部分:图像预处理、Gabor-PCA特征提取、特征融合、融合模板加密以及融合模板解密.在由ORL人脸库和USTB人耳库3构成的人脸-人耳多模态图像库上的认证实验结果表明所提模板防护方法的有效性,且基于融合模板保护的认证结果比基于单模板保护的认证结果在识别率和误识率上均有所优化

本文用伏安曲线外推和极化电动势法（断电法和示波器法）对TiCl4电解试验中采用的三个熔盐体系NaCl-KCl,NaCl-CaCl2,NaCl-KCl-SrCl2进行了电化学研究。三个体系中钠析出的反电势大致相同,但NaCl-KCl系对钛离子的溶解和传质能力较好、粘度较小,有利于提高钛离子浓度,减少钠的析出,提高电效。这三个体系中工业级盐的钠析出反电势比化学纯盐的低,而析钠前的阴极电流密度比化学纯的盐高,不利于提高电效和质量,因此盐的预处理化学净化或预电解尤为必要。本文的研究在国内首次用单相全波整流—示波器法测量反电势。此方法不需中断电解而又无欧姆压降的影响,适宜于对实验室小型电解的监控和研究

狭缝型喷粉透气砖是铁水底喷粉脱硫预处理工艺重要功能性元件，对底喷粉脱硫工艺的顺利实施影响重大.结合实际应用情况，基于欧拉-欧拉双流体和颗粒动力学理论，对喷粉透气砖狭缝内气-固两相流进行了三维数值模拟，得到狭缝内的流场、压力场和颗粒相体积分数场分布.喷粉透气砖狭缝内颗粒相体积分数非均匀段长度一般为250 mm，加速段长度一般小于250 mm，在颗粒直径为20μm时单缝内的压降最大，为2350 Pa.工业试验结果表明，底喷粉工艺脱硫效率比同类型顶喷粉工艺提高15%以上

基于强化煤泥浮选前的矿浆预处理过程,设计了具有折叶开启式涡轮的两段强制搅拌装置.通过分析两段强制搅拌体系的流量准数、功率准数、剪切特性、循环特性以及混合效率来评价搅拌体系的混合特性,并对永城矿区的无烟煤煤泥进行了两段强制模式的调浆浮选试验.随着转速的增加,输入两段强制搅拌体系的能量以及混合效率增加,单位能耗的矿浆循环性能和剪切性能均减小,剪切性能减小的趋势小于循环性能减小的趋势.在相同转速下,大直径叶片的单位能耗具有较强的剪切特性及混合效率、较小的循环/剪切比.在两段强制搅拌调浆模式下,旋流静态微泡浮选床可获得较好的浮选指标和较大的处理能力.大直径和高转速条件下的能量输入可促进矿浆中难浮颗粒的回收,在合适的处理能力条件下能够加强粗颗粒的回收,而在处理能力较强的条件下可以提高浮选尾煤中的细颗粒灰分

采用有机改性膨润土法对某印钞厂的高浓度有机难降解废水进行处理以降低水中的有机污染物和水体颜色.实验结果显示,聚合氯化铝(PAC)投加量对于处理效果的影响最大,当膨润土投加量为15 g·L-1,聚合氯化铝投加量为3.5 g·L-1,搅拌时间为0.5h时,处理效果最佳,印钞废水吸光度去除率高达96.55%,化学需氧量(COD)去除率最高达到73.31%.使用该方法对印钞废水处理,可以有效降低水体COD和表观颜色,并且不引入新的污染物,无浓水排放,非常适合作为废水深度处理的预处理工艺

硫酸烧渣作为重要的二次资源,除砷有利于提高烧渣的价值.针对某含砷硫酸烧渣预处理脱砷的问题,采用Na2S-NaOH体系浸出烧渣中的砷.首先采用单因素试验确定Na2S和NaOH的药剂用量范围,进而采用响应曲面法优化浸出工艺参数.结果显示,响应曲面法优化Na2S-NaOH体系中浸出砷的模型显著,Na2S、NaOH和温度均对砷的浸出有着重要影响,且温度越高越有利于砷的浸出,Na2S和NaOH之间存在明显的交互作用,在80℃、NaOH浓度为0.34 mol·L-1、Na2S浓度为0.12mol·L-1时,浸出后烧渣中的砷质量分数可以降低到0.08%

提出了基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法，并将其用于光学相干断层成像(optical coherence tomography，OCT) 图像中视网膜组织边缘检测. 首先将图像进行去噪和粗分割的预处理，并将图像划分为若干子图像; 其次对每一子图利用免疫遗传算法求取自适应结构元，初始随机生成固定长度的二进制数串作为抗体，并将其转化为结构元素格式，以图像二维熵定义抗体适应度，根据子图像本身结构特征信息，寻找最优抗体结构元素; 最后利用寻优得到的各结构元素对子图进行形态学边缘检测，合并各子图的分割结果，实现整体图像目标边界提取. 实验结果表明了该方法在图像目标边界提取的有效性

基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机