针对粗糙集理论中属性约简问题,提出了一种基于扫描向量的属性约简方法.根据粗糙集理论知识,定义了一个新概念——差别向量,利用差别向量将信息表转换成差别向量组;根据差别向量的结构特征,定义了差别向量加法法则;运用这个加法法则仅需对差别向量组扫描一次,就可以形成结构简洁却能代表原信息表属性特征的扫描向量.以扫描向量中的属性频率项作为属性约简搜索的启发信息,提高了属性约简效率.数值实例及数据库测试的结果表明该属性约简算法是有效可行的

采用单辊快凝法取代传统的铸锭法制备出了厚度为0.1～0.4mm的NdFeB厚带.通过对制备快凝厚带过程中不同的工艺参数的探索,获得了工艺参数、带片厚度及显微组织间的关系.结果表明:制备0.25～0.35mm厚带的最佳工艺参数为:辊轮转速在10m/s左右,喷射压力0.08～0.10MPa,辊嘴间距(2±0.5)mm.当带片厚度为0.3mm时,带片中以Nd2Fe14B相为主,沿着(410)方向Nd2Fe14B含量比例较大;其显微结构主要是Nd2Fe14B片状晶,富Nd薄层相之间的间距约为5 μm.带片厚度为0.4mm时,厚带试样中α-Fe含量明显大于Nd2Fe14B含量,并且择优取向变成了(008).厚度0.1mm的厚带的显微结构中是细小的急冷等轴晶,厚度0.4mm的厚带中有较大区域的等轴晶

实验选取了Ⅰ级和Ⅱ级两种粉煤灰,以石灰和脱硫石膏为激发剂制备的胶凝材料完全取代传统的胶结剂水泥,以胶砂比为1:4,水胶比为1:1左右制备的粉煤灰全尾砂充填料在45±1℃下养护3 d,强度可达5.432 MPa,在20±1℃下养护28 d强度可达3~7 MPa,满足一般矿山对充填料的要求.根据料浆质量分数和坍落度关系曲线,得到了该材料制备成的可泵送膏体质量分数范围为80.5%~83.0%.通过X射线衍射和扫描电镜分析,胶凝材料的水化产物主要为凝胶类物质、钙矾石和方解石

用非氰试剂——碘从矿石中浸出黄金,目的是研究碘化浸金取代剧毒氰化物提金的可行性;采用了热力学方法对碘-碘化物溶金的可能性进行了简单分析,用碘-碘化物溶液对含炭难处理金矿石进行了浸出工艺条件实验及与氰化浸出的对比实验,取得了较理想的实验结果:浸出4h金浸出率达到95%,氰化法直接浸出12h金浸出率80%;碘化法浸金速度快,金浸出率高

通过在反应气中加入氢气,研究此种气体组成条件下,喷补料抗CO侵蚀能力.同时,探讨一种用混合气体来检测耐火材料抗CO侵蚀能力的标准.结果表明:添加氢气促进了CO对喷补料的侵蚀;在95%CO+5%H2气氛中反应24h与试样在纯CO气氛中反应200h取得相的结果;可以用95%CO+5%H2代替纯CO气氛,进行耐火材料抗CO侵蚀能力的检测

以工业TiOSO4为原料,尿素为沉淀剂,采用水热均匀沉淀及其后续的掺氮热处理方法制备了氮掺杂的纳米TiO2粉体.分别采用XRD、XPS、BET、UV-VisDRS、FT-IR、TEM等方法对所制备的粉体进行了表征.以电子节能灯为光源、亚甲基蓝溶液为目标污染物研究了所制备产物的光催化活性.结果表明,水热粉体产物在900℃以下均为纯锐钛矿相,1000℃时几乎全部转变为金红石相;由XRD计算得出的颗粒尺寸与TEM的分析结果基本一致;以尿素为氮源,热处理水热粉体的XPS分析表明,N1s峰在399eV处,红外光谱进一步确认是氮取代了二氧化钛中少量晶格氧,形成TiO2-xNy(y ≥ x);UV-VisDRS分析显示,热处理并加入活性氮源对于吸收边的红移及降低光生电子的复合几率是必要的;水热粉体在热处理前BET为266.490m2·g-1,热处理掺氮后为144.908m2·g-1;光催化实验结果显示热处理掺氮粉体表现出较高的可见光光催化活性

给出了一个多Agent松散耦合的网格服务发现框架.在该框架中把Agent分为三类:服务Agent、需求Agent和服务发现Agent.提出以模糊Petri网作为服务描述语言的规范,用以发布或请求服务,用可能性变迁表示一个服务或一个需求,输入库所代表在提供(或请求)服务前需要成立的前提条件,输出库所表示提供(或获得)服务后成立的条件,用可能性与必然性来量化一个服务Agent能对一个请求提供相关服务的信心程度.最后基于本体论给出了一个支持部分匹配的服务匹配算法,并用一个车辆维修服务系统的例子进行了说明

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法.该方法采用小波变换进行数据降维,利用R*-tree建立多维索引结构.给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配.证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法.实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价

借助于因变量代换,得到了三阶变系数线性微分方程的若干新的可积类型

对一种已有的自适应算法进行了改进,并将该算法思想引入到粒子群算法的改进中,在种群进化到一定代数时按照改进自适应算法改变搜索范围的大小,实现了自动调整搜索范围、提高收敛速度和精度并可有效防止粒子群算法早熟收敛的目的,同时通过实验仿真进行了验证.将该改进粒子群算法应用到热连轧机精轧机组的负荷分配优化计算中,程序运行时间小于5s,满足实时性的要求,为其提供了一种更为有效的优化手段