利用扫描电子显微镜、X射线衍射仪及透射电子显微镜观察分析了含Cu和Mo(Ni-A)、不含Cu和Mo(Ni-B)两种镍基合金喷焊层样品的组织、相分布和成分分布,分别测定了基体部位、热影响区、结合区及涂层内的显微硬度.利用高频加热炉对两种喷焊层进行了热疲劳实验,对经热疲劳实验后喷焊层微观组织进行了观察,分析了喷焊层内的相分布和成分分布状态,探讨了热疲劳裂纹产生和扩展的过程及规律.结果表明:两种喷焊层内均有针状富Cr第二相弥散分布,具有较好的热疲劳性能.Ni-A样品喷焊层可以分成两个区域:在靠近基体的区域均匀地分布着块状富Cr第二相;在离表层200μm左右的区域内分布有针状富Cr第二相,体积比块状富Cr第二相小几十倍.Ni-B样品喷焊层内只有针状富Cr第二相,在整个喷焊层内均匀分布.Ni-A样品喷焊层由于过渡区域的存在,具有比Ni-B样品喷焊层更好的热疲劳性能.热疲劳实验前后样品的EDS分析结果表明两种喷焊层内的各相有较好的热稳定性

利用高温高压釜对N80钢进行了两种温度、不同CO2分压下的腐蚀实验.测量了腐蚀速率,观察了腐蚀产物膜的宏观形貌及去除腐蚀产物膜后金属基体的表面状态,用扫描电镜(SEM)观察了腐蚀产物膜的微观形貌并测量了膜的厚度,对在不同条件下成膜的N80钢进行了电化学极化曲线与交流阻抗谱(EIS)分析.结果表明CO2分压升高,腐蚀产物膜保护性能提高,但由于介质的腐蚀性增强,腐蚀速率上升;膜局部缺陷是导致金属基体表面点蚀的主要诱因,CO2分压升高有利于减少65℃时膜表面的局部缺陷;在90℃下腐蚀产物膜的保护性能比65℃下对CO2分压的变化更为敏感

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

采用热重分析法和统计分析方法研究了原煤及加入不同添加剂后煤粉的燃烧效果.加入质量分数为2%的MnO2、CaO和CeO2可将原煤的活化能由98.07分别降至73.73、78.50和76.45 kJ·mol-1,原煤的燃烧放热峰温度也随之降低,由534.2分别降至482.7、489.4和484.9℃,但对氧化放热峰温度影响不明显,两者作用结果可将原煤氧化峰与燃烧峰对应温度差减小约30℃.添加剂对煤粉燃烧活化能和燃烧峰温度的影响规律符合玻尔兹曼方程拟合的函数关系,燃烧放热峰对应温度降低,活化能也减小,可通过煤样差热分析曲线中燃烧峰对应温度值粗略估计煤样的活化能

运用共存理论建立了钒渣活度计算模型,分析了钒渣成分和温度对渣中FeO、V2O3活度及活度系数的影响;通过实验和理论计算,分析了转炉提钒终点钒渣成分和温度对钒在渣和半钢间分配行为的影响.结果表明,渣中FeO的活度和活度系数随MnO和FeO含量的增加而增加,随V2O3、SiO2和TiO2含量的增加而减小,其值分别在10-1和100的数量级上,而渣中V2O3的活度及活度系数在同样条件下的变化与FeO相反,其值分别在10-2和10-1的数量级上;半钢V的质量分数一般在0.02%~0.06%之间,随温度以及渣中V2O3、TiO2和SiO2含量升高而升高,随FeO含量降低而升高;V在渣金间的分配比为100~500,随温度和渣中TiO2、SiO2含量升高而降低,随FeO含量升高而升高;存在一个临界V2O3含量使得V在渣金间的分配比达到最大,该值的理论计算结果为23.77%,实验结果在15%~20%

通过ALOS卫星PALSAR传感器获得的三景合成孔径雷达(SAR)数据,利用合成孔径雷达差分干涉(D-InSAR)技术对金沙江下游乌东德水电站库区内的滑坡活动进行了详细的研究,获得研究区域内地表高精度形变位移值.将其按滑动速率及位移大小进行分级显示,清晰地表明了研究区内不同区域的地面活动位移状态,辨识出研究区内可能发生滑动和发生滑动较大的区域,从而确定了滑坡活动的风险区.对库区内正处活动状态的L1R-6号滑坡进行了详细的研究.结果表明:D-InSAR技术与全球定位系统GPS在监测整体形变和运动趋势上基本一致.对D-InSAR结果存在的单点误差进行了分析,提出了D-InSAR与GPS相融合的栅格函数误差插值消减法,提高了D-InSAR技术的监测精度

为了解决由于织构漫散度给织构分析带来的估算误差,以达到对材料织构进行更为精确的分析,采用从极图求算ODF(orientation distribution function)中的\二步法\作为基本原理,选择以1°为最小间隔单位划分欧拉空间,对欧拉空间所有取向点的取向密度进行了求算,并建立了相应的分析系统.利用该分析系统对鞍钢生产的IF钢冷轧和退火样品进行了计算,并与已成熟的以欧拉角5°为最小间隔单位的ODF求算系统对比.结果表明:以欧拉角1°为最小单位的ODF取向密度分析系统比以欧拉角5°为最小单位的ODF取向密度分析能更确切地表示织构的分布情况

为了深入了解半焦与CO2的气化反应过程动力学,本文通过不同升温速率下的非等温实验,确定在不同阶段下富鼎半焦与CO2的气化机理.采用分段尝试法研究富鼎半焦与CO2气化反应过程动力学,确定反应过程前期与后期的机理函数分别为f(α)=(1-α)[1-ψln(1-α)]1/2和f(α)=(3/2)[(1-α)-1/3-1]-1,从而建立相应动力学模型,计算反应过程不同阶段的动力学参数.通过对不同阶段的动力学模型进行数据拟合,实验数据与模型吻合较好,相关系数都大于0.98.最后,根据求得的动力学参数,确定不同升温速率下活化能的补偿效应,即活化能与指前因子的关系式

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

本文提出了一种新的分类算法,该算法特别适用于分类元素关键字值重复性较高的元素集。新算法采用了我们称之为单指针队列移动的思想,通过扫描全部元素一遍或二遍便将其分类完。当对关键字值仅有M种的共N个元素分类时,新算法的排序效率,即总的比较次数为O（N LOG2M）,元素总移动次数为O（MN）,所需附加空间为M个指针单元和M个存关键字值单元。在极端情况下,即M与N相等时,以上时空效率的形式不改变。约定:若元素a和b具有相同的关键字值,则称元素a和b是同类元素。反之,亦然