详细分析了湿式除尘器中脱水装置的脱水机理,并对脱水装置性能进行了实验研究,建立了脱水装置的极限风速和阻力系数与液气比有关的经验和半经验公式,为研究和设计其他类型的脱水装置提供理论依据和实验数据

通过对8根剪跨比为3,十字型钢混凝土柱进行了低周反复荷载实验,研究型钢混凝土柱的抗震性能.主要分析了实验构件的破坏形态、滞回曲线、骨架曲线、延性系数和耗能能力,并探讨了体积配箍率对型钢混凝土柱抗震性能的影响,通过实验数据的拟合给出了型钢混凝土柱的延性与体积配箍率的关系式.实验结果证实十字型钢混凝土柱构件具有良好的抗震性能,而且体积配箍率是影响型钢混凝土柱构件延性的一个重要因素,对构件的抗震性能的改善具有非常明显作用

根据粗糙集理论原理,从双因子免疫控制器的控制数据中抽取出控制规则,利用本文提出的一种新的规则评价标准筛选出优秀的规则构造控制器,即粗糙规则化的双因子免疫控制器,来对对象进行控制.通过仿真实验证明,粗糙规则化的双因子免疫控制器不但能够体现出普通双因子免疫控制器的学习记忆能力和抗滞后性能,而且在抗干扰性能和响应速度方面都有明显提高

从工业安全角度出发,对实验煤样进行了元素分析和工业分析,在高德伯儿格-格瑞瓦尔德炉中对潞安常村、漳村贫瘦煤的最低着火温度进行了比较全面、系统的实验研究,探讨了煤粉质量浓度、喷吹压力以及粒度对最低着火点的影响.结果表明,最低着火温度随煤粉质量浓度的减小而升高,随喷吹压力和煤粉粒度的增大而升高.对实验数据进行线性回归分析,得出影响因素与最低着火温度的函数关系,从而为贫瘦煤工业应用的安全性提供了一定的参考依据

基于中尺度地震实验场高密度数字地震和潮汐形变台网的现场观测,用地震学方法和小波工具分析强矿震过程采集到的数据.发现震前短临阶段存在可信的b值、η值、频度等地震学异常和定点潮汐形变前兆异常.对异常信息的提取方法和强矿震短临阶段的预测进行了探讨

给出了一种分布式Web日志挖掘模型DWLMS.根据对挖掘过程及算法进行分析,提出了一种基于DWLMS的局部频繁路径的更新算法LFP和全局频繁路径的更新算法GFP,较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试,结果表明了算法的有效性

提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高

对\交叉热线\实验中测温热电偶尺寸对材料热导率测量精度的影响做出了理论分析,推导出一个实用的热线温升修正关系式。用它对硅藻土砖、轻质粘土砖和建筑红砖这类不透明固体的热导率进行了测试,结果与平面热源法及文献中的数据相符合,此外,在300~1300K温度范围内,对K9冕玻璃试样的热导率进行了测量

知识获取技术制约着知识系统的研究和应用,有效地从文本中提取领域知识成为知识获取的重要途径.本文提出了基于本体和图分析的领域知识获取技术,分析了本体数据结构、本体概念的实例化以及基于图分析的语义场构造方法.建立了具有广泛适用性的文本知识获取系统框架,实现了原型系统.通过针对中医医案的中医领域知识获取实验验证,取得了较好的效果

选用在生理位置上具有一定关联性的人耳和人脸作为研究对象,针对剧烈的姿态变化会造成融合信息大量缺损的问题,提出了一种基于核典型相关分析的多模态识别方法,利用标准化和中心化两种方法对原始数据集进行预处理,并用最近邻方法进行分类识别.实验结果表明,核典型相关分析方法可以有效地克服剧烈的姿态变化对人耳和人脸识别的影响,且与单生物特征相比,识别率显著提高