基于SOM-SVM组合分类器的涂层防护性能研究

目的为避免EIS,EN技术可能出现的问题,建立一个准确、高效的评价模型,以探究现役军用有机涂层防护性能。方法利用电化学阻抗谱(EIS)、电化学噪声(EN)技术分析了两种军车有机涂层在循环暴露试验中的腐蚀行为,提取低频阻抗模值|Z|_(0.1 Hz)与涂层噪声电阻R_n两种电化学评价参数作为自组织神经网络(SOM)的输入训练样本,同时结合支持向量机(SVM)方法建立涂层防护性能组合分类器。结果将涂层失效过程自适应地分为涂层防护性能良好、防护性能下降、基本失效三个阶段。结论所建立的SOM-SVM组合分类器对于辅助分析涂层防护性能具有可行性。     

矢量毫米波系统中非线性补偿技术研究

目的针对矢量毫米波系统中因传输链路和光电转换带来的非线性问题,提出一个基于维特拉级数的非线性均衡方案。方法首先给出该方案的基本原理,然后搭建一个射频载波频率为40 GHz、传输信号为5Gbaud 16QAM的矢量毫米波仿真系统,分析基于维特拉级数的非线性模型各阶非线性项的贡献,并比较在不同传输距离情况下,该方案相对于仅采用线性均衡方案对系统性能的提升。结果在传输距离为10 km时,该方案能够将平台误码率降低到10~(-3)以下。结论该方案明显提升了系统的性能。     

碱性闪石类质同象的向量空间

用结构分析法确定闪石中阳离子的占位已为人们所熟知，本文采用44个碱性闪石的化学分析数据，通过逐步回归分析，从统计学的角度来分析碱性闪石各晶位中阳离子占位率之间的相关性，从而进一步探讨其类质同象的规律，分析表明：碱性问石中作为独立变量的阳离子并非如通常认为的多而杂，如果把碱性闪石类质同象看成一个随机线性向量，则其空间的维数很可能小于10，上述理论计算同时还表明：1．有可能直接用化学分析结果按概率方法对闪石进行定名；2.有可能选择X射线粉末图大于10条特征峰的强度作统计分析来估算闪石中阳离子的占位率。     

常压塔塔顶腐蚀关键参量相关性分析与预测

预测常压塔顶回流罐切水的关键离子浓度可以为常压塔顶系统工艺防腐提供技术指导。收集了某炼厂2014-2016年常压装置的生产实时工艺参数、原料及产品采样数据、水质分析化验参数,采用线性插值方法对不同时间尺度的数据进行补全。通过线性相关性分析获得了影响常压塔顶回流罐切水总铁离子浓度、pH的主要因素,并基于深度学习、支持向量机回归、粒子群优化方法建立了腐蚀关键参量预测模型。结果表明,pH值和总铁离子浓度的相关因素大部分重叠,与原料性质及产品馏出温度较强相关;建立的回归模型预测精度高,在训练集和预测集上,总铁离子浓度预测值与测量值最大偏差分别为4. 4%和9. 8%,pH值预测值与测量值最大偏差分别为0. 9%和1. 1%。     

浮游微藻携带和传播WSSV的研究

以对虾养殖池塘中常见的湛江等鞭金藻(Isochrysis zhanjiangensis)、亚心形扁藻(Platymonas subcordiformis)、盐藻(D unaliella salina)和中肋骨条藻(Skeletonema costatum)四种浮游微藻为实验对象,研究其是否可以携带和传播严重危害对虾养殖业的对虾白斑病病毒(WSSV).研究结果表明,这四种微藻和WSSV病毒粗提液混合后,经PCR检测发现在混合后96 h内微藻都可以携带WSSV,其中湛江等鞭金藻和亚心形扁藻在144 h内为WSSV阳性,盐藻在120 h内为阳性,然后在不同时间呈现WSSV阴性.采取病毒-浮游微藻吸附法,用携带WSSV的微藻投喂美丽猛水蚤(Nitocra sp.5d,经套式PCR检测,美丽猛水蚤为病毒阳性.这说明浮游微藻可以携带并且传播WSSV.     

支持向量机用于芳烃类化合物对芳烃受体亲和性QSAR研究

尝试将支持向量机(SVM)应用于3种典型芳烃类环境毒物(PCDD,PCDF和PCB)定量构效关系研究,通过对芳烃受体亲和性考察,结果发现该组样本的生物活性在一定程度上与分子电性距离矢量具有非线性联系.SVM对内部和外部样本都具良好稳定性能和预测能力:所得模型拟合、交叉检验、外部预测复相关系数及均方根误差分别为R2cum=0.922、Q2cum=0.825、Q2ext=0.834和RMSext=0.531将其与文献报道及多元线性回归、偏最小二乘、人工神经网络进行比较,结果表明对小样本、非线性问题SVM具较强拓展性及泛化能力,故在环境毒物评价和控制中具有广阔应用前景.     

攀钢冶材公司职业病成因分析

通过对企业职业病档案等历史材料进行调查、整理和系统分析，找出造成职业危害的原因，以便有关部门和企业采取针对性措施，改善生产现场的作业环境，加强职业危害管理，从而促进各级管理干部对此项工作的重视和全体员工对职业危害的认识，最终实现控制和减少职业病的发生。     

入侵检测的1类支持向量机模型

计算机网络尤其是互联网的迅速发展与普及 ,使得信息安全已经成为一个全球瞩目的重要研究课题。随着攻击技术的不断进步与更新 ,迫切需要一种有效的入侵检测技术来保护信息系统的安全。由于几乎所有的攻击与滥用都被记录在系统的网络数据中 ,因而可以基于计算机系统的网络数据构造入侵检测系统。在对网络数据进行深刻的分析和研究的基础上 ,提出了入侵检测的 1类支持向量机模型。第一 ,构造适于异常点检测的1类支持向量机模型 ;第二利用抽象化的网络数据对该模型进行训练以确定其中各个参数的值。实验表明 ,该方法是行之有效的     

三峡工程移民卫生防病现状调查报告

本文报道了三峡工程四川库区移民安置区的自然疫源性疾病，虫媒传染病，介水传染病和地方病等的目前流行态势和环境卫生状况；预测了移民过程中地潜在危险，针对存在的问题，指出加强移民的卫生防病，对保护移民健康，保障移民工作顺利进行了是十分重要的。