一种基于Web的分类体系学习算法

领域分类结构的抽取已成为本体工程和本体学习的关键部分,提出一种新的分类结构学习算法,将Web作为知识获取的语料库,运用迭代方法抽取相关语言学模式,再利用语言学模式抽取分类结构,并采用改进的互信息方法对结果进行评价和过滤,最后通过实验对该分类学习算法的性能进行评价.实验表明：算法具有良好的跨领域性,在准确率和召回率方面也有改善.     

稀疏贝叶斯学习远近场混合源定位方法

针对远、近场混合源定位,提出一种基于稀疏重构理论框架的远、近场混合源分离和定位算法。该算法充分考虑平面波导向矢量和球面波导向矢量的相关特性,利用远、近场声源在阵列上的响应机理的差异,针对远、近场区域分别构造过完备字典,采用多测量矢量模型下的稀疏贝叶斯学习算法重构远近场混合源的空间谱,同时完成远近场混合源的分离和定位。本文算法可以在半波长间距布放的线列阵下对混合源进行定位,适用于高斯和非高斯信号,且无需信源数和噪声功率等先验信息,并具有较高的分辨力和定位精度·计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

方板阶梯辐射体辐射声场的计算及测试

研究了一种同相弯曲振动方板阶梯辐射体。以边长50 mm的方形平板为例,材料为钢,厚度为6mm。其第四阶本征振型的频率为19332 Hz,用同频率的纵振换能器激励其中心,会出现节线与边长成45°夹角的响应(本征振型中无)。为了获得辐射体辐射声场的高指向性,在四个板角与四条节线围成的等腰直角三角形区域加阶梯,可将平板辐射体改进成阶梯辐射体。计算得到阶梯辐射体的指向性比平板辐射体的指向性尖锐,与方板活塞辐射体的指向性相似。实验测试辐射体指向性与计算结果基本一致。进一步计算发现,方板阶梯辐射体与线性尺寸相同的矩形、圆盘阶梯辐射体比较,其频率低,指向性同样尖锐,可望应用于超声测距、料位测试中。     

多端输出等幅振动的纵振动变换体

提出了一种一端输入多端输出等幅振动的纵振动方向变换体。变换体由输入杆、半球形过渡体和输出杆组成,通过半球形过渡体将一个输入杆与多个输出杆耦连为一体,并且多个输出杆呈立体分布,可实现一端纵振动输入多个方向上纵振动均匀输出。利用振动变换体端面的自由边界条件,以及各组件连接处的纵向位移、纵向力、横向位移和转角连续条件,推导了纵振动方向变换体的频率方程。解析计算了不同几何尺寸的纵振动变换体的谐振频率,与有限元法的计算值及实验测试值基本吻合。将纵振方向变换体的输入端与谐振频率为19.8 kHz的换能器相连,利用激光测振仪测试了纵振动变换体各输出端振型及各输出端相对于输入端的振幅放大系数,结果显示纵振动经过方向变换体成功地传输到了变换体的各输出杆的端面,且各输出端的振幅基本相等。     

基于稀疏信号重构的阵元位置误差校正方法

阵元位置误差的存在会严重影响水听器阵列的测向性能,为此在使用阵列之前需对该误差进行校正。针对这一需求,提出了一种对任意阵型适用的高精度阵元位置有源校正方法。结合远场阵列模型以及位置误差\     

正交光楔激光远场焦斑测量方法

为验证正交光楔激光远场焦斑测量方法在提取光斑高频组分、扩展CCD测量动态范围和减小光束质量测量误差等诸方面的有效性,以常用的光束质量因子作为衡量新方法有效性的指标,建立离焦光斑强度分布理论模型并搭建相应的实验平台进行实验验证。验证结果表明:新方法与传统远场测量方案相比,使实验所用CCD的测量动态范围拓展了约9倍,实际光斑远离中心主核区域的大量高频旁瓣分布特征从CCD背景噪声起伏中凸显出来,光束质量因子的测量平均相对误差也有约16%的精度改善。     

通过不同烷基链取代调控喹吖啶酮分子在Ag(110)表面上的自组织结构

采用低能电子衍射、扫描隧道显微镜、第一性原理密度泛函理论计算以及分子力学计算,分别对不同烷基链取代的喹吖啶酮(QA)分子在Ag(110)基底上的吸附和生长进行了研究.QA和Ag基底的相互作用主要来自分子中O原子和Ag基底的共价键,它决定了分子的取向和最优吸附位置;而烷基链决定了分子吸附层的取向,QA分子间的排列可以通过烷基链的长度来调节.由此借助调节烷基链的长度,能够可控地制备具有不同物理性质的单层分子薄膜.     

在很短的压力脉冲作用下炸药的引爆特性

我们用电爆炸箔驱动塑料飞片进行实验。以电容器为能源,回路参数为电阻R=18mΩ,电容C=9μf,电感L=180nH,周期T=8μs。箔桥是由敷铜板光刻而成的,箔桥的长、宽、厚分别为3、3、0.015mm。     

实际空气中的点爆炸数值计算

本文用击波装配程序求解球对称流体力学偏微分方程组,完成了实际空气中点爆炸产生的爆炸波问题的计算。报告中描述了计算方法和实际空气的状态方程,并提供了解的部分结果,给出了阵面上的超压、粒子速度、动压和到达时间等以及正相和负相作用时间。     

基于自适应噪声抵消器的参数估计器

自适应噪声抵消器在高信噪比条件下往往难以取得良好的处理效果,从而使其在参数估计方面的应用受到了很大的限制。本文提出了一种基于自适应噪声抵消器的参数估计方法。该方法的特点是除干扰假定为快速变化的以外对目标运动和干扰无需更多的先验信息,并且滤波和跟踪能力均令人满意。对海试方位数据处理结果表明,该参数估计器具有良好的性能。在参数估计方面具有广泛应用的前景。