一种多层前馈神经网络的快速学习算法

对多层前馈神经网络的学习算法及其特点做了较为详细的讨论，提出了一种基于层内优化的快速学习算法。在该算法中，输出层的连接权矩阵（V）和前一层的输出矢量（B）被作为2个变量集合，通过最小化该层样本的总平方误差函数可求得一组它们的优化解（V^*,Bp^*）；并将Bp^*作为前一层（隐层）的期望输出，用类似的方法同样可以求出隐层的连接权矩阵和输出矢量，最后通过计算机仿真证明了该算法的有效性。     

铝钛硼稀土中间合金的微观组织及其细化纯铝机制研究

采用氟盐与稀土铝水反应法制取Al5Ti4RE1B中间合金,对其进行物相、微观组织和细化效果分析,通过深入观察细化处理后晶粒形貌和微区成分分析对细化机制进行了研究。XRD及EDS分析显示RE和TiAl3结合生成了Ti2Al20RE相,细化试验表明Al5Ti4RE1B比Al5Ti1B具有更强的细化能力。微观组织及面扫描结果显示细化后的晶粒呈菊花状,在花瓣的不同位置存在RE和Ti分布的不均匀性,热处理后晶粒花瓣减少,成分也趋于均匀。这是由于Ti2Al20RE相在铝液中逐渐溶解并释放出RE和Ti原子,而-αAl晶体以枝晶的方式生长,同时将稀土原子排到枝晶间,最终形成了菊花状组织及元素分布的不均匀性。     

智能波形发生器

阐述了由单片机系统构成的波形发生器的原理和电路设计 ,该系统可产生正弦波、方波、三角波、锯齿波以及由用户输入的任意波形 ,能实现波形的叠加 ,并能使输出波形达到一定的幅度和频率要求     

基于区域统计特征的车牌定位与分割算法研究

通过分析车牌区域与背景区域的不同特征,采用车牌的统计特征与图像滤波相结合的方法,针对图像背景区域中不同特征的背景信息,采取相应的措施,逐步滤除车牌背景,实现了对车牌区域的准确分割.实验结果表明,本文所提出的算法能够快速、完整地提取车牌区域的字符信息.     

用球磨法制取WC—Co纳米粉

研究了利用高能球磨法制备纳米WC－Co混合粉末的可能性,以及球磨时间和WC－Co纳米粉末粒度的关系。结果表明：随着球磨时间的延长,WC－Co纳米粉末的粒度逐渐变小,当球磨时间超过30h后获得了粒度为100nm以下的WC－Co纳米粉末。