NAGEL珩磨机步进涨刀系统问题分析

本文介绍了NAGEL珩磨机步进涨刀系统的控制原理,通过分析引发步进电机驱动器频繁损坏的原因,找到解决故障重发的办法,显著提升了设备的开动率。     

车牌字符识别研究

本文对以切割好的并经过归一化处理的车牌字符用K-L变换提取特征向量,K-L变换能降低特征维数并保持字符图象的主要特征。采用了四个径向基神经网络对车牌字符识别,降低了识别复杂度,具有较好的识别效果。     

原子β+衰变对Coulomb势垒的穿透概率

通过β+粒子对Coulomb势垒的穿透概率计算,进而求出原子核β+衰变的半衰期.     

论格林函数的本征函数展开

文章讨论了特殊函数与本征函数的联系以及分离变量法与格林函数法的实质性联系，研究了格林函数的本征函数展开，并指出格林函数的本征函数展开在物理研究中具有重要意义。     

基于水平集方法的连续体结构拓扑优化方法研究

采用水平集方法描述结构的拓扑及其变化,使用紧支径向基函数对计算区域的水平集进行插值以得到参数化的水平集方法。针对给定体积约束下结构最小柔度的拓扑优化问题,推导了目标函数对插值系数的灵敏度及拓扑优化的迭代格式,数值计算表明,使用该方法进行结构拓扑优化得到的结果边界形状光滑连续且计算稳定性较好。     

波粒二象性的有机统一——量子力学曲率解释的哲学基础

量子力学数学形式体系的完美性是大家公认的一致的 ,而对数学形式体系的诠释却学派纷呈。问题集中在对微观客体波粒二重性的理解上。无论是哥本哈根主流学派的非决定论几率诠释 ,还是布洛欣采夫姆玻、非主流学派的决定论诠释都留下有令人不快的遗憾。量子力学曲率解释是继上述诸解释之后新近由中国学者提出的一种新解释。量子力学曲率解释从波函数振幅中分离出一个曲率因子 ,认为波函数 ψ描述了微观粒子自身的时空特性。曲率的大小表明微观客体的粒子性 ,而曲率的变化则表明了微观客体的波动性。微观客体的波粒二重性有着完美和谐的统一。     

基于曲波变换决策融合的掌纹识别

用曲波变换提取出掌纹图像在不同尺度下的图像特征,通过降维处理的主成分分析(PCA)方法,由径向基函数网络训练或判决,按照用户的要求,选择不同的决策规则,对各种尺度下的识别结果进行融合,可达到较高的掌纹识别率。     

基于PCA-LLE组合的优化RBF神经网络降水预测模型

提出了主成分分析(PCA)和局部线性嵌入降维方法(LLE)组合的优化RBF神经网络降水预测模型,首先利用主成分分析(PCA)和局部线性嵌入降维方法(LLE)组合对众多气象物理因子降维提取有效因子,再将这些综合有效因子组成的特征空间矩阵作为优化的RBF神经网络的输入矩阵,从而建立网络模型.以此对广西5月三个不同区域平均日降水量进行预报实验,结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报、PCA预报、LLE预报,预报稳定性好,预报准确率较高,具有一定的普遍适用性.     

径向基函数神经网络与稀土卤化物标准生成焓的研究

研究并应用径向基函数神经网络(RBF-network)对稀土卤化物标准生成焓进行定量建模,相关系数r达到0.9985,样本误差较小,显现了神经网络方法在该领域的优势.交互预测结果证明模型具有好的稳定性和泛化性能,对7个未知样本所作的预测有一定参考价值.