强混叠模式下基于神经元捕获/抑制原理的分类器设计

目前的许多分类器设计方法,如多层感知器网络(MLP)、支持向量机(SVM)、相关向量机(RVM)、径向基函数网络(RBF)等,实际是非线性映射加线性分类的方法,即将输入空间的非线性可分问题经非线性映射到另一空间,在那一空间实现线性分类.本文则开拓性的运用脉冲耦合神经网络神经元的点火捕获的思想,提出了一种基于耦合神经元点火捕获/抑制特性的分类器设计方法,使一类样本对应神经元总是较其它类样本对应神经元先点火以实现对样本的有效分类.所设计的分类器可实现对样本空间中任意复杂分布训练样本的非线性稳健分类,特别是有效实现复杂混叠模式的模式稳健分类,大量复杂混叠模式分类问题的仿真实验验证了本文方法的有效性和可行性,并应用于微波暗室实测一维距离像数据的自动目标识别中.

电工电子设备和系统的雷击浪涌及其防护

文章叙述了雷击浪涌产生的原因及对电工电子设备和系统造成的危害,介绍了浪涌保护器的保护原理及安装。

水雾对火箭点火超压抑制效果的参数化研究

为研究水雾对火箭点火超压的抑制效果,采用平面波跨介质传播理论分析水雾对点火超压的抑制机理,得到了影响水雾抑制点火超压效果的主要因子。进而,数值研究各因子对抑制效果的影响规律,分析了在满足火箭安全发射条件下各因子的取值范围。最后,利用均匀试验设计方法设计数值计算的参数水平,采用回归分析方法得到了抑制效果与影响因子之间的参数化模型,并进行了抑制效果的优化研究。结果表明影响点火超压抑制效果的主要因子有:水滴直径、水雾体积分数和水雾层厚度。受水滴直径影响,水雾对点火超压有2种不同的抑制机理。此外,当影响因子在一定阈值内变化时,点火超压抑制效果与影响因子之间存在参数化模型,且置信概率不小于95%。

Influences of different diluents on ignition delay of syngas at gas turbine conditions：A numerical study

Ignition delay of syngas is an important factor that affects stable operation of combustor and adding diluents to syngas can reduce NO_x emission.This paper used H_2O,CO_2 and N_2 as diluents and calculated ignition delay of syngas in temperature range of 900-1400 K and at pressures of 10 and 30 atm respectively.In high temperature range,comparing with N_2 dilution,adding H_2O and CO_2 can significantly inhibit autoignition of syngas because they have higher collision efficiencies in reaction H + O_2(+ M) = HO_2(+ M).As for low temperature conditions,adding H_2O can increase reactivity of syngas,especially under high pressure,because of its high collision efficiency in reaction H_2O_2(+ M) = 2OH(+ M).Comparing with different dilution rates shows that for syngas and operating conditions in this paper,adding N_2 mainly influences temperature rising process of syngas combustion,thus inhibiting reactivity of syngas.In addition,this paper calculated ignition delay of syngas at different equivalence ratios(φ= 0.5,1.0).Higher equivalence ratio(φ≤1) means that less air(especially N_2) needs to be heated,thus promoting ignition of syngas,