聚丙烯酰胺水凝胶是一种典型水凝胶，具有典型的三维框架结构，且化学稳定性极高。由于丙烯酰胺结构中有正电性氨基，因此聚丙烯酰胺水凝胶表面为正电性。结合丙烯酰胺水凝胶的多孔性结构，其可以通过毛细吸引和电性之间的相互作用吸附、移除水中的无机、有机污染物。因此聚丙稀铣胺水凝胶具有作为污水净化、消毒材料的潜能。此时凝胶的机械性能就显得极为重要。基于此，本文重点探索了制备水凝胶过程中丙烯酰胺以及交联剂的加入量对于凝胶的机械性能的影响。

氢能作为一种高能量密度、清洁无污染的高效二次能源，被认为是理想的绿色能源。大规模制氢及储运氢能够显著降低氢气市场化应用的能耗及成本。通过对高压氢、液氢储氢技术在海陆运输中的能耗及能效进行分析。分析结果表明：高压氢在短距离运输具有一定优势，其能耗和成本随着运输距离增大著提高；高压氢在20MPa储存和运输，其能耗及成本随运输距离增大而明显增大。液氢由于液化能耗高且能效低，且整个过程中都伴随着氢气的蒸发损耗，因此不适合跨海及陆地长距离输送。

ABS树脂的化学添加剂对其成品的具体理化性能有决定性的影响，通过对ABS树脂体系组分的分析并结合乳液聚合原理对以歧化松香钾皂、烷基萘磺酸钠等为主的乳化剂以及过氧化氢异丙苯、二甲基硅油、硬脂酸镁、叔十二烷基硫醇、N,N-乙撑双硬脂酰胺等化学品的添加和ABS粉料进行掺杂进行实验，以明确添加剂对其理化性能的影响，并对生产工艺的优化提供一定的理论依据。

用于包装系统的‘料斗秤’，具有定量称重的功能。秤的箱体由几个吊耳悬挂称重传感器固定在基础上，箱体给料门由PLC输出控制气缸动作，给料门有粗给料和精给料的设置，保证称重精度。由于其设计过于复杂繁琐，检测元件多，故障率高，经常因某一环节出现故障导致‘堵胶’问题而停车。清理秤体内的胶料费时费力，产生的废胶将造成很大损失。因此考虑将料斗改造成‘分体式’的结构，可左右两侧分开。通过上述改进，可以实现快速处理、减少停车检修时间，降低生产成本。

传统文献计量方法容易忽略文献中的文本词频，导致分析结果不能更好的突显相关领域的核心主题和研究热点，提出一种基于文本挖掘与知识图谱相联合的文献计量方法。通过共词分析构建主题词矩阵，利用共现分析、文本聚类、数据可视化和文献计量等方法分析文献核心主题和研究热点，为后续学者的研究提供参考。以高等教育改革文献为例，通过研究表明，文本挖掘和知识图谱相结合的文献计量方法可以得到高等教育改革领域的核心主题和研究热点，为高等教育改革的后续研究提供数据支撑。

近年来，随着大数据挖掘技术在医疗行业的迅速发展，临床精准治疗成为医疗大数据领域的研究热点。基于UCI数据库中乳腺癌数据集，通过构建乳腺癌二分类算法来预测乳腺肿瘤类型。其中针对不平衡数据集的处理、特征选择算法的优化以及分类准确率的评估，使用了机器学习技术包括随机过采样算法、Least absolute shrinkage and selection operator（Lasso）回归进行特征选择、序列前向选择（SFS）的特征选择算法。结果表明包含其中的6个特征的随机森林算法分类准确率最高（97.07%），相对于未进行特征选择算法的准确率有所提高，有可能在乳腺癌检测方面提供新的思路。

随着人们对环境保护的日益关注，经济性、环保性电力调度已成为电力系统运行控制研究的热点之一。它本质上是一个多目标优化问题，在不违反操作约束的前提下，使燃料成本和排放污染同时最小化。为了解决这一问题，提出了一种基于核搜索优化(KSO)和麻雀算法（SSA）预警的改进算法(HKSOSSA)。采用提出的(HKSOSSA)优化算法求解6机IEEE30节点的EED问题。结果表明，HHKSOSSA算法能够很好地权衡燃料成本与排放目标之间的关系。

针对风电机组发生故障时难以有效地提取故障特征并精准地识别故障等问题，提出了一种基于改进SE-CNN的风电机组故障诊断方法。首先，基于数据采集与监视控制（SCADA）系统采集到的故障风机历史运行数据，使用滑动窗口进行数据扩充，其次使用改进后的压缩激励网络（SEnet）对样本数据的权重进行调整，然后引入全局最大池化层对卷积神经网络（CNN）进行改进，最后使用改进后的CNN学习数据中的故障特征进行故障诊断。实验结果表明，改进SE-CNN的故障诊断性能均优于RNN、PCA-DNN、BiLSTM方法，验证了本文所提方法在风电机组故障诊断上的有效性。

多效蒸发是化工生产过程中采用的较为广泛的一种蒸发方式。由于多效蒸发的设备投资、能源损耗、操作费用等占生产成本很大比重；多效蒸发工艺过程参数繁多，需要对各个参数进行近似计算，才能更好的优化设计。因此，本文采用能量守恒和物料守恒的原理建立多效蒸发过程的数学模型并进行求解。结果表明，该方法建立的数学模型满足设计要求，为类似工艺系统模型研究和求解提供一定参考价值。

针对传统供热系统中PID控制存在的超调量高、响应慢、达到稳定的时间久等问题，提出采用遗传算法，通过遗传算法与PID相结合，设计出GA-PID控制器，使得系统的响应时间短，稳定性更高。

倒立摆是一种具有多变量、非线性、强耦合的典型欠驱动系统。针对一阶倒立摆控制问题，采用牛顿-欧拉法分析和建立了倒立摆数学建模。基于线性状态反馈设计了LQR控制器，研究了LQR控制器权重系数对控制性能的影响，并基于Simscape环境搭建了系统仿真模型。实验结果表明，LQR控制稳定，反应时间快，鲁棒性强。

针对常规PID控制算法在吗啉精制塔顶温度控制系统中稳定差，受扰后不易稳定等问题，引入积分分离控制算法，基于西门子S7系列PLC，在STEP7编程软件中编制了积分分离PID控制块程序，并应用于吗啉精制塔顶温度控制系统。结果表明，采用积分分离PID算法后，有效降低了系统的超调振荡幅度，提高了控制系统的稳定性，在生产中取得良好效果。

针对某合成氨工艺液氨汽化过程的大滞后特性，研究了大林控制算法的基本原理和适用性。通过对现场生产数据进行辨识获得被控对象数学模型，利用西门子S7系列PLC控制平台，编制了基于了大林算法的液氨汽化温度控制程序，并在仿真实验中取得了良好地控制效果，对工程实际应用具有良好的参考意义。

研究乳腺原发性鳞状细胞癌进行根治性手术加或不加辅助放疗的结果。方法：从SEER数据库中获取组织学诊断为乳腺原发性鳞状细胞癌的患者数据。采用竞争风险模型、Kaplan-Meier方法和Lasso Cox回归模型评估有或无辅助放疗的手术类型对病因特异性生存率和总生存率的影响。结果：本研究共纳入454例乳腺原发性鳞状细胞癌患者。构建多因素竞争风险模型分析发现，接受单独乳腺切除术治疗的患者比接受肿瘤切除术加辅助放疗的患者死于癌症的风险更高(HR 1.77,p<0.05)。根据Kaplan-Meier分析，接受肿瘤切除术加辅助放疗的患者比接受肿瘤切除术、乳腺切除术和乳腺切除术加辅助放疗的患者生存率更高。结论：肿瘤切除术加辅助放疗显著提高了生存率，可能是乳腺原发性鳞状细胞癌的一种治疗选择。

针对点阵喷码字符因背景复杂、局部漏喷或字符模糊等原因导致字符识别率低的问题，提出了一种基于机器视觉的点阵字符分割方法。首先，利用Blob分析从图像中快速定位出点阵字符所在矩形区域，并将其旋转到水平方向；然后，采用水平灰度投影法将该矩形区域分割成两行，再采用垂直灰度投影法结合字符宽度特征将每行中的字符分割开来；最后，将分割出的字符送入MLP分类器进行识别。实验结果显示，该方法的分割准确率为98.7%，显著优于现有的分割方法，且还具有较强的识别通用性；因此，该方法在点阵字符识别方面具有良好的应用价值。

为了提高喷雾除尘系统的除尘效率，设计一种基于改进BP神经网络PID的变粒径喷雾除尘控制系统。该系统以喷雾空气压力作为控制变量，建立喷雾压力和喷雾粒径的关系函数，通过使用BP神经网络算法对变粒径喷雾除尘系统的喷雾压力的PID控制器进行参数优化，使用Simulink分别对使用传统PID控制器和改进的BP神经网络PID控制器的变粒径喷雾除尘系统进行实验仿真。实验结果表明，改进的BP神经网络PID算法比传统PID算法的响应速度提高了66.63%，稳定性提高了20%，大大提高了变粒径喷雾除尘系统的喷雾压力控制效果。

针对韩国现代公司生产6R机械臂，以该机械臂为研究目标，通过改进后的D-H法建立模型，获取机器人的几何参数，最终提出一种有效的正逆运动算法。通过MATLAB软件进行模拟仿真，可以准确地验证正逆运动算法的有效性，并且详细描述了机械臂在关节空间中的轨迹规划，最后利用蒙特卡洛法得到机械臂各个反射角度的工作空间图。

针对飞机电源系统，利用贝叶斯概率风险评估法（BPRA）分析系统失效的风险。建立贝叶斯（Ga-Exp） 模型及共因失效组的贝叶斯(D-M)模型,以便获得5类部件失效率及各阶共因失效比例的贝叶斯估计值。根据α因子模型得到共因失效组中部件的失效率估计值。计算系统失效的贝叶斯风险概率值，定义部件失效对系统失效风险的敏感度为部件重要度指标。实证比较是否考虑共因失效的两种情况下，系统失效风险、共因失效组部件的重要度及5类部件重要度随着累积飞行时间变化的情况，验证了模型的有效性及考虑共因失效因素的必要性,为维护飞机安全运行的可靠性提供依据。

通过二元函数列的含参量积分存在性、连续性、可微性及可积性研究了一致收敛的极限函数及函数项级数和函数对应的含参量积分的存在性、连续性、可微性与可积性。获得了一致收敛意义下极限函数对应的含参量积分与极限交换次序、求导交换次序及累次积分交换次序的条件，得到了一致收敛意义下含参量积分与无穷求和交换次序，含参量积分的求导与无穷求和交换次序的条件。

近年来，随着政策监管、电力改革、宏观经济以及大数据技术发展等内外部经营

环境变化，电网企业的经营模式和盈利模式也不断深化，对于投资的需求更加的多元化、复杂化和精准化。电网在促进整个电力行业碳减排中发挥着重要的作用，是连接发电厂和用户的枢纽。随着未来环境目标成为电力企业运行的主要目标，电力企业在投资活动中需要对多种因素进行评价分析。本文从社会绩效、经济绩效和环境绩效三个角度选取影响电网发展的多个指标，以电力大数据为依托，并利用灰色关联分析法，求出各指标与电网投资的关联程 度，最终得到影响电网投资的关键指标，有助于提升电网投资需求预测的有效性和精准性，为电网投资的优化奠定指标体系框架。