一类具变时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

讨论一类具变时滞细胞神经网络平衡点的唯一性和全局渐近稳定性,利用矩阵不等式,通过构造合适的Lyapunov泛函,得到了具变时滞细胞神经网络全局渐近稳定性的新的充分条件．     

基于SWRL的应急案例库的知识表示及推理方法研究

针对当下在公共社会领域中突发应急事件的信息量庞大,难以为应急决策系统提供快速支持的热点问题,深入研究了基于SWRL的应急案例库的知识表示以及推理方法。首先定义了应急案例库中的相关概念,并采用语义上具有较强能力的OWL(Web Ontology Language)作为应急案例库Ontology构建的基础。然后引入SWRL(Semantic WebRule Language)来进一步构建应急案例库的规则机制并改善OWL在推理能力方面的不足。最后运用SWRL推理规则与Jena推理机对应急案例库中的规则进行了进一步的整合与推理现实。仿真结果验证了SWRL推理规则的有效性与正确性。     

含分布式电源的配电网故障定位改进矩阵算法

由于传统矩阵算法在含分布式发电的配电网故障定位中的适用性变差,提出了一种改进矩阵算法实现对含分布式发电配电网的故障定位。该方法根据变电站母线处分支节点以及与分布式电源相连节点的故障信息,首先确定发生故障的区域,然后在该区域内利用改进的矩阵算法定位故障区段。考虑到故障信息的畸变,该方法针对定位结果的不同采用不同的纠错方法,提高了定位的准确性。该方法降低了矩阵的维度,排除了T接线处的误判。算例验证了所提出方法的可行性及容错性。     

基于综合停运概率模型的电网薄弱环节评估

为了预防大规模停电事故的发生,评估电网运行时的薄弱环节,提出了一种计及多种因素的综合停运概率模型。该模型统筹考虑了电网在冰灾、风灾气候运行时的故障概率模型、线路老化失效故障概率模型以及线路在不同负载率下的故障概率模型;然后采用了一种负载率与非序贯蒙特卡洛模拟法相结合的线路状态抽样方法,对不同线路故障后的运行状态进行判断,并计算出相应的损失负荷量;最后采用风险价值、平均超额损失两个指标对不同的线路故障进行评估,从而得出电网的薄弱环节。在此基础上,以湖南电网为实例进行分析,证明了综合停运概率模型的有效性和可行性。     

常规分析用吸烟机抽吸流量测定仪设计

采用32位微控制器、高灵敏度微压力传感器、16位高速模数转换器以及触摸屏,设计一种应用于常规分析用吸烟机的抽吸流量测定仪。通过抽吸容量测定和不同工作模式对比测试结果,表明该测定仪具有使用简便,数据一致性好,检测速度快等特点。     

瘦素在肝纤维化中的作用探讨

目的观察慢性乙型肝炎患者血清瘦素(Leptin)与Ⅲ型前胶原(PCEE)、透明质酸(HA)、层粘连蛋白(LN)和肝脏纤维组织增长的关系.方法采用放射免疫吸附实验(RIA)测定105例慢性乙型肝炎、肝硬化患者血清瘦素、HA,LN,PCⅢ含量做定量分析.结果各型乙肝患者血清瘦素水平明显高于对照组(P<0.01或P<0.05).瘦素与血清HA,LN,PCⅢ呈正相关(P<0.01或P<0.05).结论慢性乙型肝炎、肝硬化患者血清瘦素水平明显升高,并与HA,LN,PCⅢ含量呈正相关.瘦素在慢性乙型肝炎肝纤维化发病机制中起一定作用.     

一种基于体系结构的仿真使能方法

分析了体系结构仿真使能的需求,基于该需求研究了体系结构完备可执行的条件,扩展了体系结构描述规范,提出了满足完备性条件的一种可执行体系结构框架,给出了该框架的开发流程,并基于该框架提出了基于体系结构产品的仿真使能方法,介绍由体系结构产品直接产生仿真平台建模输入的映射理论和转换方法。该方法为提高仿真模型开发效率、保持系统设计和系统仿真之间的一致性提供了一种有效途径。以某给水系统作为案例,验证了体系结构建模到映射转换生成仿真模型的整个流程。     

属性识别理论模型在土壤肥力综合评价中的应用

土壤肥力受到自然因素和人为因素的双重影响,而且评价指标数据集较大属于高维数据,因此对其进行客观的综合评价显得非常困难。运用属性识别理论模型和层次分析法对土壤肥力综合评价进行了研究,结果与模糊综合评价模型的评价结果相一致。运用层次分析法确定评价指标权重系数,避免了权重确定的主观性,同时该模型计算简单,适应于有评价标准的质量评价问题。表3,参12。     

我国电梯上行超速保护的实施措施

近年来我国的电梯冲顶事故不断出现,造成了建筑物、设备的损坏和人员的伤亡。由于在原国家标准GB7588—1995中未提出此项要求,因此国家新标准GB7588—2003《电梯制造与安装规范》中明确要求电梯上行超速保护装置,并进行了强制性规定。而对于我国在用电梯新旧不一,品种繁多的情况下,应该如何去实施这一规定,笔者谈一谈自己的浅见。     

时序Rough逻辑及其在数据分析中的应用

提出一种时序Rough逻辑,定义了时序算子及其作用于Rough逻辑公式上的意义．描述了这种逻辑的语法和语义．论述了时序Rough逻辑中的语义模型是一个无限状态序列,其中每一状态都描述了当前时刻和场景点上信息系统的信息．从当前状态到下一状态的变换是遵循时序Rough逻辑演算的,它必须保持知识不变,也就是属性和讨论的对象不变,而属性关于对象的特征值,即属性值随着时间和场景变化而可以变化．因此。在信息系统上作决策、数据约简和信息粒化等都将产生影响,由此可见时序Rough逻辑将是动态地处理信息系统的理论工具,也将是合理地解决和处理不一致信息表的较好方法．