最优和最小能量最优跟踪问题

以广义逆矩阵的理论和Bellman动态规划方法为基础,给出了离散线性时变系统最优和最小能量最优跟踪问题的两种形式的解,对每一种情形,还给出了最小跟踪误差和最小控制能量的简洁表达式.     

动态累积间歇精馏的温度控制研究

研究了用塔顶温度控制累积罐进行自动切换的操作方法，并以异丙醇一正丙醇为实验物系进行了该操作方法的实验，结果表明，根据塔顶温度控制累积罐自动切换的方法操作稳定、控制可靠，通过实验，给出了温度设定点的选择原则，并讨论了此操作在分离高浓度物料中的表现，认为此操作方法适用范围广泛，实用性强．     

动态近似熵快速算法在心率变异研究中的应用

提出了一种动态近似熵的快速算法,只要较短数据就能表现信号的非线性特征,并大大缩短了计算时间.对心率变异性分析中静卧-行走实验采集的R-R间期信号进行了动态近似熵分析,描述了心率调节作用的动态变化,反映了受试者生理状态的改变与心率变异的无序性.     

数字农业研究进展及发展天津数字农业的建议

介绍了农业信息技术、精确农业及数字农业的概念及发展动态。根据天津耕地资源、水资源、农业环境状况等，提出了天津发展数字农业的必要性。针对天津沿海都市型农业发展的需要，提出了有关天津发展数字农业的一些建议。     

基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

贝叶斯理论在光栅动态误差预报中的应用

针对实际测量过程中需要对数据量较少的非平稳性误差进行随机序列建模预报。提出了贝叶斯动态测量误差序列的预报方法。该方法不要求较大的数据量，对序列平稳性无限制，而且在预报过程中间隔插入标准量能有效提高预报精度。设计了一个光栅测长仪动态误差测量实验系统，利用贝叶斯预报方法对其动态误差数据进行建模预报，验证了贝叶斯预报方法的适用性和可行性。     

复杂动态背景中的人脸检测

针对复杂动态背景中的人脸检测问题，提出了一种基于差影运算和肤色识别的检测算法。该算法首先通过改进的差影运算初步确定人脸区域，然后建立一个人脸肤色模型进一步进行肤色匹配．从而实现由粗到细的人脸检测。实验证明，该算法可以适应不同的光照环境，不受人脸大小和朝向的限制。其运算速度和精度均达到实用要求。     

曝气生物流化床处理炼油厂含硫和高氨氮污水的研究

炼油厂含硫污水因含高浓度的油、COD、硫化物及挥发酚而难于生化降解，催化剂生产中排放的污水因含高浓度的氨氮、盐类、悬浮物质以及低浓度的有机物而成为水处理的难题．本文采用一种曝气生物流化床（ABFT）工艺，对含硫污水和催化剂高氨氮污水的混合污水进行了现场连续试验，结果表明：在混合污水COD为2090mg／L、氨氮为600mg／L、挥发酚为27mg／L和硫化物为154mg／L的情况下，ABFT系统出水COD为95mg／L、氨氮为4．0mg／L、挥发酚为0．30mg／L和硫化物为0．0067mg／L，出水达到了国家污水排放标准一级标准．在处理工艺中，动态氧化和混凝沉淀作为预处理，ABFT反应器采用了合成高分子载体固定化微生物技术，该载体具有大孔网状以及优良的机械强度和化学性能，高效微生物B350通过化学键固定在载体上．克氏定氮法表明，ABFT中生物负载量为32mg／L．试验结果显示：在处理高氨氮污水方面，ABFT工艺比SBR工艺具有更强的优势，同时，ABFT系统具有较高的处理效率和耐冲击负荷能力．     

基于神经网络的场景调度策略

虚拟场景的实时显示是虚拟现实技术的重要研究课题,优化场景的调度策略是解决实时显示的主要方法之一.根据虚拟装配的特点,建立视点状态变化的马尔可夫模型,并且使用径向基函数神经网络挖掘装配过程中视点变化的规律,提出基于神经网络的场景调度策略,利用该策略预测并提前调入装配过程中将要出现的场景.该策略可以使调度更加智能化,提高场景调度的效率,达到实时显示场景的目的.同时该调度策略也可以应用于虚拟现实的其他领域中,如虚拟场景漫游等.     

风机盘管加新风系统对室内相对湿度控制能力的分析

对风机盘管的运行调节方式和选型方法进行了分析，动态模拟了风机盘管加新风系统在实际运行中的室内相对湿度变化，揭示了夏季室内相对湿度超标的原因，并对风机盘管加新风系统的设计选型提出了改进的方法。