多层前向网络在非均匀介质参数识别中的应用

将多层前向神经网络技术和计算力学方法相结合应用于非均匀介质参数识别,提出了一种新的Ｓｉｇｍｏｉｄ函数,使用前网络能较好实现全局最优逼近,采用有限元法获得神经网络训练所需的样本集,然后通过实测点的位移值用三层人工神经网络对非均匀介质进行参数识别,计算机数值实验表明,这种方法是有效的,所得结果具有相当的精度。     

体上矩阵方程AXB=C的（反）次自共轭解

设Ｆ是一个具有对合反自同构的体,定义了Ｆ上的（反）次自共轭矩阵,给出了Ｆ上的矩阵方程ＡＸＢ＝Ｃ有（反）次自共轭解的充要条件及其解的表达式。     

RbCl在混合溶剂中的介质效应

应用一价阳离子选择电极和氯离子选择电极组成及逆电池。通过测定电池的电动势,根据溶液热力学原理,引用扩展的Ｄｅｂｙｅ－Ｈｕｅｃｋｅｌ公式,计算求得了ＲｂＣｌ在（Ｈ２Ｏ￣ＤＭＦ）混合溶剂中的活度系数,一级,二级和总介质效应,并对ＲｂＣｌ的介质效应进行了讨论。     

分层调整因子的模糊控制器

分析量化及比例因子对模糊控制性能的影响,设计一类分层调整量化及比例因子的模糊控制器．仿真结果表明,其控制效果优于常规模糊控制器．     

影响油气运移的应力场地温场渗流场耦合的双重介质模型

地应力场、地温场和渗流场是影响油气运移的主要因素。以此为基础,研究了含油气盆地双重介质体系内流体与岩体相互的力学作用关系,提出了双重介质体系内渗流场、岩体地应力场和地温场耦合的非线性动力学模型。     

基于神经网络的无监督自学习控制系统

所论系统的控制由两个神经网络完成,即对象放识器和系统控制器。并且提出了一种 新的学习算法,它能利用存贮于辨识网络的信息改进控制策略。该控制系统可以对非线性系统,不确定系统等进行无监督的学习控制。     

新型压电陶瓷涡街流量计

介绍一种新型的压电陶瓷涡街流量计,该流量计采用ＢＳＴ压电陶瓷元件来检测旋涡释放频率,使该流量计能在高温工况下工作,一年多的工业现场运行试验结果表明,新研制的涡街流量计可靠性高、稳定性好,在４００℃高温和１０ＭＰａ高压下能长期连续正常运行。     

一类Sierpinski海绵的Hausdorff测度

对每一个ｍ≥１,定义一个Ｓｉｅｒｐｉｎｓｋｉ海绵,它们的Ｈａｕｓｄｏｒｆ维数为１,它们的１－维Ｈａｕｓｄｏｒｆ测度被完全确定．     

基于阻尼最小二乘法的鲁棒自校正预测控制器

本文将广义预测控制器（GPC）与阻尼最小二乘法（DLS）相结合,构成一种鲁棒自校正预测控制器．仿真结果表明,这种算法比基于通常的递推最小二乘法（RLS）的自校正预测算法有更强的鲁棒性．     

The Potential-dependent Stability of Self-assembled Monolayers on Gold Electrodes Investigated by Electrochemical Method

用电化学方法研究了在金电极上十二烷基硫醇自组装单分子膜（ＳＡＭ）在乙腈、乙醇及丙酮中的电位稳定性．在０．０Ｖｖｓ．Ａｇ／ＡｇＣｌ（饱和ＫＣｌ）,十二烷基硫醇自组装单分子膜有最大的稳定性,在较负电位（如－２．０Ｖ）和较正电位（如＋０．６Ｖ）电解时,在不同溶剂中的ＳＡＭｓ的表面覆盖率则表现出不同程度的损失,但在三种溶剂中,最大稳定性的电位窗口是相似的