网上非教学支持的再认识及实现途径

网上远程教育成功与否很大程度上是基于教育资源的效果认知及其交互中的情感价值。完善和促进网上非教学支持旨在实现教与学的和谐统一,这对于解决网上教学中的师生冲突,构建远程开放的学习者学习支持模式和实现学习者的终身学习具有深远的意义。而提升教师的网上非教学支持活动能力,开发建设网络教学支持服务项目,转变学习支持方式,优化网上非教学支持环境,是提高网上非教学支持效果及实现网上非教学支持的有效途径。     

基于多目标粒子群算法的H2/H∞鲁棒控制设计

在多目标的鲁棒控制系统设计中,使用传统方法通常存在一定的保守性.应用粒子群算法研究多目标的鲁棒控制设计问题,提出了基于多目标粒子群算法H2/H∞鲁棒控制设计方法.数值仿真结果表明:与已有的LMI(线性矩阵不等式)方法相比较,用多目标粒子群算法获得的鲁棒控制器具有更好的鲁棒性能指标,降低了鲁棒控制设计的保守性.     

基于PLS-混合Pi-Sigma模糊神经网络模型的甲醇合成装置变换工序CO变换率软测量建模

煤制甲醇合成变换过程中,需要把原料气中的一部分CO变换成CO2与H2,以提高H2的含量。为了能够快速地得到CO的变换率,利用偏最小二乘在提取信息、去噪、精简数据等方面的优势,将其与混合Pi-Sigma模糊神经网络进行了融合,建立了CO变换率预测模型。该模型仿真时间短且具有较高的精度,能够指导并调整甲醇合成净化气中的碳氢比。     

一类时滞不确定系统的自适应鲁棒镇定

针对一类时滞不确定系统存在有界不匹配扰动,但上界值未知的情形,通过估计不确定性的上界,基于估计值设计了控制器,保证了闭环系统一致有界意义下的鲁棒稳定性,给出了闭环系统鲁棒稳定的充分条件。仿真实验结果验证了结论的正确性。     

基于KPLS的延迟焦化柴油95%点的预测与估计

为了节约人工分析柴油95%点的成本和时间、提高延迟焦化装置调整的效率,在研究延迟焦化装置工艺流程和分析柴油95%点影响因素的基础上,提出了一种基于核偏最小二乘的柴油95%点的预测方法。仿真结果表明该方法能够有效、快速地处理各变量之间的非线性关系,并且预测结果也明显优于偏最小二乘方法等方法。所提出的方法可用于指导实际生产过程,提高企业效益。     

一类具有加法不确定性非线性系统的鲁棒性分析

针对自由系统、外部干扰输入矩阵和控制输入矩阵都具有加法不确定性的一类仿射非线性系统 ,讨论了非线性系统的鲁棒H∞ 控制问题 ,将这类非线性系统具有鲁棒性能的充分条件归结为Hamilton Jacobi不等式的可解性问题 ,并获得了非线性鲁棒控制器的一种形式     

基于MQPSO优化的属性约简方法

变异量子粒子群算法(MQPSO)通过在量子粒子群算法(QPSO)中引入变异机制,增加了全局搜索能力,避免陷入局部最优。在粗糙集理论和MQPSO算法基础上,提出了基于MQPSO优化的决策表属性约简方法,并在算法实现中提出了迭代记录策略,改进了算法中的耗时计算部分,降低了算法的时间复杂度。     

涂层颜填料色相、尺度与微观状态对热屏蔽效果的影响

从光反射、散射机理入手,研究隔热涂料中颜填料的尺度与微观状态对热反射率的影响.研究结果表明,空心玻璃微珠的加入使涂层表面颜填料粒子排布更加紧密,涂层表面折射率和反射率均增大;与颜填料粒径10 μm的涂层相比,粒径5μm的涂层中粒子排布紧密,粒子之间的距离低于1μm,反射率更大,隔热效果更明显.