基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

关于国有商业银行非生息资产的解读

随着国际银行业的发展和中国加入WTO以及将要面对外来银行的挑战，国有商业银行的资产管理工作变得日益重要。作为银行资产一部分的非生息资产越来越成为一个国内银行亟待解决的问题。本文就非生息资产的内容、形成原因、影响以及解决办法作一个大致的介绍。     

导入脂肪酶基因提高荧光假单胞菌26-2的产酶效率

采用导入脂肪酶基因的方法对荧光假单胞菌（Pseudomonas fluorescence）26—2的产酶效率进行实验。实验以质粒ppic9k—lipA为模板,通过PCR的方式在26—2脂肪酶基因的两端引入BamHl和EcoR1的酶切位点,并将该基因与大肠杆菌荧光假单胞菌穿梭质粒pDSK 519连接,获得重组质粒pDSK519-lipA,再将重组质粒转入荧光假单胞菌26—2,获得工程菌株P．fluorescence 26—2—1。在相同的发酵条件下,工程菌株的发酵液酶活力比原始菌株的发酵液酶活力提高2倍,实现了荧光假单胞菌脂肪酶基因的同源性表达。     

响应面法优化醋酸钙不动杆菌菌株23的脂肪酶产酶条件

采用响应面法对醋酸钙不动杆菌(Acinetobacter calcoaceticus)菌株23的发酵产脂肪酶培养基进行优化实验。实验首先考察该菌株产酶所需的最适碳源和氮源,然后用Plackett-Burman法设计实验确定影响产酶的主要影响因素,用最陡爬坡实验逼近最大响应区域,最后通过Box-Behnken方法进行二次回归分析得到最佳的产酶条件为:营养肉汤18.4%、蛋白胨9.18%、吐温800.52%、K2HPO40.2%,橄榄油1%,MgSO40.05%,CaCl20.05%,FeSO40.1%。在该优化条件下,发酵液的脂肪酶活力可以达到15.2U/ml,比优化前提高3倍。     

基于相对优势的多属性风险决策方法

针对一类多属性风险决策问题,提出一种基于相对优势的方案排序方法。方案之间的优劣关系是方案前景取值和风险2个因素共同作用的结果,因此引入信息熵和标准差作为前景的风险度量,并基于方案之间关于前景期望和风险度量的差异提出相对优势的概念来描述方案之间的优劣程度,根据综合相对优势矩阵可得到决策方案最终的权重向量。算例证明了所提方法的有效性。     

基于理想点法的区域防空部署优化方法

空情的不确定性给区域防空部署优化方案的生成带来很大的挑战,每一种空情下对应一个最优部署方案,为了综合各空情下的最优部署方案得到适应各种不同空情的最优方案,将各空情下的最优部署方案集作为问题的理想点,通过定义部署方案之间的贴近度,构造出评价函数,最终将问题转化为一单目标规划问题,并得到了一种基于理想点的区域防空部署优化方法,案例分析表明,该方法是可行的。     

动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法

针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。     

动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法

针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。     

基于GA-IBP神经网络的故障诊断方法

针对BP(Back Propagation)神经网络在进行故障诊断时准确度低、收敛速度慢等问题,设计了一种基于误差指针改进的BP(Improved Back Propagation,IBP)神经网络,并通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对这种改进后的神经网络进行优化,从而建立了基于GA-IBP神经网络的故障诊断模型.使用典型三相逆变电路中IGBT开路故障数据作为样本,对所设计的模型进行了仿真分析.结果表明:改进后的网络模型收敛速度优于典型BP神经网络和基于GA算法优化的典型BP神经网络,故障诊断精度分别提高15%和4.5%.     

基于风险决策的区域防空部署方案优选方法

空情的不确定性是区域防空部署的重要影响因素之一。每一种空情下对应一个最优部署方案,为了综合各空情下的最优部署方案得到适应各种不同空情的最优方案,通过分析,将不确定空情下的区域防空部署方案优选问题转化为一个多目标决策问题,构建风险决策的优势准则和E-V准则,并给出了一种基于风险决策的区域防空部署方案优选方法,案例分析表明：该方法具有模型简单、计算方便的优点,适用于需要快速对部署方案做出决策的场合。