基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

海上电泵结蜡井热循环洗井工艺参数优化设计

为探索海上油田电泵举升结蜡井热循环洗井工艺井筒温度场分布规律，综合考虑潜油电机增温、电缆散热、热流体注入量、注入深度、注入温度、结蜡管段传热和海水空气导热的影响，基于热能守恒原理，建立了电泵井结蜡热循环洗井工艺井筒温度场计算模型，分析了热流体注入温度和注入量对混合产出流体的井筒温度分布的影响。研究结果表明，随着注入量的增加混合产出液沿程井筒温度增加，随着注入温度的增加混合产出液沿程井筒温度增加。该方法可有效指导现场措施工艺的实施，达到延长结蜡井的清蜡周期、延缓产液/产油量下降速度的目的。     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。     

模糊划分有效性函数的构建与应用

首先在常规的Bezdek模糊划分模型的基础上,引入了考虑权重的模糊划分模型;并根据数理统计中的方差分析理论和信息论中的信息熵理论,构建了模糊F统计量、模糊划分熵,F统计量用来确定最佳划分数,模糊划分熵用来检验模糊划分的有效性.最后通过实际算例对这两个函数的判决功能和F统计量的鲁棒性进行了研究.     

La2分子结构与基态分子势能函数

用相对论有效原子实势，在密度泛函理论(DFT)和组态相关理论(QCISD)水平上优化计算了La2分子的结构．根据原子分子反应静力学原理，导出La2分子可能的电子状态和离解极限，用DFT中的B3LYP方法计算了基态X1∑g^ 势能曲线，拟合得到Murrell-Sorbie解析势能函数，并首次计算得到基态X1∑g^ 的谐振频率、热力学性质、力学与光谱数据。     

APCI5000电气自动化成套装置设计

电气自动化成套装置种类繁多，并广泛应用于电力系统．结合现场实际商业运行期所积累的经验，并根据市场预测以及目前工控机发展动态，提出了采用APCI5000工业控制计算机实现电气自动化成套装置设计的最佳方案．     

电磁场中带电粒子束运动的力学模拟

研究以不同初速度进入互相垂直的匀强磁场和均强电场中的带电粒子束的运动情形，并同相似的力学运动相比拟，建立了直观的力学模型。     

电负性及其在无机化学上的应用

从用电负性来衡量元素在化合物分子中吸引电子的能力的必要性出发，阐述电负性的概念以及阿莱－罗周（Ａｌｌｒｅｄ－Ｒｏｃｈｏｗ）计算电负性标的方法，重点论述了电负性在无机化学上的某些应用．     

一维核废料污染问题的一个二阶格式

利用降价法研究了多孔介质中一维核废料污染问题，此模型由一非线性抛物－椭圆耦合偏微分方程组的初边值问题来描述，对此问题给出了一个关于时间和空间均具有二阶精度的差分格式，并进行了理论分析。