数学变换在电路计算及自动控制系统中的应用

电路计算及自动控制系统中,常需要求解常系数线性微分方程,通常的解法繁琐冗长。本文将运用数学变换的工具,将微积分运算,转换为从实数t域映射到复数S域的复函数代数运 去求解,避免了经典法的繁琐。将这种变换方法,应用于电路理论计算,引出相量模型电路、算子模型电路、传递函数。从而为分析电路及系统,找到了较为理想而实用的计算方法。     

《计算机在经营管理中的应用──新的系统构成》评介

《计算机在经营管理中的应用──新的系统构成》评介贺兆明（大连理工大学系统工程研究所１１６０２４）Ｒｅｖｉｅｗｏｎ“ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓｉｎＢｕｓｉｎｅｓｓ—ＮｅｗＳｙｓｔｅｍＡｒｃｙｉｔｅｃｔｕｒｅ”王众托教授的新作《计算机在...     

一种非线性变换及其在量子系统中的应用

给出了一种利用非线性变换（本征映射）求解本征值问题的方法．作为应用的例子,利用这种方法处理了量子力学中的本征值问题．基本思想是：通过引入可调小参数和建立矩阵元方程,把用矩阵表示的算符对角化．根据所处理的问题是否存在扰动的一级近似,将问题分为两种类型;再结合考虑简并、非简并的不同情况,全面、详尽地给出了求解（或近似求解）本征值和本征矢的方法、步骤和有关公式．列举了几个常见的例子,并且尽可能地将所得到的结果与用其他近似方法（例如微扰论、变分法等）得出的结果进行比较,比较的结果表明这个新的方法具有一定的优越性．     

一种新的遗传算法及其在变压器故障诊断中的应用

提出了一种新的遗传算法,其基本思想是:以网络权重和偏差的实数形式作为基因构成染色体向量,采用基因多点交叉和动态变异进行种群最优选择.研究结果表明,这种新的遗传算法是一种随机优化算法,克服了梯度下降法的不足,能够自动调节网络参数、网络的连接权重和偏差.在此基础上设计出一种基于遗传算法和溶解气体分析的变压器故障在线诊断系统.该系统只要将传感器测出的变压器中线圈电流、特征气体的含量作为输入参数,就能对信息进行融合分析,得到输入变量(线圈电流、溶解气体含量)与输出结果(故障类型、程度和部位)的复杂对应关系;能有效地减少输入层神经元的个数,改进网络内部结构,提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确率,诊断精度高,漏报少,无误报现象.     

一种新的微分进化文化算法

考虑到文化算法的双重性和微分进化在解决约束优化问题中的优异,提出用微分进化来模拟文化算法的群体空间,完成其微观方面的进化.根据群体空间调整文化算法的信念空间并设置相应的通讯协议——accept()和influence().最后,用典型实例对微分进化文化算法进行测试,结果显示出它在解决约束优化问题的优越性.     

一种光耦隔离电路及其在并网逆变器中的应用

介绍一种由普通光电耦合器设计而成的新型光耦隔离电路,它能较好的隔离输入输出信号,抑制串入的干扰噪声.该光耦隔离电路采用差分法和偏置法,具有结构简单、线性度好、成本低等优点.详述了该电路各部分的作用,并将其应用到三相并网逆变器中做了相关实验,实验表明该电路具有精度高、稳定性好等特点,验证了理论分析的正确性.     

一种新的变换域变步长批处理LMS算法及其应用

将变换域LMS算法和变步长LMS算法及批处理LMS算法相结合,提出了一种新的变换域变步长批处理LMS自适应算法,该算法融合了前面3种算法的优点,可以有效地降低输入信号的自相关程度,克服了固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾,并且实时性较好。计算机仿真结果表明该算法具有更快的收敛速度和更小的失调噪声,可以有效地应用于自适应收发隔离系统。     

拉普拉斯变换在电路分析中的应用

讨论如何利用拉普拉斯变换方法解决复杂电路分析问题，结合一些实例，说明用该方法解的思路和步骤。     

拉普拉斯变换在电路分析中的应用

讨论如何利用拉普拉斯变换方法解决复杂电路分析问题 ,结合一些实例 ,说明用该方法解题的思路和步骤     

一种新的智能控制方法及其在转速伺服系统中的应用

提出了基于相平面的目标函数及相应的模糊神经网络控制器的算法,并在三相交流电机转速变频调节的基础上,讨论了计算机监控电机速度的系统结构,从而实现了对电机转速的智能控制,新的智能控制方法引入了新的指标函数,结构简单,学习速度快,通过实验研究,表明该方法收敛速度快,学习能力强,并提高了系统的鲁棒性,证实了其在电机速度控制中的有效性。     

一种新的混合智能预测模型及其在故障诊断中的应用

针对机电设备运行状态受多因素影响且变化趋势复杂、难以用单一预测方法进行有效预测的问题，提出了一种新的基于经验模式分解、支持向量机和自适应线性神经网络的混合智能预测模型．首先，利用经验模式分解方法将非平稳时间序列按其内在的时间特征尺度自适应地分解为多个本征模式分量，然后根据这些分量各自趋势变化的剧烈程度选择合适的核函数，用支持向量机对其进行预测，最后通过自适应线性神经网络对这些预测分量进行自适应加权组合，得到原始序列的预测值．研究结果表明，对于标准算例和某机组振动趋势的预测，不论是单步预测还是多步预测，该模型的预测性能均好于单一的支持向量机预测方法。     

一种新的粗神经网络及其在股市预测中的应用

提出了一种新的神经网络--推广的粗神经网络,并给出了将其用于上证指数预测的网络结构及学习算法。结果表明,该神经网络用于股市短期预测是可行的,结果也比较准确。     

一种新的锥形算法及其在信号处理中的应用

提出了一种新的信号分解与重建锥形算法，此算法比锥形算法更具有合理性，且算法结构清晰，公式简单，占用贮存空间少，易于在计算机上实现。     

一种新的混合遗传算法及其在机构优化中的应用

针对传统遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种新的混合遗传算法.该算法用模拟退火算法适当拉伸适应度,自适应算法合理调整交叉概率Pc与变异概率Pm以及最优保存策略保护历代最优个体的办法对传统遗传算法进行了改进,同时对约束条件作出了先放宽后逐步加强的措施.经Visual C软件编程计算,得到了较好的优化结果.实例说明,该混合算法收敛速度快,易突破局部收敛的局限而达到全局最优.     

一种新的嗅觉神经模型及其在人脸识别中的应用

提出了一种新的嗅觉神经模型.该模型由嗅球层和嗅觉皮层构成,不同层间由前向和后向反馈构成,具有分布式延时输入,分别用二阶和一阶微分方程描述嗅球层和嗅皮层中神经元.基于ORL数据库,模型被用于人脸识别以分析其模式识别能力.实验结果表明,相比于其他算法,提出的模型具有较好的性能.     

微分变换在压杆稳定问题中的应用

通过一个例子说明微分变换法在压杆稳定问题中的应用方法。     

泛函的一种次微分及其应用

定义了赋范线性空间上泛函的一种新型集值导数(γ-次微分),讨论了它的一些性质及其在非光滑数学规划问题上的一些应用,得到了一些新的结果,这些结果改进和推广了已有的相关结论,对于进一步研究此问题提供了可靠的理论依据.     

一种有限积分变换方法及其在渗流力学中的应用

本文给出了构造有限积分变换的一般方法。这种有限积分变换是根据方程、边界条件及自变量变化范围具体确定。使用这种有限积分变换求解自变量变化范围为任一有限区间的一般二阶偏微分方程,都是行之有效的,且同样的方法构造有限积分变换,可以求解四阶偏微分方程。这种有限积分变换是求解一般工程问题的简易工具。本文还列举了这种有限积分变换在渗流力学中的广泛应用。     

一种新的PRI变换分选算法

脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换及其改进算法是雷达信号分选领域的经典算法之一。在早期的信号环境中,各部雷达信号的PRI值相对接近,传统的改进PRI变换算法能够有效地分选PRI抖动雷达信号,因而得到了广泛的应用。随着信号环境的日益复杂,不同雷达发射的信号其PRI值分布在一个较大的范围内,此时传统算法的分选能力大大减弱。针对上述问题,对传统算法中可变时间起点的改变、PRI箱的选择以及门限的确定三个方面进行改进,提出一种新的PRI变换分选算法。新算法中采用了可变的移动因子、固定的箱分辨率以及合理的门限,在保留原算法优点的同时,能够适应PRI值分布在较大范围内的抖动雷达信号分选问题,并通过模拟仿真验证了算法的有效性。