并联型混合建模方法在诺西肽发酵过程中的应用

针对诺西肽发酵过程中菌体浓度的估计问题,提出了一种并联型混合建模方法.该混合模型分两部分:机理模型部分和误差补偿模型部分.利用二氧化碳释放率方程与茵体生长动力学模型,推导出了一种新的茵体生长动态模型,并以此作为混合模型的机理模型部分;利用神经网络构成误差补偿模型部分,其中该部分的辅助变量是在分析与诺西肽发酵过程对应的非结构模型的基础上,根据隐函数存在定理选取的.实验结果验证了所提方法的有效性.     

细胞自动机及其在菌体生长建模仿真中的应用

在介绍细胞自动机基本概念、基本特征和仿真模型建立步骤的基础上，较详细地讨论细胞自动机在青霉素发酵过程菌体生长建模及仿真中的应用。在建立青霉素分批发酵过程菌体生长细胞自动机模型的前提下，以Matlab为开发工具实现了模型的可视化编程，并进行了仿真实验。实验结果表明，利用细胞自动机建立的青霉素分批发酵过程菌体生长仿真模型能较好地描述青霉素菌体生长的演化行为。由此可以看出，细胞自动机具有很强的模拟复杂物理现象或过程的能力，其为青霉素发酵过程的建模、仿真提供了一种理想的生命计算模型。     

诺西肽分批发酵过程混合建模

提出了基于过程机理和神经网络修正的混合建模方法.利用差分进化算法对诺西肽分批发酵过程机理模型的参数进行辨识,用神经网络建模方法对机理模型进行修正.模型的训练与验证数据都取自实际的实验过程-诺西肽分批发酵.验证结果表明,混合模型比单纯的机理模型具有更高的精度.     

基于机理知识与最小二乘支持向量机的诺西肽发酵过程混合建模方法

提出了一种综合先验机理知识与最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模方法。机理知识由两部分组成,一部分是表示发酵过程的质量平衡方程;另一部分是简单的过程参数估计模型。采用最小二乘支持向量机模型对这种简单估计模型进行校正,弥补它的不精确性。这种混合模型被应用到诺西肽发酵过程中进行生物量浓度、基质浓度与产物浓度的估计中,结果表明加入先验机理知识的混合模型增加了单纯的支持向量机模型的泛化能力。     

基于极限学习机的生化过程软测量建模

针对极限学习机方法隐层神经元数目过多的缺陷，提出一种改进的极限学习机方法。在单隐层前向神经网络的隐层中，增加一类分类神经元，从而形成了一种新的单隐层神经网络结构。针对不同类样本数不相同的问题，提出了处理方法，使得可以利用相同的隐层神经元对不同类的学习样本进行拟合，这使得网络的隐层神经元数目大大降低，从而简化了模型的结构，提高了神经网络的计算速度。将这一方法应用于诺西肽发酵过程，建立了菌体浓度的软测量模型，实现了菌体浓度的在线预估。     

基于多支持向量机的诺西肽发酵中菌体浓度软测量

提出了多支持向量机建模进行发酵过程的参数识别方法。这种建模可以称为“多模型”方法。发酵过程存在着像菌体浓度等不可在线测量的生物量,只能采用离线采样分析方法,由于所得数据是在不同的时间间隔内获得的,导致检测结果经常出现较大的滞后,不能及时指导生产。而软测量技术的发展为该问题提出了一个很好的解决办法。提出的多支持向量机建模方法,利用可在线测量信息,建立了菌体浓度的预估模型,并且把它应用到诺西肽发酵过程中,估计结果与实验结果吻合得很好,表明了该软测量方法的实用性。     

基于VRML的多晶体晶粒三维形貌仿真及可视化研究

根据模拟微观组织的Rappaz连续形核模型和晶粒的细胞生长法,对多晶体凝固过程中晶粒组织进行了三维建模。采用面向对象的计算机仿真技术,完成了晶粒的三维形貌仿真;并将由VC 6.0中生成的仿真结果自动转换为VRML2.0的场景文件;在浏览器中实现了三维仿真结果可视化。在PC机上实验表明,所构建的仿真模型较好地模拟了多晶体的三维形貌;从而为多晶体材料微观组织的研究提供一种三维数字化模型。     

基于Modelica的直线电机控制系统建模与仿真研究

Modelica是一种新型建模语言,采用代数微分方程对机电领域组件和耦合关系进行统一描述,适合于机电产品的建模与仿真。应用Modelica研究直线电机控制系统性能是一种新方法。在建立直线电机控制系统数学模型的基础上,展示了系统、电/机转换部件Modelica模型的建立过程。对系统进行图形化和语言化建模,实现了基于开源平台OpenModelica的模型仿真及结果输出;与基于Simulink的系统模型仿真进行对比,结果基本一致。     

氨糖发酵过程建模与工艺参数优化研究

针对目前生物传感器价格昂贵且检测精度低使得在氨糖发酵过程中难以获得准确实时的生物参数的现状,建立了最小二乘支持向量机模型以实现菌体浓度、产物浓度、底物浓度的预测。为了提高预测模型的精度,采用基于Levy飞行的改进多元宇宙算法对最小二乘支持向量机模型的若干参数进行优化。在此模型的基础上,以发酵完成时刻产物浓度最大为目标,通过改进的多元宇宙优化算法对发酵工艺参数进行了优化。仿真实验表明该方法取得了较高建模精度,提高了发酵最终产物浓度。     

直升机砂尘环境试验风洞的浓度控制策略及仿真

砂尘环境会对直升机工作性能和可靠性产生重要影响，针对直升机砂尘环境试验风洞内的砂尘浓度控制难题，在对其受控对象进行动态特性分析的基础上，建立起砂尘浓度变化的动态特性模型，提出了一种旋转给料器转速调节与气力输送系统调节阀开度调节相结合的沙尘浓度控制策略，并对其控制效果进行了仿真研究，仿真结果表明这一控制策略可以有效提高直升机砂尘环境试验风洞的砂尘浓度控制效果。     

棉花根系生长发育的虚拟研究

采用GREENLAB植物功能-结构模型的原理构建了棉花根系模型。该模型以根系基本生长单元为基础,模拟了棉花根系的拓扑结构;根据不同类型的根个体获取生物量能力的不同,通过模拟不同根个体(库)对植株地上部分配给根系的生物量(源)的竞争,实现了生物量在根系中的分配;根据异速生长规则实现了根个体几何结构计算,从而模拟出根个体的轴向生长、径向生长。最后,根据根个体空间伸展规则与空间Voxel元技术,实现了棉花根系的空间结构的虚拟。     

混合信号集成电路衬底模型提取的格林函数法

论述了提取混合信号集成电路衬底电路模型的格林函数法。在分析了两种常用集成电路衬底模型的基础上 ,阐述了应用格林函数提取混合信号集成电路衬底电路模型的原理 ,推导出了衬底电路模型中电阻参数提取所对应的格林函数形式 ,得出了格林函数法计算衬底参数的公式。该方法可用于衬底模型中节点间电阻值或阻抗值的计算 ,其计算效率较高。     

基于本体语义分析的三维文物模型检索

随着互联网和计算机图形图像技术的迅猛发展,以三维模型为主要展现方式的多媒体资源数量呈现井喷式的增长,这不仅归因于三维模型具有更丰富的展现力,同时还弥补了图像和视频等多媒体资源在信息共享、存储、展示等多方面的不足。针对文物数字化保护领域中三维模型海量增长所带来的模型管理和检索等问题,提出了基于本体语义分析的三维文物模型快速检索方法。首先,对三维文物模型进行分类,构建针对文物领域的本体,建立模型的属性信息以及构建文物分类概念之间的关系;其次,根据本体之间的属性关系,建立该领域的相关推理规则,形成文物保护领域的语义网络;再次,利用本体语义信息以及本体之间的关联关系,生成本体信息之间的语义推理系统;最后,基于上述工作基础完成文物三维模型的快速、准确检索。实验结果表明,该方法在检索结果的查准率和查全率方面较传统检索方法达到了更好的效果。     

北部湾二长棘鲷资源开发保护策略研究

运用单位补充量模型评价了北部湾二长棘鲷资源,显示雌雄个体问生长和死亡率并没有显著差异。推测在当前捕捞死亡系数下,单位补充量产卵群体生物剩量为16．76％,表明该渔业已处于过度捕捞,存在未来幼鱼补充失败的可能。比较了几种管理策略,最小开捕体长、禁渔期和禁渔区的组合,确定何种开发模式既能提高单位补充量产卵群体生物量又不造成过度降低单位补充量渔获量而引发渔民的经济利益冲突。研究表明,实施禁渔期、禁渔区管理在当前捕捞死亡系数下都可一定程度地提高单位补充量产卵群体生物量。建议在保持当前禁渔期管理的同时,再配合最小开捕体长104mm措施,可使单位补充量产卵群体生物剩量恢复到28．39％,单位补充量渔获量提高31．95％,保证该渔业不致崩溃。但要实现该渔业的可持续发展,相关捕捞努力量还需减少32．50％。图7,表4,参24。     

泡沫随机临界时点超指数膨胀模型:中国股市泡沫的检测与识别

传统的泡沫模型都是假设泡沫是指数膨胀的, 无法显著地将泡沫和同样是指数增长的基本面引起的高速价格增长区分开来, 使得泡沫检验的有效性遭到置疑. 泡沫超指数膨胀模型可以克服这一缺陷, 它认为泡沫是一种本质上快于指数增长的更快膨胀, 具有一个理论上的有限时间终结点. 引入了最新的一类超指数膨胀模型——均值回复平稳随机临界时点模型. 它将泡沫的检验和识别转化为1)检测"非线性非平稳的股价序列是否潜含均值回复的平稳临界时点序列"; 2)估计正反馈效应指数和潜在临界时点. 利用它对中国股市2005年中期至2007年后期的投机泡沫实证分析表明, 该模型能够有效的检验中国股市泡沫的存在性, 并能识别29个行业板块间泡沫的膨胀强度和稳定性大小. 同时, 模型对于中国股市的泡沫破灭也有良好的预警效果. 最后分析了模型的政策含义.     

Weibull分布产品零失效下的可靠性增长研究

提出了一种新的基于修正似然函数的可靠性增长分析方法,解决了现有的基于失效次数的可靠性增长模型不能解决的无失效数据情形下的可靠性增长分析问题。该方法首先利用数据合并技术和修正似然函数法得到各研制阶段结束时的可靠性水平,然后利用Duane模型研究系统瞬时失效率随研制试验延长而递减的可靠性增长规律,最后通过仿真实例说明了该方法的有效性。     

一种参数估计方法及其在可靠性增长分析中的应用

在可靠性增长分析中,研究Gompertz模型,Duane模型和AMSAA模型的参数点估计方法的文献有很多。本文应用微分回归方法,获得了上述模型参数的又一种点估计,其优点在于:点估计的表达式能显式给出且计算简便。     

Electricity Consumption and Its Impact Factors: Based on the Nonparametric Model

The security of power consumption demand is an essential issue in maintaining a rapid economic development in China. Owing to the advantages such as the robustness and favorable estimation performances, the semiparametric model and nonparametric models have obtained wide popularity. In this article, based on the semiparametric and nonparametric models, a new estimation model is created, and the linear and nonlinear effects of influencing the power consumption are investigated. The results indicate that the economic growth, population, and economic structure play a vital role in the power consumption; the impact of the power price index on the electricity consumption is small, which can-not offset rapid growth of the electricity consumption that the economic growth, population and economic structure bring; the energy utilization efficiency still stays at a low level in China.     

考虑多种真实情况的软件可靠性增长模型

进行软件可靠性评估主要通过构建软件可靠性模型实现。软件可靠性模型通常给出被检出的故障可以立即被排除,并且不会有新的故障被引入的假设,这与实际的检错过程是不相符的。针对以上假设条件,提出了一种新的软件可靠性增长模型。该模型将软件的检错过程和排错过程作为两个独立的非齐次泊松过程分别进行建模,并将软件中存在的故障数看作是一个变化的函数,该函数包括软件中初始故障及引入的故障。在两个数据集上进行相应实验证明,较之其他模型,新建模型的拟合和预测效果更好。