非正式纠纷解决中的关系量化研究

在纠纷解决中的利益妥协——关系合作与利益竞争——关系博弈的两种模式基础上,关系程度不同会在纠纷解决过程的各种因素中基于关系和利益的比较而形成不同的量化结果,具体因素包括了规范选择、程序选择、妥协程度和关系的资源转化等,每一个因素都会量化关系程度,最终形成不同程度的关系与利益的妥协。     

共沸蒸馏脱水法对铜基甲醇合成催化剂前驱体结构和催化性能的影响

研究不同的脱水方法对催化剂前驱体的结构、催化剂比表面和催化活性的影响。前驱体的晶相分析表明：前驱体主要由孔雀石、绿铜锌矿和水锌矿三种晶相组成。共沸蒸馏脱水法比加热脱水法制备的前驱体含有较多的孔雀石相。比较共沸蒸馏和加热脱水法制备的催化剂，前者的比表面、分散性和催化活性均高于后者。这些结果对铜基甲醇合成催化剂的生产具有明显的意义。     

面向抽油机节能的GRNN过程建模及工艺参数优化

针对抽油机系统效率低,能耗大的问题,提出一种基于数据挖掘的抽油机建模及节能优化方法。抽油机的工艺参数理想与否是决定抽油机效率的一个重要因素,而抽油机模型的有效性又是优化工艺参数的关键。抽油机工作过程是一个复杂非线性系统,很难用准确的数学模型描述,广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)非线性映射能力强、容错性高,适于解决非线性系统建模问题。为此,提出利用GRNN确定工艺参数与增产节能指标的映射关系,建立抽油机模型;实验结果表明模型的拟合度较好,建模效果良好。紧接着,运用具有智能特性的Pareto向量评价微粒群算法(vector evaluated particle swarm optimization based on pareto,VEPSO-BP)对模型进行搜索寻优,确定工艺参数的最优值,并用优化后的工艺参数指导实际生产;实验结果表明优化后的抽油机采油系统产量提高6.6%以上,用电量降低4.1%以上,验证了所提方法的可行性和有效性。     

履带车辆自动变速的自适应模糊控制与仿真研究

为提高履带车辆自动变速系统对复杂行驶工况的自适应能力,在基本模糊控制策略基础上,运用参数自调整模糊控制方法,建立了一个具有两级递阶结构的自适应模糊换挡控制系统。基本模糊控制模块将油门开度、车速和加速度三参数进行模糊化和模糊推理,实现挡位决策;自适应控制模块按照测得的车速和加速度对直线行驶阻力和附着力进行在线辨识,进而对量化因子进行自调整,可改善履带车辆在随机工况条件下的换挡品质。该系统对不确定的车辆参数和外界负荷的扰动具有较好的稳定性。仿真研究表明所设计的模糊控制系统具有良好的自适应能力。     

基于GIS的江西省脆弱生态环境时空评价

进行脆弱生态环境研究,对生态环境建设与保护具有重大意义。本研究以江西省为例,在G IS支持下,通过构建脆弱生态环境评价指标体系,计算生态环境脆弱度,利用重心迁移模型计算脆弱度等级的重心迁移方向和距离。研究结果表明,自20世纪80年代中期至2000年,该省生态环境总体上有了极大改善,2000年轻度脆弱等级面积122 649.29 km2,占全省总面积的73.5%,比20世纪80年代中期增加919 26.80 km2,增加259.91%;轻度脆弱等级重心迁移结果表明,赣南部生态环境的改善好于赣北部。     

不同直链淀粉含量水稻籽粒淀粉积累及其相关酶的活性变化研究

以4个不同直链淀粉(AC)含量水稻品种为研究材料,研究籽粒淀粉积累规律及其相关酶的活性变化,并分析了两者之间的相关性.结果表明直链淀粉积累速率、支链淀粉积累速率、颗粒结合型淀粉合成酶(GBSS)和可溶性淀粉合成酶(SSS)活性均呈单峰曲线变化.所有水稻品种直链淀粉含量在花后5～15 d增幅最大;支链淀粉含量在花后5～20 d有一个极显著增加的过程,B6优4761增幅最大.Logistic方程拟合淀粉积累过程发现,直链淀粉积累量的高低主要取决于最大积累速率的高低,而最大积累速率出现的早晚和活跃积累天数的长短决定了支链淀粉积累量的高低.高AC含量品种菲优188直链淀粉积累量、积累速率及GBSS活性最大值显著大于其它水稻品种;糯稻品种成糯88在花后15 d的支链淀粉积累量和积累速率最大,但其籽粒SSS活性较低.灌浆后期,高AC含量品种菲优188的籽粒千粒重明显大于其余水稻品种.相关分析表明,所有水稻品种籽粒淀粉积累速率均与GBSS、SSS活性呈正相关,说明籽粒淀粉积累量的高低还受到GBSS和SSS活性的影响.     

基于UKF神经网络子空间逼近的非线性动态过程演化建模

复杂化工过程建模对于工艺操作变量优化、指导技术决策具有重要意义,人工神经网络是其广泛采用的建模工具.但化工过程往往是复杂非线性动态系统,而描述其过程的神经网络模型往往是一个静态映射.没有考虑也很难考虑其操作变量与内部状态变量共同对目标性能的影响,从而导致依赖静态模型的技术决策效果不稳定.将静态过程模型看成是复杂非线性动态模型在操作变量子空间上的投影模型,为保证该投影模型实时逼近理想的非线性动态模型的精度,提出用Kalman滤波实时更新神经网络模型的权值,建立基于Kalman滤波神经网络子空间逼近的非线性动态工艺演化建模方法.鉴于扩展Kalman滤波的计算复杂性和精确性,采用无迹卡尔曼滤波刷新神经网络模型的权值.最后,把该方法应用于氢氰酸(HCN)工艺过程的动态演化建模试验,结果表明,该方法高精度地跟踪了非线性动态演化化工过程.因此,基于Kalman滤波神经网络子空间逼近的建模方法适用于非线性动态工艺演化建模.     

基于功率控制的传感反应网络任务招标策略

针对无线传感反应网络中事件频发区域内执行器节点能耗过大的问题,提出一种基于功率控制的动态任务招标策略.利用拍卖机制,考虑事件发生频率和先验数据,确定2类候选节点数目,其中基本候选节点由任务元数量决定,而冗余候选节点数量由事件发生频率和候选节点不足导致的重新招标次数决定,并利用功率控制技术实现招标范围调整,使得参与事件处理的节点随着事件发生频率而动态变化.仿真实验表明:该策略下任务由多个执行器节点并发协作完成,实时性和网络能耗均衡性都得到改善.     

基于自适应动量因子的区间神经网络建模方法

区间神经网络建模是区间控制的核心部分,也是提高系统鲁棒性的重要方法.针对区间神经网络算法收敛速度慢的问题,提出一种自适应动量因子算法.算法利用区间运算建立输入与输出数据的映射模型,通过引入具有自适应特性的动量项,使用最速下降法对动量项进行自适应更新,在加快系统收敛速度的同时,克服系统稳态误差大和容易陷入局部最小值的弊端.典型算例实验表明:区间神经网络能够较为精确地建立区间网络模型,自适应动量因子算法提高了区间神经网络整体性能.     

我国体育用品制造业与对外贸易发展的关联性研究简

利用查询文献资料、数据统计分析、比较研究与计量经济分析等方法,从企业数量、从业人数、资产规模、销售产值、产成品年增长、出口交货值等指标对我国体育用品制造行业发展现状及其与对外贸易之间的关联性进行了详细统计分析.结果表明:我国体育用品制造行业发展与国民经济的发展很难存在显著性相关性,其关联度较大的依次是贸易总额、出口贸易额、人均GDP和进口贸易额.建议不断加大国内政策支持与引导,拉动国内消费需求与外贸出口增长,加强体育产业结构调整,增强体育科技创新,做好自主体育品牌建设与推广营销等.