带有两个时滞的不确定神经网络的渐近稳定性分析

研究一类具有两个时滞和不确定性神经网络的全局渐近稳定性问题,通过构造新的Lyapunov函数,运用线性矩阵不等式理论将T-S模糊模型扩展到带有两个时滞的含有不确定项模糊神经网络,并给出系统稳定的充分条件。仿真实例验证了结论的有效性。     

时滞神经网络对于新的二次优化的应用

研究了一类新的二次优化最优解稳定性问题,并在M为广义正定矩阵时给出了判定平衡点全局指数稳定的充分条件,通过时滞神经网络解线性投影方程的模型,借助Lyapunov函数给出系统全局稳定性的充分条件,最后用仿真实例说明研究结果的有效性.     

微波辅助醇提法提取紫草总色素的工艺研究

通过正交试验确定了提取紫草总色素的工艺条件为：料液比1：10,微波功率640W,微波时间5min,乙醇体积浓度70％,80℃的恒温水浴中回流提取60min。紫草素的提取率达到了2．73％,与传统方法相比提高了51．6％。     

膏体充填用矿渣--钢渣基胶结剂协同固化Pb2+

利用矿渣-钢渣基胶凝材料(简称冶金渣胶凝材料)代替传统充填料中使用的水泥作为胶结剂,掺入含铅尾砂制成胶结充填料试样,通过流动度和抗压强度表征其工作性能,通过Pb2+浸出质量浓度表征其固化效果,通过X射线衍射、红外光谱、差示扫描量热法等手段分析其物相组成,并与P·I 42．5硅酸盐水泥作对比.在相同条件下,冶金渣胶凝材料试样的流动度平均高出水泥50 mm,且28 d强度符合一般矿山3．0 MPa的要求.冶金渣胶凝材料试样28 d龄期铅浸出质量浓度低于地下水环境质量标准Ⅲ类水0．05 mg·L-1的限值,而水泥为0．1 mg·L-1左右.冶金渣固化铅性能优于水泥的机理在于冶金渣胶凝材料水化生成更多钙矾石.此外,冶金渣胶凝材料水化产物可能存在类沸石相,更有利于吸附固化Pb2+.     

多模式资源约束型折现流时间-费用权衡项目进度

传统离散时间-费用权衡(DTCTP)项目进度研究以费用最小化为目标，无资源约束和间接费用，这与实际工程项目的实施不相符。提出多模式资源约束型折现流时间-费用权衡项目进度问题(MRCTCTPDF)，以净现值为优化目标，考虑项目执行中的各项资金流：活动费用、业主的支付及与奖惩机制联系的奖金(罚金)、项目的间接费用；并且将活动费用区分为不变费用和可变费用。建立MRCTCTPDF的数学模型，通过一个数值实例验证模型的有效性。结果表明，项目的最优进度安排与业主的支付行为及资源约束密切相关，这对承包商进行项目工期-费用权衡决策具有重要的借鉴意义。     

基于引力模型的区域物流空间联系及其网络结构研究——以福建省为例

基于空间联系视角,以福建省64个县域为研究对象,采用引力模型构建福建省各县域间物流空间联系网络,借助社会网络分析方法测算物流联系网络的网络密度、网络中心性以及凝聚子群,从而对其联系强度、方向和空间布局等进行研究.结果显示:区域内各县域物流质量水平差异性显著,物流空间联系分布不均衡,最大引力线核心区域结构较为稳定,具有区...     

分光光度计法测定啤酒中甲醛含量

采用乙酰丙酮比色法对啤酒中甲醛含量直接测定,结果表明,体系pH值接近6,沸水浴10min后,基本显色完全,且可稳定存在12h,试验过程中选择纯度为0．25％的乙酰丙酮试剂,且应每周更新标准曲线。研究表明,采用该法简单、快速且可靠。     

科技型小企业新产品研发项目的SPA综合评价方法研究

高新产品的研发是科技型小企业可持续发展的根源 ,但对高技术项目的投资却具有极高的风险。本文针对科技型小企业新产品研发项目的特征 ,建立了包含概率和项目目标三因素的风险评价指标体系 ;依据确立的指标体系 ,给出了使用集对分析综合评价的数学模型。最后 ,用一个实例说明了集对分析在科技型小企业新产品研发项目风险评价中的应用     

R&D项目周期和费用的随机网络模拟

本文针对R&D项目的特点 ,首先探讨了利用随机网络技术建立项目仿真模型的步骤和方法 ,并给出了一个典型的R&D项目的随机网络模型 ;随后 ,研究了随机网络模型的模拟求解问题 ,通过编制专用软件 ,对所建立的模型进行了模拟求解 ,获得了项目周期和费用的概率分布和各种统计特征值 ;最后对求解结果进行了讨论分析 ,并对项目的周期和费用进行了统计推断 ,从而为项目周期和费用的决策和控制提供了定量化的参考依据     

基于GERT模型的新产品研发项目周期仿真分析

针对新产品研发项目周期的估计和控制问题，以VCDM3型真空树脂灌注机研发过程为背景，利用随机网络技术建立该项目的GERT模型并对其进行仿真求解，获得项目周期的概率分布和各种统计特征值。随后分析影响项目周期的各种因素，通过对敏感性系数的计算找出关键活动及其关键参数，并进一步绘制关键敏感性系数随影响因素相对变动幅度的变化曲线，在对曲线讨论分析的基础上最终得出项目周期的最佳控制策略。