全面细化成本管理 提高煤矿经济效益

随着社会主义市场经济的不断完善与发展，企业在建立现代企业制度过程中，成本管理在企业管理中的地位越来越高越来越重要，把成本管理当成企业管理的一个关键和中心环节来抓．己成为许多企业经营管理者的共识。现对济宁二号煤矿如何加强细化成本管理、提高经济效益，谈几点自己的认识。     

模糊控制在微型制冷系统中的应用

针对目前微型制冷系统在制冷过程中制冷片严重损伤等故障问题,采用模糊算法进行控制,利用多片制冷片可以让故障分散更好地实现系统控制。经过实验发现,采用模糊控制方法可以大大改善制冷效果,降低制冷故障的发生率,节省了能源,真正做到无噪音,无污染等环保指标。     

基于GARCH模型的风险价值蒙特卡罗模拟

讨论用蒙特卡罗模拟（MC）方法计算风险价值（VAR）。分别用样本标准差和广义自回归条件异方差（GARCH）作为参数代入几何布朗运动方程中，并把计算结果进行比较，得出各模型的适用范围。     

高校运动队发展的新思考

通过文献资料法、归纳对比法、实地考察法、访问座谈法,分析了高校运动队在发展中存在的问题.据此提出了促使其可持续发展的对策与措施,以期完善高校高水平运动队的模式.     

新型网状陶瓷填料的制备及性能测试

开发出一种兼具陶瓷填料及不锈钢丝网填料性能的新型三维网状陶瓷填料,该填料以12面体丝网状聚氨酯材料作前驱体,通过浸渍、喷涂陶瓷泥浆,烘干后制备出高气孔率的通孔网眼素坯,然后经电炉烧结成网状陶瓷板填料Ⅰ型和Ⅱ型2种填料样品,并对其进行了理化性能、流体力学和传质性能测试.测试结果表明,2种填料的传质性能较好,Ⅱ型比Ⅰ型填料沟槽多,通量更大,综合性能更好.     

基于自然驾驶数据的匝道行驶典型场景聚类分析

匝道行驶由于存在潜在的车辆间交通冲突,对自动驾驶汽车来说是一项挑战,因此,有必要对匝道的典型场景开展研究,以便应用于自动驾驶汽车的开发和测试。基于自然驾驶数据（naturalistic driving data, NDD）研究了匝道行驶典型场景。首先,通过对车辆在匝道上交互时的3个主要元素进行定义,包括初始状态（initial state, S）、驾驶动作（driving action, A）和交互性能（interaction performance, P）,并以此来描述车辆的交互行为;然后,选取用于表征A和P的变量作为聚类特征,通过基于Calinski-Harabasz（CH）指数的K-means聚类方法获得8种聚类结果,根据聚类结果对各变量进行分析,得到4种典型的交互方式;再后,通过分析表征初始状态的变量,运用置信椭圆提取典型的逻辑场景;最后,基于逻辑场景随机选择两个具体场景对自动驾驶系统（autonomous driving system, ADS）进行测试和评估。结果表明,运用研究获得的匝道行驶典型场景进行测试,可揭示自动驾驶汽车与其他交互车辆间的交互能力,说明基于NDD并运用聚类分析方法生成的匝道行驶典型场景是有效的。     

不同厚度三维拓扑绝缘体Sb2Te3的圆偏振光致电流光谱

针对观察到厚度为7 nm的三维拓扑绝缘体Sb_2Te_3薄膜的圆偏振光致电流与厚度为30 nm样品的符号相反这一情况,提出进一步利用原子力显微镜表征的方法.利用1 064 nm圆偏振激光的激发,发现30 nm的样品比7 nm的样品具有更大表面粗糙度,从而得到30 nm样品的上表面态对圆偏振光致电流的贡献减小,使其下表面态的贡献占主导;而7 nm的样品为上表面态的贡献占主导,故相比厚度为30 nm的样品出现了反号这一结论.同时利用960 nm激光激发样品,发现厚度为30和7 nm的样品呈现相同的符号,进一步研究表明这个信号可能与InP衬底的自旋注入有关.     

基于智能网联车辆编队的高速公路协同合流控制方法

为解决高速公路合流区在交通需求较高条件下的交通流不稳定和拥堵问题,以提高合流区通行能力和车辆合流过程协调性以及消除合流冲突为切入点,提出了在全智能网联车辆(CAV)环境下基于编队的协同合流(PBCM)策略.在合流区上游匝道路段设置一定长度的编队区,当编队区内的CAV数量满足一定规模后,即触发PBCM策略的执行.策略共包...     

基于k-means聚类与径向基神经(RBF)网络的电力系统日负荷预测

对大型工业企业电力负荷震荡剧烈、幅度大等问题,提出了借助卡尔曼滤波对"失真数据"进行实时估计,弱化陈旧数据权值的k-means聚类和径向基网络的组合预测模型。依据最小逼近误差,利用最小二乘法对RBF网络的输出权值进行优化。文中方法对电力系统不同的工况背景,使用k-means聚类算法来确定隐藏节点的数据中心和扩展常数,改善了常规RBF网络随机选择网络中心的情况,同时使电力负荷精度得以有效提高。最后,依据文中的组合模型和其他4种常用算法分别对宝钢电力系统负荷数据进行分析预测,仿真结果表明:方法对负荷预测效果较好。