多变量非线性系统的模糊自适应输出反馈H∞控制

针对一类多输人多输出非线性不确定系统，提出了一种模糊自适应输出反馈控制方法．该方法不需要系统状态已知的条件，而是设计模糊观测器来估计系统的状态，证明了所提出的模糊自适应控制方法不但保证闭环系统的稳定性，而且在系统状态不可测的条件下，输出跟踪误差取得H^∞跟踪控制性能，通过仿真研究表明了所提出的方法的有效性．     

非线性局部碰磨转子的局部分岔分析

本文考虑了两自由度的非线性局部碰磨转子系统,在原系统的无量纲模型的基础上,用Lyapunov-Flo-quet变换这一解析方法得到便于研究其分岔行为的形式,并用高维分岔理论研究系统的局部分岔行为。     

强半连通空间及其基本性质

利用强半开集定义了强半连通空间,给出强半连通空间的等价刻画,并讨论其基本性质.     

卫星遥感资料在山西大雾监测中的初步应用

根据卫星资料监测雾的基本原理,用NOAA极轨气象卫星多通道合成图像对山西省内出现的几次大雾进行了监测,探讨了遥感资料识别雾的方法。     

两种Cr(Ⅲ)配合物的合成、结构和光物理性质

采用溶剂热合成方法,得到了2种Cr（Ⅲ）配合物：Cr（oxinate）3·CH3CH2OH（1）和Cr（oxinate）3·CH3OH（2）．对2种化合物的单晶体进行X-射线衍射分析,确定了分子结构和晶体结构．2种化合物均为单斜晶系,P2（1）／n空间群．晶胞参数分别为：a=1．1255nm,b=1．3281nm,c=1．6783nm,α=90°,β=94．479°,γ=90°,V=2．5011nm^3,Z=4,F=1．052,R=0．0511（1）;a=1．0912nm,b=1．3136nm,c=1．6847nm,α=90°,β=97．73°,γ=90°,V=2．3930nm^3,Z=4,F=1．098,R=0．0467（2）．结构解析表明,2种化合物均存在着分子内氢键．对2种化合物的UV—VIS-NIR和荧光光谱进行了测定、分析指认和对比．     

基于多层次模糊综合评判的网络成瘾评价

针对网络成瘾评判中需要考虑多种因素且多具有模糊性和随机性等特点,基于多层次模糊综合评价方法进行网络成瘾评价.确定了适宜的分级指标和标准,建立了各个指标对不同论域等级隶属度的计算模型,采用试算法权重选取标准,对某网民进行模糊综合评判,确定其成瘾程度.结果表明,模糊综合评价方法不仅能够比较全面地考虑各种因素的影响及其相互作用,并能在一定程度上反映影响成瘾程度的关键因素,为进一步成瘾诊断提供决策依据.     

饲料中小肽豆粕替代鱼粉对青鱼幼鱼生长及其体组成的影响

以初始体重(2.00±0.08)g的青鱼幼鱼为研究对象,用小肽豆粕分别替代饲料中0(D1)、25%(D2)、50%(D3)、75%(D4)及100%(D5)的鱼粉,配制成5种等氮、等能的饲料,在室内养殖系统中进行为期8周的生长试验,探讨饲料中小肽豆粕与鱼粉的不同比例对青鱼幼鱼生长及其体组成的影响。结果表明:D2组的增重率(WGR)、特定生长率(SGR)、饲料系数((FCR)、肝体比(HIS)及肥满度(CF)与对照组差异均不显著(P0.05);D3-D5组的WGR、SGR、HIS及CF显著低于对照组(P0.05),FCR则显著高于对照组(P0.05),蛋白质效率(PER)随着替代比例的增加显著降低(P0.05),成活率(SR)、肠体指数(the intestine weight index)及肠长指数(the intestine length index)无显著变化(P0.05)。D2组全鱼水分及粗蛋白含量与对照组差异不显著(P0.05),D3-D5组全鱼水分含量显著高于对照组(P0.05),粗蛋白含量则显著低于对照组(P0.05),粗脂肪及灰分含量在各组间无显著差异(P0.05)。各试验组肌肉的水分、粗蛋白、粗脂肪及灰分含量与饲料中小肽豆粕的替代比例无显著相关性(P0.05)。在本试验条件下,饲料中小肽豆粕替代鱼粉的比例为25%时,对青鱼幼鱼的生长不产生显著影响。     

多宇宙并行量子遗传神经网络人脸识别算法研究

针对传统遗传算法交叉、变异过程过于繁琐和神经网络在极值判断及收敛速度受限等问题,提出了一种并行的量子遗传算法优化神经网络权值的算法.首先引入了量子计算的概念,在量子计算的过程中使用量子旋门实现染色体的训练,然后引入量子交叉克服了早熟收敛现象,避免了遗传算法中繁琐的交叉、变异过程.最后设计实现了并行的卷积神经网络,使用并行量子遗传算法优化了卷积神经网络权值,实现了并行量子遗传神经网络人脸识别系统.实验结果表明,相对于原来的遗传算法,该算法在鲁棒性和实验速度上都有明显的提高.     

信息系统应用项目的绩效评价

给出在获得竞争优势、实现战略目标、获得经济效益等目标下,信息系统应用项目实施效果的评价指标体系,并简述在这些指标体系下的评价方法。     

求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法

车辆路径问题是一类典型的组合优化问题,大部分研究都只考虑车辆能力固定的情形,实际中受货物形状特性及客户需求变化,车辆的能力是受限变化的,针对能力受限变化的车辆路径问题(varied capacitated vehicle routing problem,VCVRP),基于动态规划理论,提出一种求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法.该算法以传统的最佳适应降序算法(best fit decreasing,BFD)和最小生成树(minimum spanning tree,MST)算法为基础,引入K步回溯,短途优先原则,实现了VCVRP中的货物装箱问题和路由选择问题的近似解耦.同时给出了该算法的优化目标车辆旅程的理论上界,短途优先原则的局部最小的理论分析与证明.最后以乘用车物流运输案例为背景,给出了计算实例,并从算法参数与算例规模多个角度进行求解质量与算法性能的分析.