质量功能配置中基于ANN的顾客需求重要度评估方法

提出了一种基于人工神经网络（ＡＮＮ）的质量功能配置（ＱＦＤ）中顾客需求重要度评价方法,该方法的最大特点是直接从学习后的网络连接权重中提取出顾客需求重要度信息,讨论了网络的拓扑结构,以及如何从学习后的网络权重中提取出顾客需求重要度信息的方法,应用统计方法消除了网络学习初始权重对最终评估结果的影响,用一案例对提高提出的方法进行了验证,分析了网络隐含层节点数变化对顾客需求重要度评估结果的影响,实验表明,     

关于二分图的2-因子

证明：若Ｇ＝（Ｖｉ;Ｖ２;Ｅ）是一个二分简单图,│Ｖ１│＝│Ｖ２│＝ｎ≥２ｋ＋１且δ（Ｇ）≥〔ｎ／２〕＋１,那么Ｇ含一个２－因子,它恰有ｋ个分支。     

基于残差网络的高温合金微观组织图像分割方法

材料微观组织图像分析是材料研究的重要环节,其分析方法的精准性和快速性对新材料的设计、研制和现有材料的优化、寿命评价都非常重要。因此,如何建立更快速更精准的微观组织分割方法成为微观组织图像分析和性能评价的关键。针对传统的微观组织图像分割技术对于高温合金材料分析精度不高等问题,通过对卷积神经网络结构进行优化,提出了一种基于Res_Unet网络的微观组织图像分割方法。实验验证结果表明,本文的方法不仅解决了深度学习在材料组织图像小样本数据上的实现问题,还显著提高了材料微观组织图像的分割精度。     

由圈长分布确定的偶图

阶为n的图G的圈长分布是序列(c1,c2,…,cn),其中ci是图G中长为i的圈数.得到如下结果:设A■E(Kn,r),|A|=4,n≤r≤m in{n 6,2n-9},则G=Kn,r-A是由它的圈长分布确定的.     

PID型大范围预测自校正控制器的设计与实现

本文通过对一般的大范围预测控制中目标函数的改进，导出了具有ＰＩＤ结构的新型大范围预测自校正控制计算法，使得控制器的动态性能及鲁棒性得到加强。本文还给出了这种方法的实现步骤，进行了数值仿真实验。仿真结果验证了该项控制器的有效性。     

一类非线性微分方程周期解的存在唯一性

利用Liapunov函数的方法,研究了两个非线性微分方程的周期解的存在唯一性及其渐近稳定性．     

3-连通无爪图周长的一个定理

设Ｇ为ｎ阶３ 连通无爪图,δ＝ｍｉｎ｛ｄ(ｘ)｜ｘ∈Ｖ(Ｇ)｝,δ＝ｍｉｎ｛ｍａｘ(ｄ(ｘ),ｄ(ｙ))｜ｘ,ｙ∈Ｖ(Ｇ),ｄ(ｘ,ｙ)＝３｝,则Ｃ(Ｇ)≥ｍｉｎ｛ｎ,３δ＋δ,６δ｝·用反证法,若图Ｇ的最长圈不满足结论,利用Ｇ的３ 连通性和无爪性构造矛盾·     

钢管-纤维增强水泥基符合材料混凝土叠合柱轴压性能

为了研究构造参数对钢管-超高延性纤维增强水泥基材料(engineered cementitious composites,ECC)混凝土叠合柱的轴压力学性能的影响规律,采用数值模拟方法对比分析了长细比、截面形式、钢管壁厚、纵筋直径以及配箍率对极限承载力、破坏模式和荷载-位移曲线的影响,研究不同参数的影响规律.研究结果表明:通常采用ECC混凝土替代外包普通混凝土能有效提高叠合柱的承载能力,同时能极大改善试件的延性;相同截面含钢率条件下,采用圆截面钢管的构件约束效应较好;钢管厚度与构件长细比是影响钢管-ECC混凝土叠合柱承载能力的重要参数;外包纵筋直径与箍筋间距变化对试件承载力具有提高作用;随着钢管厚度、纵筋直径的增加及构件长细比的减小,单轴荷载作用下叠合柱的承载力得到提高.     

基于GRNN的中厚板轧机压力预测模型

为了实现中厚板轧机在轧制过程中的压力变化自动预测和控制,分析了轧制过程中压力变化的影响因素,在神经网络技术和现场实测数据的基础上,利用Matlab人工神经网络工具箱,应用广义回归神经网络建立压力变化预测模型来提高轧制压力变化预测的精度.经过对现场实测数据的处理,分析了工作辊直径和初始板坯宽度对轧制压力网络模型精度的影响.指出随着工作辊直径的增大,网络的精度逐渐降低;随着选用初始板坯宽度的增大,网络模型的精度逐渐增高.结果表明:该方法建立的模型可以实现对压力变化的预测,且预测精度有较大提高.     

3-连通无爪图的周长

设Ｇ为ｎ阶３连通无爪图·δ＝ｍｉｎ｛ｄ(ｘ)｜ｘ∈Ｖ(Ｇ)｝,δ＝ｍｉｎ｛ｍａｘ(ｄ(ｘ),ｄ(ｙ))｜ｘ,ｙ∈Ｖ(Ｇ),ｄ(ｘ,ｙ)＝２｝,则Ｃ(Ｇ)≥ｍｉｎ｛ｎ,３δ＋δ,６δ｝·采用反证法,将图Ｇ分为若干情形·在每一种情形中,利用图Ｇ的３连通性和无爪性,构造若图Ｇ的最长圈不满足已给条件的矛盾·