大型电站锅炉主蒸汽温度的模块化阶梯式动态矩阵控制

针对淮南平圩电厂#1锅炉主蒸汽温度难以自动调节的问题,在充分了解系统特性、综合考虑各个扰动因素后,作者引入10个影响因素,提出了采用模块化、阶梯式动态矩阵控制方案,成功地解决了该厂2008t/h锅炉主蒸汽温度难以自动调节的问题,使其控制指标达到540±3℃之内,优于国家标准540±4℃.这一实施方案能解决大惯性、大时延及多扰动系统控制问题,具有在线辨识、滚动优化和实时反馈等优点.     

发酵过程混合神经网络模型及其仿真

提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型，该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成，由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络，两个网络能够合并为同一表达式，并具有线性形式，可采用线性最小二乘法求解网络权值，与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比，该模型训练方式简单，并可方便地使用在线辨识算法。     

模糊数空间上下确界的度量刻划

在模糊数空间上定义了一种新的度量，证明用这种度量可以对序有界的模糊序列的上、下确界进行刻划。     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

基于神经网络的企业信用等级评估

企业信用等级评估是金融领域重要的问题，论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样，然后，根据企业样本性质的不同，将其分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，此外，还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型，并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。     

谈英语阅读中捷效寻读教学及能力的培养

根据对一些学生的日常阅读情况的观察和阅读理论最新的研究成果 ,以及心理学的相关理论的分析 ,提出应该加强捷效寻读技能的教学 ,从理论和实践上提出了相应的方法。     

基于系统振动的啮合齿轮齿面上的相对滑动运动分析

以单级直齿圆柱齿轮传动为研究对象,建立了系统的数学模型.通过齿轮系统振动运动分析,论证了考虑系统振动时存在于啮合轮齿齿面间的相对滑动运动,在此基础上对比分析了考虑和不考虑系统振动时存在于啮合轮齿齿面间的相对滑动运动的特点.指出由于系统振动的原因,齿轮副的实际中心线不是固定不变的,而是以平面运动方式变化的,实际啮合点的轨迹(亦即啮合线)不是一条直线,而是一条曲线.当齿面磨损或胶合破坏始于齿高中部时,造成这种破坏的主要原因是齿轮系统的共振.     

(β,α)-模糊子群

通过应用模糊点与模糊集之间的邻属关系，给出了(^-β,^-α）-模糊子群的定义。并得到了一种称之为(^-∈^，-∈∨^-q)模糊子群的新模糊子群。     

Visual Basic中动态数组的应用

Visual Basic中 ,动态数组的使用非常灵活 ,其用途十分广泛 .在循环使用一个以上动态数组时 ,优势更明显 .通过编写构造素数表以及求多项式导数的通用函数过程 ,可充分显示动态数组在 Visual Basic编程中的重要性