系统模糊优选理论在投资项目决策中的应用

从相对隶属度的概念出发,结合投资项目决策的特点,提出一种多目标系统模糊优选方法,建立了决策模型.该模型具有较好的通用性和可操作性,可供决策者参考.     

非连通图(P3∨Km)∪G及(C3∨Km)∪G的优美性

 将k--优美图的概念进行了推广,引入A～B优美图的概念,并以此为基础,得到了非连通图 (P₃∨K_m)∪G及(C₃∨K_m)∪G是优美图的一个充分条件。证明了对任意正整数k,m,n,t,当k≤n≤t,n+k－1≤m时,图 (P₃∨K_m)∪(^k∪_j=1 K_n,t) 和 (C₃∨K_m)∪(^k∪_j=1 K_n,t)是优美图;当k=1,2,2≤n<2m+1时,图(P₃∨K_m)∪^k∪_j=1 P_n, (C₃∨K_m)∪^k∪_j=1 P_n 和 (P₃∨K_m)∪ P_n∪St(t)是优美图;当2≤n≤2m+1时,(P₃∨K_m)∪ P_n∪St(t) 是优美图。本文的结果推广了现有的一些结论。     

连续时间LQ调节器的两个代数理卡提方程及本征值问题

在作者提出的时间逆向的第二里卡提代数方程的基础上，提出了 ＬＱ控制问题的正则变换，在此变换下本征值问题自然地划分为二组。对于这两组本征对方程给出了其相互关系，指出了其特性，井得出简洁的方程，为以后在实际数值计算等多方面的课题作出了数学理论方面的准备。     

模型优适度辨识含水层补给进口的原理、方法和应用

本文阐述了一种新的研究成果——用模型优适度寻找含水层主进水口位置的原理、方法和应用。模型优适度作为衡量地下水模型场势与原型(矿区)场势相似拟合程度的量度,它凭借含水层地下水场势对源点的响应差异,判别模型源点位置与原型源点位置是否一致、接近或偏离。本文给出了模型优适度的计算公式和用统计分析方法对动态矩阵施行标准化的公式推演过程。通过多次模拟试验,绘出优适度的等值线图,为华北某矿圈定含水层补给范围,进行注浆堵水,大大地降低了矿井涌水量,在实践应用中获得初步成功。     

褐煤提质废水污染特征分析

由于褐煤矿质组成的特点和提质工艺的复杂性,决定了褐煤提质废水在水质组成及含量上具有自身独特的环境学特征。为了建立高效、稳定以及出水水质安全的褐煤提质废水处理技术体系,采用常规分析、色谱、质谱等技术,分析研究了洗选蒸脱法褐煤提质工艺废水的污染特性和特征污染物。研究结果表明,褐煤提质加工的废水的CODCr、BOD5、NH4+-N、挥发酚、氰化物等常规污染指标较高,可生化性差,有机污染组分复杂且不同组分含量差异较大,需经过严格的水处理工艺才能满足污水排放标准的要求。研究为褐煤提质废水处理技术的开发提供了科学依据。     

包头铁水固氧提铌的工艺

提出了用固态氧化剂（轧钢铁皮或高品位铁精矿）从包头铁水提铌的工艺，简称铁水固氧提铌工艺。实验得到了固氧提铌最佳工艺参数：铁水温度为１３５０℃；Ｗ（氧化剂重量／生铁重量）为５％－１０％。探讨了非标准状态下，固氧提铌过程铁水中的Ｎｂ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｃ和Ｐ的热力学行为，分析了氧化剂加入量对铁水温度的影响。     

3类图的优美标号

用构造的方法给出图1-3n-K3,P(n,2,n-1)和I(K_(1,1,n))的优美标号,从而证明了1-3n-K_3,P(n,2,n-1)和I(K_(1,1,n))都是优美图.     

竞争情报对供应链系统中长鞭效应的影响

<正>长鞭效应是指供应链中的零售商在供应商处的订货量与其实际的销售量不一致。长鞭效应给企业造成的后果是不言而喻的,由于需求预测不准确,制造商或支付了超额的原材料成本致使供大于求或生产了较少产品致使供不应求,     

基于分质分类处理的中药生产废水处理技术的应用

中药生产废水采用"双效浓缩-水解酸化-好氧SBR-混凝沉淀-二氧化氯脱色"的工艺,浓度高的醇提废水与其他低浓度废水分类处理。醇提废水经热回流双效浓缩预处理降低污染物浓度,可以回收乙醇,变废为宝,然后与低浓度废水混合均质,再进行生化处理。废水经治理后,厂区总排口出水水质:COD为75.3 mg/L,BOD₅为13 mg/L,NH₃-N为3.3 mg/L,SS为31 mg/L,色度为20倍(稀释倍数),可以满足《中药类制药工业水污染物排放标准》(GB21906—2008)表2标准要求。污水处理工艺处理效果好,在中药生产废水处理中具有较好的应用价值。     

预测我国钢铁工业发展趋势的递归模型

本文根据我国钢铁工业生产特点,建立了60多个变量、28个方程的递归模型,描述了钢铁工业生产的结构形式,确定了主要生产环节的生产函数,给出了各种经济变量间的相互关系,预测了我国矿、铁、钢、钢材、产值等28个主要的内生变量的未来值,分析了“七五”、“八五”、“九五”三个五年计划可达指标、发展速度及保证条件。经过1984年的实际检验,证明模型的预测效果良好。