感应电动机机特性测试的一种新方法

针对感应电动机械特性传统测试方法复杂,精度低,重复性较差等缺陷,介绍了一种自动精确测取感应电动机机械特性的新的“动态”测试方法,该方法以动力学定律为基础,用转矩传速器和惯性电气自动补偿器分别取负载转矩了加速转矩,从而得到了被试电机的“动态”输出转矩,简单介绍了测试装置工作原理和测试结果,并讨论了扫描时间对测量精度的影响。     

一类多阶段资源分配问题

用动态规划方法研究多阶段资源分配问题,建立了数学模型,通过状态转移方程得出一个简单的求解该问题的方法．     

一类带Gauss白噪声的随机信号传递系统的优化建模与系统分析

运用随机控制理论与方法 ,提出并研究了一类带Gauss白噪声的随机信号传递系统的数学建模与优化问题 .对在这类信号下的可容许编码函数与译码函数进行了最佳运算与优化分析 ,得到了该状态下的两个最佳控制数学模型 ;给出了此类随机信号传递系统的最佳编码与最佳译码的建立方法 ,为进一步提高该类信号传递系统的效率提供了一种理想的数学处理方法     

基于DMD-NARX模型的短期电力负荷预测方法

提出了一种基于DMD-NARX模型的短期电力负荷预测方法,深入地探索了负荷变化趋势和历史数据之间的内在关联,同时在短期预测的精度上有所提高。首先通过自相关函数(Autocorrelation function, ACF)并结合短期负荷波动的时间规律特性,在已有历史相关数据的基础上推导出相应日期的输入特征集合;然后将输入特征集合归一化后通过Hankel矩阵完成由单变量输入特征序列向多维数据矩阵的转换,以动态模态分解(Dynamic mode decomposition, DMD)为手段完成对上一步所得多维数据矩阵的动态模态估计和特征分解,同时对电力负荷底层的多尺度动态情况有了更加深入的掌握;最后使用基于外部输入的非线性自回归(Nonlinear autoregressive with external inputs, NARX)神经网络模型,同时以上一步取得的动态模态估值作为计算相应预测日期内各时段负荷分布的基础,并推导出最终预测结果。最终的测试数据证明,此方法较好地改善了模型的预测精度。     

女性就业与生育行为动态仿真模型及应用

以女性生命周期中的主要事件及其转移为系统主线,建立了农村新一代女性就业与生育行为动态仿真模型。模型遍历了从女婴出生,经女童、少女到跨入成年进程中交织进行的受教育、就业、婚姻与生育等全部生命事件,用以探讨农村新一代女性生命周期模式对女性人口状态所产生的影响。     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾.针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural netw...     

一种同步信号控制电路

在光、机、电一体化的机器中,由于某种原因,引起光栅信号的畸变,使同步信号发生变化,从而使机器发生故障。本文给出一种同步信号的控制电路,用以克服上述缺点。     

川西平原农田啮齿动物群落变量的模拟研究

利用Monte Carlo方法，模拟了川西平原农田啮齿动物群落变量的总和、年间和月间变动情况及统计学特征，其变量是：物种数、生物量、物种多样性和均匀性。真实群落4个变量的所有值均在模拟群落变量的95％置信区间内。物种数和物种多样性显示出了相似的变动规律。真实群落4个变量与模拟群落4个变量也显示出了相似的变动规律。当零假设为这些变量服从正态分布时，用单样本Kolmogorov-Smirnov方法检验，得到的结果与偏度和峭度显示的结果并不完全一致。结果说明，要估计一个变量的置信区间，需要有足够大的样本含量。     

一种改进变步长ELMS算法及其在自适应消噪中的应用

在简单讨论LM S算法的基础上,引入了ELM S算法,分析说明了该算法能达到更小的稳态M SE.改进的变步长ELM S算法是在对有用信号的预测中采用了自适应NLM S预测估计器,步长迭代中引入遗忘因子iλ,利用其与误差信号的加权和产生新的步长参与迭代.不仅对所提算法的收敛性及性能进行了分析,并将其用于自适应噪声对消中获得了成功.仿真结果表明,该算法有较好的收敛性能和较小的稳态失调.