祁连山不同类型植被物候变化及其对温度的响应

本文基于GIMMS NDVI数据,采用遥感物候法提取了生长季开始日期（SOS）、生长季结束日期（EOS）和生长季长度（LGS）3个植被物候指标,并借助Theil-Sen斜率与Mann-Kendall检验等统计方法和偏最小二乘分析法（PLS）,分析了祁连山不同类型植被物候空间分布规律、时间变化趋势及其对温度的响应．结果表明:1）自东南到西北方向,祁连山植被类型从灌丛逐渐过渡到草甸、草原再到高山植被,物候指标SOS逐渐推迟,EOS逐渐提前,LGS逐渐缩短．2）草甸和灌丛2种植被的物候变化最为剧烈,研究期内该2种植被的SOS均显著提前（分别为0.19和0.25 d·（10 a）?1）,EOS显著推迟（分别为0.20、0.21 d·（10 a）?1）,LGS显著延长（分别为0.39、0.46 d·（10 a）?1）;祁连山全境及主要植被的SOS均在1997—2000年发生转折,EOS和LGS的转折点均发生在2003年．3）上年秋末冬初温度对草甸与灌丛植被SOS具有正向影响,物候期前的春季温度对SOS具有显著负影响;夏秋季温度对EOS和LGS具有显著正影响．此外,最高温对物候的影响显著强于最低温,且在春夏季的个别月份,二者对物候的影响方向不同．植被物候的变化提示当地牧民在牧草种植与放牧上的调整．      

面向不完全维修数控机床的可靠性建模与评估

数控机床是典型的机电液可修系统,维修活动既不会使机床“修复如新”,亦不会“修复如旧”,而是处于一种不完全维修状态。该文提出双重对数线性比例强度模型(S-LPIM)对不完全维修状态机床的可靠性进行建模,并采用最小二乘法给出该模型的参数估计。基于故障强度模型,求解数控机床可靠性评价指标,采用似然比检验方法对数控机床可靠性的故障趋势及修复功效进行检验。通过对3台数控加工中心可靠性建模,验证了S-LPIM模型可以拟合机床故障率浴盆曲线特性,定量描述维修活动对机床可靠性的影响。     

超短期风电功率预测的混合深度学习模型

针对风电功率预测(WPF)问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)、时间卷积网络(TCN)和长短期记忆(LSTM)神经网络的混合深度学习模型(DWT-TCN-LSTM),对超短期风电功率进行预测.将DWT-TCN-LSTM模型分别与差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型,支持向量回归(SVR)模型,长短期记忆神经网络模型和卷积长短期记忆(TCN-LSTM)混合模型进行对比实验,通过对称平均绝对百分比误差(SMAPE),均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)3种评价指标值对各个模型进行评价.实验结果表明:DWT-TCN-LSTM模型具有较好的预测性能.     

一种自适应确定隐层节点数的增量半监督超限学习机算法

单隐层前馈神经网络中,隐层节点个数是影响网络的学习能力和复杂程度的重要因素.在实际应用当中,如何确定网络的隐层节点个数仍然是一个开放的问题.在半监督超限学习机(SS-ELM)的基础上,本文提出了一种增量半监督超限学习机(ISS-ELM)算法,对于给定的学习精度,该算法能够逐个或者成批地增加隐层节点,并自适应确定隐层节点...     

基于响应面和NSGA-II的AGV系统多目标优化配置

AGV（automated guided vehicle）系统对于制造系统的生产柔性和生产效率具有重要作用,由于AGV系统具有许多的变量且有动态性、随机性特点,其优化配置比较复杂。提出了一种将系统仿真、数学解析和多目标优化相结合的方法,对AGV系统进行了优化配置;运用离散事件仿真模拟AGV系统运行,利用敏感性分析分离设计变量,采用析因试验和响应面方法拟合多目标优化数学模型,基于非支配解排序多目标遗传算法求解多目标优化解。通过AGV系统实例,证明了该方法的有效性,可为制造系统和物流仓储领域中AGV系统的优化配置提供一种有效的系统性分析方法。     

ℤ2ℤ4[u]-加性循环码

针对环?2?4[u],介绍一类新的加性循环码:?2?4[u]-加性循环码.讨论?2?4[u]-加性循环码及其对偶码的相关性质,以及码字内积和Rα,β上多项式乘积之间的关系.研究环?2?4[u]-循环码的代数结构和最小生成集,并通过相应的实例加以说明.     

White noise estimation for discrete-time systems with random delay and packet dropout

This paper is concerned with the optimal and suboptimal deconvolution problems for discrete-time systems with random delayed observations. When the random delay is known online, i.e., time stamped, the random delayed system is reconstructed as an equivalent delay-free one by using measurement reorganization technique, and then an optimal input white noise estimator is presented based on the stochastic Kahnan filtering theory. However, tb_e optimal white-noise estimator is timevarying, stochastic, and doesn＇t converge to a steady state in general. Then an alternative suboptimal input white-noise estimator with deterministic gains is developed under a new criteria. The estimator gain and its respective error covariance-matrix information are derived based on a new suboptimal state estimator. It can be shown that the suboptimal input white-noise estimator converges to a steady-state one under appropriate assumptions.     

基于有限变形理论的能量释放率和J积分增率形式

以有裂纹的瞬时位形为参考,建立的增量变形引起的裂纹扩展方程能够更真实地描述裂纹尖端的扩展机制.而真实地描述当前裂纹状态下的增量变形的困难在于,带裂纹尖端的瞬时位形相对于初始位形应满足有关的力学平衡方程.在解决裂纹扩展问题时,基于能量方法的裂纹能量释放率G和J积分是一种有效的研究方法.由于经典的微小变形理论引入的裂纹尖端模型解决问题的方法是相对于初始位形的,为得到当前裂纹状态下的增量变形的有关方程,采用能量原理和变分原理,使用有限变形的随体张量表达方式,在瞬时位形基础上,推导裂纹体的能量释放率G和J积分的增率G.和.J,建立增量变形的有关方程,从而为研究裂纹尖端的扩展问题提供了新的理论思路.     

步进电机升降速控制技术的研究

介绍了步进电机的矩频特性,角加速度的变化规律以及各种升降速速度控制方案。通过离散方法,实现了对步进电机升降速的过程进行了控制,并利用C语言实现了单片机对步进电机升降速的离散控制。     

带负顾客和不耐烦顾客的离散时间Geo/G/1重试排队

考虑了一个带负顾客和不耐烦顾客且重试时间为一般分布的离散时间Geo/G/1重试排队系统. 负顾客带走一个正在服务的顾客, 而对重试组中的顾客无影响.正顾客到达系统若遇服务器忙则可能进入重试组也可能离开系统.通过对此排队系统的嵌入马氏链进行分析, 得到了重试组队长和系统队长的概率母函数. 进而得到了一系列重要的排队指标. 此外, 还推导出了系统的稳态存在条件. 以及对无负顾客和不耐烦顾客时的特例进行了分析. 最后通过几个具体的数值实例演示了一些参数对系统关键性能指标的影响.