模糊神经网络在自动变速器电控系统故障自诊断中的应用

文章介绍了故障自诊断的步骤,针对自动变速器电控系统的特点,建立了故障征兆与故障原因映射列表,并应用基于模糊神经网络的故障自诊断方法,实现了对自动变速器电控系统故障的模糊诊断;并介绍了模糊神经网络的结构和学习方法,以及如何对训练样本进行预处理;利用Matlab神经网络工具箱作为平台,进行测试样本仿真和试验,结果表明该诊断方法是行之有效的。     

增长曲线模型中LSE的几种新的相对效率

对于生长曲线模型Ｙｑ×ｎ ＝ Ａｑ×ｍ Ｂｍ ×ｋＣｋ×ｎ ＋ ｅｑ×ｎ , Ｅ（ｅ） ＝ ０ ,ｃｏｖ（→ｅ） ＝ Ｖｎ×ｎ ｑ×ｑ ,该文定义了四种ＬＳＥ 的相对效率,并给出了它们的上界     

桥本病合并甲状腺功能亢进临床分析

为探讨桥本病合并甲状腺功能亢进的临床特征及其诊断、治疗、预后，对1985～2002年间收治的桥本病176例进行回顾性分析。结果表明，桥本病合并甲状腺功能亢进的发病率为5．1％，桥本病一过性甲状腺功能亢进的发病率16．5％，手术治疗24例，低功5例，提示临床医师应重视桥本病、桥本病一过性甲状腺功能亢进及合并甲状腺功能亢进疾病的认识。诊断性用药、细针穿刺活检、T3、T4及吸碘率的测定对于明确诊断有重要意义，术中直视观察有助于甲状腺功能低下的预防，对一些一过性功能亢进而有呼吸道压迫症状的病人，术中尽量保留正常的甲状腺组织。     

k度Steiner最小权网络的线性时间算法

已知平面上n个固定点集合N和m个可动点集合M,求互连点集N∪M的最短连通网络,要求这个连通网络满足：（1）固定点的度为1,可动点的度为k(k≥3）;（2）n=2 （k-2）m。网络中每条边的权与可动点的位置有关,问题是如何确定这m个可动点的位置,使这个连通网络的权最小,这个问题称为k度Steiner最小权网络问题。本给出了k为偶数,边权值为L1距离时计算最小权网络的O(n ln k)时间算法。     

基于k边连通最小生成子图的网络拓扑管理算法

可移动社区依托于移动自组网,其特征决定了社区网络的临时性通信范围的有限性以及网络拓扑结构的高度动态性.利用图论的理论和方法,提出了一种基于k边连通最小生成子图的网络拓扑管理算法,算法以能量消耗等因素衡量链路的代价值,通过减少高代价的冗余链路来优化拓扑结构,能够较好地适应可移动社区拓扑管理的需求.实验结果表明:该拓扑管理算法有效地减少了网络整体能量损耗,延长了网络的生命周期.     

MLPG法与配点法耦合求解地下水非均质承压稳定流问题

给出了无网格局部Petrov-Galerkin(MLPG)法与配点法耦合求解导水系数为分片常数的非均质承压稳定流问题的方法.在各子区分界线布置的节点上,应用相容条件建立配点方程组,在除分界线外的其他节点上建立MLPG方程组,联立得到求解水头函数数值解的耦合方程组.编写了相应MATLAB程序,进行了具体模型计算,并与MLPG法和边界元法的计算结果进行了比较,结果表明该方法求解问题有效,精度较MLPG法计算精度显著提高,且明显优于边界元法.     

基于FrFT滤波和LMS降噪的变转速滚动轴承故障诊断

变速工况下的机械故障诊断逐渐成为旋转机械监控领域的一个热门课题,在变转速下故障更容易发生且伴随更大的噪声,而相应的降噪问题目前却没有可靠的解决方法。因此提出一种基于分数阶傅里叶变换（FrFT）滤波和最小均方算法（LMS）降噪的故障诊断方法,对变转速工况下轴承振动信号进行降噪,进而提取非平稳故障特征。首先,同时获得滚动轴承振动加速度信号和转速信号;然后对Hilbert解调后的振动信号进行峰值搜索FrFT,按照搜索得到的最佳阶次和分数阶域聚集位置进行FrFT滤波;再将FrFT滤波得到的信号作为参考信号,原包络信号作为输入信号,进行LMS自适应降噪;最后对降噪后的信号按照转速重采样进行阶次分析,将包络阶次谱中的突出特征与故障特征阶次对比,判断故障。该方法可成功应用于变转速工况下滚动轴承的试验数据处理,证明了方法的有效性。     

基于最小累积阻力模型的农牧交错带土地利用生态安全格局构建——以鄂尔多斯市准格尔旗为例

选择位于农牧交错带的鄂尔多斯市准格尔旗,基于自然地理情况、社会经济统计及多年土地覆被数据,在对研究区近30年来土地利用时空动态变化进行分析的基础上,运用GIS空间分析技术,借用最小累积阻力模型,对区域内关键土地利用类型进行分析与模拟,判断各土地单元针对关键土地利用类型的适宜度,据此构建区域土地利用生态安全格局,进而提出土地利用安全格局实施和管理的建议.研究结果对区域土地资源的持续利用具有重要的指导意义,并对最小累积阻力模型的应用进行了扩展.     

自适应均衡算法的研究进展

简述了能补偿或减小现代通信系统中的码间干扰问题的自适应均衡算法的基本原理及其特点．介绍了最小均方误差算法、递归最小二乘算法等几类主要的自适应均衡算法,并阐述了近年来出现的主要的自适应均衡算法的原理,对误码率、收敛速度、运算量及稳态误差等评价指标进行了分析．结合分析结果和自适应均衡算法的实际应用前景,探讨了这一领域需要进行进一步研究的问题,并对今后的研究进行了展望．     

基于块采样的纹理合成算法改进

通过引入最小误差映射表数据结构,改进图像重叠区域最小误差分割算法,以提高纹理合成过程的纹理块匹配速度.通过对可接受误差范围参数进行调整,实现纹理选取过程的优化,提高合成图像的质量.以二值化的原始纹理块和合成图像中的黑色像素点百分比折线对比、黑色区域数量折线对比作为合成效果的评价依据,给出合成图像效果的评价算法.试验结果表明,改进算法在提高合成速度、改善合成效果方面都较理想.