时变系统的Laguerre模型辨识及设计变量(1)

文章考虑动态线性系统的时变参数是平稳的AR（1）变量，系统为时变的Laguerre模型时的传递函数估计的均方误差（MSE）。在缓慢时变和高阶模型下，利用随机梯度算法，得到MSE的近似表达式。该文利用Laguerre模型取代FIR模型，减小了MSE，降低了模型的阶次，最后讨论了随机梯度算法的设计变量的优化问题。     

脉冲梯度场自旋回波NMR和TEM研究微乳液的微观结构

研究了辛烷对CTAB/1-丁醇/水表面活性剂体系相态的影响, 随着辛烷浓度的增加, 液晶相变得不稳定, 当辛烷浓度大于10%以后, 液晶相消失, 得到从水顶角到油顶角的连续单相微乳液区, 而当辛烷浓度高于50%时, 则只在油顶角存在透明的微乳液区. 当辛烷的浓度为10%时, 其单相微乳液区的面积最大, 并通过电导测量、自扩散系数测试和冷冻透射电子显微镜成像, 研究了该微乳液区域的微观结构, 发现随水含量的增加, 微乳液的微观结构由W/O液滴结构经过双连续结构连续变化为O/W液滴结构. 同时, 还发现水在油相中较高的溶解度(13%～18.5%)导致水包油(O/W)微乳液中水的自扩散系数增高((1～6)×10-10 m2·s-1), 而辛烷插入表面活性剂的烷烃链之间造成辛烷的自扩散系数的降低.     

正定式几何规划的一类共轭投影梯度算法

针对等式约束的正定几何规划问题,给出了一类共轭投影梯度算法,并在适当的条件下证明了算法的全局收敛性.     

功能梯度圆板的轴对称非线性分析--大挠度问题

基于经典非线性板理论,研究了功能梯度圆板在热、机械等载荷作用下的轴对称非线性弯曲问题.假设功能梯度材料性质只沿板厚度方向变化,是体积分数的幂指数函数.推导了问题的控制方程,并用打靶法对其进行数值求解.利用数值结果考察了梯度材料性质、载荷条件以及边界条件对板弯曲行为的影响.     

基于STL-Informer-BiLSTM-XGB模型的供热负荷预测

供热负荷预测是指导供热系统调控的重要手段。提高供热负荷预测精度十分重要,针对机器学习中输出目标的分解预测,提出了一种基于季节和趋势分解(Seasonal and Trend decomposition using Loess, STL)的供热负荷预测方法,构建了适用于供热负荷预测的输出目标。首先利用STL算法将供热负荷时间序列数据分解为趋势分量、周期分量和残差分量,分别训练Informer、BiLSTM和XGB三个模型,将构建好的三个分量预测模型的输出叠加作为初步预测结果,分析误差序列,以BiLSTM预测误差提高模型精度,构建出STL-Informer-BiLSTM-XGB预测模型。将上述模型与常用预测模型进行对比,结果表明所构建的STL-Informer-BiLSTM-XGB 模型的MAPE、MAE和MSE,分别为0.871%、96.18和13202.2,预测效果最优,验证了所提出的方法具有较高的供热负荷预测精度。     

不同海拔梯度上地膜覆盖和不同肥力水平对马铃薯的影响

对不同海拔梯度上地膜覆盖和不同肥力水平的马铃薯物候期、农艺性状(出苗率、苗高、开花率)及产量进行了研究.结果表明:地膜覆盖可使马铃薯在低、中、高山地区较未覆膜分别提前5、8和10 d成熟;不同海拔梯度比较,随海拔升高各物候期推迟,中山、高山地区分别比低山地区成熟时间推迟3和12 d.在低、中和高山区对马铃薯出苗率促进作用分别为15.6%、27.9%和66.7%,对苗高增长的促进作用分别为4.8、5.0和5.2 cm,同时在一定程度上有利于马铃薯营养生长,延迟进入生殖生长的开花阶段;对马铃薯的增产效果最理想的是中山地区,平均增产1 369.5 kg/hm~2,高山地区平均增产850.5 kg/hm~2,而低山地区不理想.施肥水平对马铃薯出苗率和苗高的影响不显著;对马铃薯产量的影响明显,低山和中山地区中肥水平产量最高,而高山地区高肥水平产量最高.     

三峡水利枢纽工程应用基础研究的重要进展

三峡水利枢纽是治理长江的战略性工程，无论是工程的总体规模，还是某些单项工程都是国内外罕见的，其技术难度也是世界上少有的。其中很多科学技术问题是国内外水利科技工作极为关心的，如水库泥沙问题、世界上最大的船闸及通航可靠度问题、库区及船闸开挖时的岩石高边坡稳定问题、巨型工程的原材料问题以及现代化施工管理和安全监测及反馈设计问题等等。国家自然科学基金委员会和长江三峡工程开发总公司针对上述问题，组织了全国17个科研单位和高等院校，进行了5年的艰苦攻关，取得了巨大的成就。其中有些成果已应用于三峡工程，还有许多成果具有广泛的推广意义。中从重大项目“三峡水利枢纽工程几个关键问题的应用基础研究”内容的5个方面，详细介绍了该项目研究取得的进展，旨在通过广泛宣传，使其发挥更多的经济效益和社会效益。     

f—M—余正则序列和f—余模

在对模的正则序列、余正则序列及f-正则序列性质学习与研究的基础上，定义了拟局部环（A,Ψ）（Ψ为A的唯一极大理想）上Artin模M的f-余正则序列并给出了一些简单性质，由此定义了一类模－f-余模，并将f-余正则序列用于一类特殊的广义分式模，得到了一个正合性原理。     

神经网络中误差反转算法的分析与改进

分析了ＢＰ网存在的主要问题及其产生原因，提出了改进算法ＢＰＧ，以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索，并在学习过程中采用不精确的一维搜索，限幅和条件轮回等措施。