关于两种活化熵△≠rS(θ)m(c(θ))和△≠rS(θ)m(P(θ))的讨论

用热力学方法处理过渡状态理论的艾林方程,选择两种不同参考点作为标准态,得出两个不同的计算公式,两种类型的活化自由能、活化焓、活化熵意义数值不同,对于理想气体的反应,两种类型的活化焓相等,活化熵不等,但两种活化熵之间存在定量关系式:△≠rSθm(Pθ)=△≠rSθm(cθ) (n-1)Rln[Pθ/RTcθ].     

扫描电路引论

本文综述了补偿状态和非线系数曲线中的跳变等有关扫描电路的新论要点。     

干扰状态下大规模网络数据流的分发协调技术研究

干扰状态下大规模网络数据流具有实时性、波动性、突发性等特点,当前数据流分发协调方法无法保证数据流的平稳传输及分发协调的实时性。为此,提出一种新的干扰状态下大规模网络数据流分发协调方法,通过网络数据流预测值和实际值之间的误差滤除干扰状态下的干扰数据,保证剩余数据流的纯正性。将大规模网络数据流分发协调问题转换成多目标优化问题,以提高大规模网络数据流分发协调的整体性能为目的设定一个目标函数,提出一种大规模网络数据流分发协调预测技术,通过比较处理器计算资源和未来的预期负载确定数据流分发协调策略。实验结果表明,采用所提方法对干扰状态下大规模网络数据流进行分发协调,不仅效率高、实时性好,而且CPU资源利用率很高。     

双线性系统的状态反馈预测控制

针对可输入输出(I/O)精确线性化的双线性系统,提出了一种直接的预测控制算法.这种算法应用状态反馈预测控制算法的思想,无需对双线性系统进行线性化,因而避免了线性化后再引入线性控制算法进行控制而带来的复杂运算,并且可以提高控制系统抑制未知干扰的能力,增强了系统的鲁棒性.给出了算法的使用条件和推导过程.仿真结果表明,新的算法控制效果良好.     

基于鲁棒LS-SVM的ARMA时序模型研究

对时序数据建模与辨识技术进行了分析,提出了使用鲁棒LS-SVM算法建立ARMA时序预测模型。该模型是在LS-SVM的约束条件中加入鲁棒特性和时序模型参数,使之在求解的过程中对孤立点与噪声不敏感,并且能准确地辨识时序模型参数。考虑到高炉的热状态的输入输出数据集间存在着复杂非线性时序上的关系,通过用基于鲁棒LS-SVM的ARMA模型预报铁水中硅的含量,从而达到了预测高炉热状态的目的。说明了该模型在对非线性时间序列预测精度和稳定性上具有明显的优越性,为稳定钢铁质量和生产工艺创造了良好条件。     

状态空间模型、协调积分与股票价格预测

应用向量值状态空间模型的两步建模方法分析了深圳五种股票价格的动态行为,样本选在１９９６年下半年这一股市波动较为剧烈的时期．研究结果表明：在趋势模型中五种股票的价格序列构成了带有一个共同趋势（根的估计值为０．９９）的协调积分过程．此外在周期模型中还发现了一个较弱的趋势和两个复数根．最后通过有关统计量和２０天的样本外预测以及Ｈｅｎｒｉｋｓｓｏｎ与Ｍｅｒｔｏｎ提出的非参数检验方法验正了分析和预测结果的有效性.     

一类T-S广义模糊系统二次稳定性问题的研究

基于模糊极值子系统的思想,研究了一类T S广义模糊系统的二次稳定性与非线性模糊控制器设计的问题·首先给出了模糊极值子系统的定义,将模糊系统的二次稳定性问题转化为其模糊极值子系统的二次稳定性问题的分析与研究·然后利用模糊极值子系统给出了模糊广义系统二次稳定的一个充分必要条件,最后通过两个新条件将充分必要条件中的精确上界条件减弱为近似上界,从而放宽了对充分必要条件的限制·     

不确定关联时滞系统基于观测器的鲁棒分散镇定

讨论了一类不确定关联时滞系统基于状态观测器的鲁棒分散镇定问题·系统的不确定性是未知时变且范数有界的,系统状态及控制输入、互联项中均存在时滞·根据李亚普诺夫稳定性理论,给出了系统可分散输出反馈镇定的充分条件,即一组线性矩阵不等式(LMI)有解·所设计的分散控制器保证系统渐进稳定·仿真结果表明,该方法是有效的·     

LEO/MEO卫星网络中一种抗毁路由算法

提出了一种基于ATM(AsynchronousTransferMode,异步转移模式)技术的抗毁路由算法·该算法通过VPC(VirtualPathConnection,虚通路连接)将卫星网虚拟成一个全连接网络,根据空间位置将卫星网络划分为若干个可动态重组的簇,由簇首维护本簇内的实时拓扑信息·当星际链路出现故障时,簇首将尽量在本簇范围内重建VPC,如果无法重建则将重建请求和本簇拓扑信息扩散到相邻簇首,就在更大的已知拓扑范围内完成VPC重建工作·在Iridium(铱星)系统模型上对该算法的信令开销、有效性进行的仿真结果显示,扩散抗毁路由算法可以绕开故障的星际链路,提高系统抗毁性,而且寻路开销也较之...     

LEO卫星网络的重构与自恢复

针对使用星际链路ISL(intersatellitelinks)的LEO(lowearthorbiting)卫星系统,提出一种基于动态路由策略的网络重构与自恢复算法,通过该算法管理卫星能够尽可能快地检测出故障链路,并通过快速的、自主的测试可精确定位故障链路·重构网络拓扑,当故障链路恢复后,再在拓扑图中恢复该链路·通过在卫星网络上的仿真表明,具有实时性、精确性且可能不占用或只占用很少的额外带宽·