自催化反应模型的行波解

运用常微定性理论的相平面分析方法讨论了自催化反应中的Ｋａａｓ－Ｐｅｔｅｒｓｅｎ模型,得到了行波存在的各种可能结果。     

多路数据动态扫描显示电路

多路数据显示,可分为静态显示和动态显示两种,静态显示稳定可靠,但电路复杂,尤其是当被显示的数据路数越多时,制造成本也越高,这～矛盾非常突出,动态显示方式由于可以公用泽码驱动电路,所以显示器件可以并联相接,不仅节省器件,而且简化方便了电路布局,在多路显示方面有比较明显的优势,图（1）为四路数据的动态显示电路．图中,F;,F。为双四选一数据选择器,构成一个四选一四位数据选择器,每个四选一数据选择器,选出四位数据中的一位．P。为七段译码驱动器,接受被数据选择器选中的四位数据进行详码,去驱动四个并联的七段…     

25t转炉自适应静态模型动态化控制

针对中小转炉不宜增设副枪检测,无法进行动态控制的实际状况,提出了自适应静态模型动态化控制的思想;首先建立自适应终点静态控制模型;然后根据枪位－加料模型进行吹炼并自动动态化控制知识库,修正枪位－加料模型及控制量,最后启动预报模型进行终点预报指导出钢。根据实际吹炼数据验证,终点控制模型具有良好的跟踪性,终点预报模型的终点Ｃ,Ｔ命中率分别达到６８％和６３％。     

体上矩阵方程AXB=C的（反）次自共轭解

设Ｆ是一个具有对合反自同构的体,定义了Ｆ上的（反）次自共轭矩阵,给出了Ｆ上的矩阵方程ＡＸＢ＝Ｃ有（反）次自共轭解的充要条件及其解的表达式。     

分层调整因子的模糊控制器

分析量化及比例因子对模糊控制性能的影响,设计一类分层调整量化及比例因子的模糊控制器．仿真结果表明,其控制效果优于常规模糊控制器．     

基于神经网络的无监督自学习控制系统

所论系统的控制由两个神经网络完成,即对象放识器和系统控制器。并且提出了一种 新的学习算法,它能利用存贮于辨识网络的信息改进控制策略。该控制系统可以对非线性系统,不确定系统等进行无监督的学习控制。     

基于阻尼最小二乘法的鲁棒自校正预测控制器

本文将广义预测控制器（GPC）与阻尼最小二乘法（DLS）相结合,构成一种鲁棒自校正预测控制器．仿真结果表明,这种算法比基于通常的递推最小二乘法（RLS）的自校正预测算法有更强的鲁棒性．     

The Potential-dependent Stability of Self-assembled Monolayers on Gold Electrodes Investigated by Electrochemical Method

用电化学方法研究了在金电极上十二烷基硫醇自组装单分子膜（ＳＡＭ）在乙腈、乙醇及丙酮中的电位稳定性．在０．０Ｖｖｓ．Ａｇ／ＡｇＣｌ（饱和ＫＣｌ）,十二烷基硫醇自组装单分子膜有最大的稳定性,在较负电位（如－２．０Ｖ）和较正电位（如＋０．６Ｖ）电解时,在不同溶剂中的ＳＡＭｓ的表面覆盖率则表现出不同程度的损失,但在三种溶剂中,最大稳定性的电位窗口是相似的     

从另一个角度看AICC准则

基于另一种观点,本文对线性回归模型和自回归时间序列模型分别推导出ＡＩＣＣ和ＡＩＣＣ＾＊选阶准则,同时对ＡＩＣＣ准则在大样本情况选阶缺乏准确率的原因给予理论解释。统计模拟结果进一步证实了本文的论点。     

金电极的逐层自组装修饰

本文运用自组装技术用ω-巯基己酸化学修饰金电极形成第一层修饰层,ω-巯基己酸暴露在外表面的羧基活性基团还可在气相条件下进行酰胺化反应键接上乙二胺,从而实现逐层自组装修饰金电极.同时对此修饰电极也进行了电化学表征.