一般双线性变结构系统的等价控制及趋近律

使用坐标变换，将双线性系统中的倍增控制项和叠加控制项重新组合成与线性系统有相同形式的非线性系统。系统的控制矩阵是状态变量的非线性函数矩阵。采用等价控制和趋近律方法设计变结构控制律，控制律白等价控制和取决于趋近律的变结构控制两部分组成，构成状态变量的非线性反馈。给出了一个三阶系统数字例子的计算机仿真结果。     

复函数高阶柯西微分中值定理“中值点”的渐近性

通过解析函数的幂级数展开，得到了复函数的高阶柯西中值定理“中值点”的渐近性结果，推广了文（２）的结论。     

线性规划在广告媒体选择中的应用

给出了广告媒体选择问题的数学模型，讨论了该问题的最优解、目标顾客的影子价格以及目标顾客的灵敏度。     

楚国水上交通述论

作为春秋战国时期南方举足轻重的大国，楚国的水上交通在当时诸侯国中是较为发达的。研究楚国的水上交通，对进一步了解楚国的发展历史和进一步认识先秦时期南方不同地区的交流和发展都有着重大的意义。     

The complexity of variable minimal formulas

Based on the common properties of logic formulas: equivalence and satisfiability, the concept of variable minimal formulas with property preservation is introduced. A formula is variable minimal if the resulting sub-formulas with any variable omission will change the given property. Some theoretical results of two classes: variable minimal equivalence (VME) and variable minimal satisfiability (VMS) are studied. We prove that VME is NP-complete, and VMS is in D^P and coNP-hard.     

某钼矿全尾砂膏体制备控制系统方案设计

全尾砂膏体充填系统为复杂系统,为制备合格的膏体,对全尾砂胶结料的浓度及灰砂比控制要求极其严格,为此,设计合理的控制系统是制备合格的全尾砂膏体的前提条件.不同的矿山,充填工艺不同,充填材料组成及性能差别也很大,应进行控制系统专题研究与设计.本文通过对黑龙江某钼矿全尾砂膏体充填系统工艺特点及全尾砂膏体性能参数的分析,设计了充填控制系统的目标和结构,即实现对灰砂比和充填料浆浓度的控制,以及采用DCS结构.然后进一步对控制系统方案进行了设计,包括采用双闭环比值控制方案,模糊PID控制算法等,以便为进一步设计工作提供参考.     

基于六自由度机械手上下料的运动分析

机械手在工业领域逐渐被重视起来,它也体现了机器人技术应用的重要方面。它不仅有效的增加了零件加工产量,并且可以在高危险性的工作要求下解决人力无法完成的工作。在我国对机械手应用在工业领域的支持下,数控机床的加工范围越来越大,加工精度越来越高,但是国内对零件加工目前基本还是依靠人工进行上下料,这种方式不仅无法保证工人的安全,上下料的速度与精度也无法满足数控机床自动化的要求。六自由度机械手上下料不但可以动作迅速,还可以实现定位准确等优点。该文主要通过六自由度机械手实现自动化流水线上的上下料工作,将零件毛胚与CNC数控机床有机结合起来,实现自动化加工,将零件毛胚加工成型的过程并使用机械手串联的方式完成加工,研究其运动动作轨迹,分析运动状态。     

基于CHMM的TE过程在线故障检测

随着工业过程的规模和复杂程度的增加,对于过程安全性和可靠性的要求进一步提高.为了准确及时地检测设备故障,提出了一种基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的在线故障检测方法.采用主元分析(PCA)方法对过程变量数据进行特征提取,利用变长度滑动窗口技术跟踪动态数据,并提出了一个新的实时统计量作为在线故障检测的量化指标,结合实时阈值实现了CHMM的在线故障检测.将该方法应用于田纳西-伊斯曼(TE)化工过程,并与基于PCA和动态主元分析(DPCA)方法的故障检测结果进行比较,能够较准确地检测到故障,验证了该方法的有效性.     

基于圈层人口变量的城市轨道交通车站客流预测

考虑城市轨道交通车站客流(指进出站客流)吸引范围内不同距离的人口对车站客流贡献率不同的情况,将人口按照距离车站的远近分为不同圈层,以不同圈层人口作为变量进行车站客流预测.通过偏相关分析验证圈层人口作为变量的合理性,同时获得影响车站客流的其他显著因素.针对线性多元回归预测模型的不合理性,建立了可反映车站客流与自变量高度非线性关系的BP(back propagation)神经网络预测模型.案例研究表明:基于圈层人口变量和BP神经网络的车站客流预测模型在减小误差方面明显优于其他模型,且具有很好的实时性.在上述模型的基础上,构建了已知任意车站背景变量,车站圈层人口对客流的贡献率模型.该模型验证的结果进一步说明基于圈层人口变量和BP神经网络的车站客流预测模型能够很好地反映圈层人口与其他影响车站客流的显著影响因素同车站客流之间的关系.     

考虑价格因素的 并行模糊多准则时 变权重云服务决策

网络中云服务存储量的几何式快速增长使得云服务决策越加困难,为满足用户特殊需要并提供充足的决策依据,提出并行TOPSIS时变权重模糊云服务多准则决策算法.在并行TOPSIS改进中采用熵权重赋值形式赋予云服务相应的准则权重,使得权重的选择变得简单易行,并由此发展出时变权重提出改进TOPSIS评估机制,使用时变权重能够更好的对不同时间段的云服务质量（QoS）信息进行重要性区分,使得决策机制更加合理可信.然后基于分时模糊TOPSIS多准则决策机制,设计云服务选择的并行化融合决策框架,使得算法更趋近于工程应用.仿真结果显示,所提云服务决策算法可更有效的对QoS信息影响进行抑制,从而有效提高云服务调用的成功率.