基于LS-SVM的燃料电池控制建模的研究

由于直接甲醇燃料电池数学模型的复杂性难以满足工程上对DMFC控制系统的设计，提出一种基于最小二乘支持向量机建模算法，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立DMFC电堆的非线性模型；仿真和实验结果表明了该建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。研究结果对直接甲醇燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

基于C MEX S-函数永磁同步电机控制系统仿真建模研究

在分析永磁同步电机（PMSM）数学模型的基础上，利用C语言编写S-函数，提出了PMSM控制系统仿真建模的新方法。在Matlab／Simulink中，构造CMEX S-函数的三类简化结构，建立独立的功能模块，如PMSM本体模块、速度控制模块、电流滞环控制模块等，再进行功能模块的有机整合，搭建PMSM控制系统快速高效的仿真模型，为提高复杂系统模型的仿真速度、硬件控制器的设计与调试提供了新的思路。PMSM系统采用双闭环控制：速度环采用PI控制，电流环采用滞环电流控制。仿真结果证明了采用CMEX S-函数方式建模的快速性和有效性.     

混合粒子群算法在高维复杂函数寻优中的应用

针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构。通过构造单个粒子的最优序列代替单一的进化方向和类似于蚁群算法信息素表的选择机制,保留了粒子的多种进化可能方向,提高了粒子间的多样性差异,从而改善算法能力。算法同时设计了最优序列的加入规则和基于粒子群聚度的最优序列动态长度控制方法。改进后的混合粒子群算法保证了算法拥有更强的搜索能力,也保留了粒子群算法高效优化的特点。仿真实验证明,混合粒子群方法相对传统方法而言具有明显的精度优势。     

基于FP-tree和支持度数组的最大频繁项集挖掘算法

提出了一个基于频繁模式树即FP-tree和支持度数组相结合的最大频繁项集挖掘算法,首先建立FP-tree,同时建立支持度数组,然后在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP-tree,MAXFP-tree中包含了所有最大频繁项集,缩小了搜索空间,提高了算法的效率。算法分析和实验表明,该算法对稠密型数据集和稀疏型数据集均适用,并且特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。     

基于综合赋权的风险型多属性决策方法

讨论了属性值是有限区间上的连续型随机变量的风险型多属性决策问题。首先,通过密度函数的变换,研究了风险决策矩阵的规范化问题。基于主客观赋权的思想,建立了一个确定综合权重的模型,并给出了求解此类问题的一种方法。最后,以属性值为区间数的多属性决策问题作为特殊情况,给出了实例。     

d维问题离散Green函数的几个估计

对于一般的d维二阶椭圆边值问题，首先证明了离散δ函数具有O（h^-d＋d/p）阶的L^p估计和O（h^-d-1,d/p）阶的W^1-p估计，然后得到了准Green函数的L^2估计，最后导出了离散Green函数的L^2,L^x和H^1估计。     

卡诺图法化简异或逻辑函数

探讨了卡诺图化简异或逻辑函数的原理，提出了化简异或逻辑函数的新方法。     

耐高温耐高酒度醋酸菌选育研究

从高温季节发酵良好的醋醅中,分离筛选出N 9、F17两株醋酸菌,在培养温度35℃,培养基酒度6%(V/V)条件下,产酸量均高于A S1.41号.以N 9、F17为出发菌株,经紫外线、硫酸二乙酯逐级诱变,分别获得编号为HN 15、HF6两株耐高温耐高酒度醋酸菌株.在培养温度40℃,培养基酒度12%(V/V)条件下,HN 15酒精转化率为75%,HF6酒精转化率为70%.     

区间数线性规划的一种新解

基于区间数两两比较的可能度,提出了区间数线性规划的可能有效解和可能弱有效解的定义. 利用极大极小算子来求区间数线性规划的可能弱有效解,并建立了一种求多组弱有效解的模型.给出了 求可能有效解的方法,并对区间数线性规划进行拓展.数值例子验证了该法的有效性和可行性.     

层次分析法中数字标度的选择与评价方法研究

针对目前在AHP 中常用的各种数字标度,指出了专家语言描述与数字标度之间的不一致性,并提出数字标度的选择与评价应该从其与自然语言描述的符合程度出发,以能够准确表达专家的语言表述作为衡量标准.其次,给出了一类数字标度模型,其基本上可以涵盖目前常用的数字标度.最后,基于合理的语言逻辑假设,给出了一种一般性的评价方法,以便于决策者在实际应用中选择适当的数字标度进行决策,降低了由于数字标度选择不当而带来的决策偏差.