基于Petri网的分层半导体制造过程调度结构

针对复杂的半导体制造过程调度，在综述现有调度问题及方法的基础上，提出由投料调度、路径调度和两种类型的工件调度共同组成的分层调度结构的思想及方案，继而基于Petri订网模型，探讨所提出的分层半导体调度结构基于Petri网模型的实现方法，最后通过仿真对分层调度结构加以应用验证，并总结全文．     

企业核心能力评价系统及其层次模糊综合评价方法

结合企业核心能力的内涵、特征和构成，建立了企业核心能力评价系统，并运用层次模糊综合评价方法对企业核心能力进行综合评价．     

基于滑动概率神经网络的早期故障诊断

针对机电设备早期故障难以识别的问题，提出了一种动态的概率密度估计方法——滑动概率神经网络，用以跟踪分析测量信号的概率密度变化过程，及时发现早期故障．该网络以固定不变的抽样集作为第一层，动态滑动的测量信号作为样本层，通过求和层得到抽样集的条件概率密度估计，将样本层内测量信号的概率密度动态地投影到统一的抽样集上．将网络分解成以测量值为中心的子网络，来实现网络的递归运算，并且利用高斯函数的快速衰减特性或使用分段线性函数近似高斯函数，从而提高了网络的计算实时性．通过压缩机喘振过程数据的应用实例，表明该方法能够有效识剐故障的早期征兆．     

基于粗糙集的风湿性二尖瓣狭窄疾病诊断

在疾病诊断的专家系统中，知识库的建立是一直困扰系统建立的瓶颈问题．知识库的好坏不仅影响到后续推理过程，而且还对诊断的精度有着很大的影响。文章在粗糙集理论基础上，以风湿性二尖瓣狭窄知识库为例，使用基于粗糙集理论的规则提取技术，对病例资料数据库进行数据分析，与临床表现之间建立合理的推理关系，并结合医生的临床实践，最终形成一个比较完备的诊断知识库，为实际的推理、解释程序打下良好的基础。     

基于SDG的传感器分布优化设计

故障诊断方法的效率主要取决于监视过程变量传感器的配置.针对现有双向图的设计方法配置过程繁琐、容易出错等问题,提出了一种改进的基于带符号的定向图(SDG)故障诊断的计算机程序算法来设计传感器的网络分布.通过五罐系统得出结论证明,这种改进的计算机程序算法具有效率高、信息利用量大、准确率高和简单易用的特点,为将基于SDG的故障诊断方法应用于实际控制过程提供了一条新的途径.     

谱诊断方法及其在重型减速机故障诊断中的应用

在基于FFT的谱分析方法基础上研究了减速机故障的频谱特征,分析了几种典型的故障,并应用谱分析方法对福建水口电站2×250t桥式起重机主减速机故障进行了分析,确定了故障原因,有效地消除了故障。     

轧机传动系统的远程故障诊断系统应用研究

介绍一种基于Internet的轧机传动系统的远程故障诊断系统的具体解决方案。该系统实现了对大量实时数据的动态显示、传输以及防火墙穿越等问题。     

基于部分匹配方式的可扩展P2P搜索算法

理想的P2P(Peer-to-Peer)搜索算法应该同时具有信息检索水平的查询质量和有效的搜索性能。然而,现有的搜索算法都不能同时较好地满足这两点。基于这两个目标,该文提出一种基于层次聚类的分布层层次聚类(DHC)搜索算法。该算法中首先利用向量空间模型将文件内容表示成向量的形式,然后经过层次聚类操作得到一棵关于全网所有文件向量的层次树,层次树信息分布式地存储于整个网络中,以层次树为路由线索,路由深度不会超过树的高度。初步仿真试验表明,该算法的查全率在80%以上,并具有对数量级的搜索与更新代价。     

乳腺癌诊断指标的数理统计分析

以UCI机器学习知识库提供的683个乳腺癌数据为基础，利用相关分析、逐步线性回归和主成分分析等数理统计方法，对用于诊断检测乳腺癌各指标间的相互关系及主要判断指标进行了深入研究，指出细胞大小的均匀性(X2)、细胞形状的均匀性(X3)是检测乳腺癌诸指标中最重要的指标。     

非线性动态网络/系统（N/S）模型辨识与故障诊断

采用方波脉冲函数变换（BPFT）对一类非线性动态N/S混合模型(H1,B)进行了辨识，导出了计算混合模型（H1,B）的相关公式和N/S响应的伏特劳级数解在方波域内的离散递推算式，解决了一类非线性动态N/S模型的数值计算问题.在此基础上，提出了一种基于多重预置模型的非线性N/S的故障诊断方法，该法通过检验各个预设模型与N/S当前状态的匹配程度来判断N/S是否处于某种故障状态，而无须在线估算N/S当前的模型及分析其特征，从而极大地减轻了在线计算工作量，可实现在线故障诊断.给出了故障诊断实例，实验结果表明该法故障诊断的准确率达到80％～90％.