一种改进的神经网络集成法预测PMV指标

为解决大样本的PMV指标预测问题,采用基于模糊聚类的神经网络集成方法,将原始样本集模糊划分为多个相交子集,通过这些模糊子集训练神经网络得到预测个体,再对个体输出加权结合获得预测结果.在进行神经网络集成过程中,采用微粒群算法有效克服了聚类和常规神经网络训练容易陷入局部最优的缺点,总结出一种更加有效的神经网络集成方法.实验结果表明:基于微粒群的神经网络集成算法有较好的全局优化性能,其集成的神经网络系统能更准确地预测PMV指标.     

适应提高开通速度的铁路道床施工质量检测方法及评价指标

在对既有质量评价、测试方法分析的基础上,针对新线建设提高开通速度的需要,从实验及理论分析的角度,对既有各指标相互关系、轨道状态的评价指标、道床状态的测试方法及注意事项进行了深入的分析研究,提出了更为简便、合理的新评价指标.     

“一出生就能跑”的新兴专利制度——数百万项“可专利”创意已不再去专利局搞“产权初始配置”

随着美国在线众募平台的兴起,制度、软件、契约体系、企业网络、行业规章的产权初始配置能力可能已超过专利,一种新的知识产权制度的优势开始凸显,配置全球资源有望成为可能。我国应实施与美国合作的战略,尤其是山东"黄海经济区"应"改革开放再出发",抓紧部署"英语区"和"自治特区"。     

无穷区间上脉冲发展方程整体古典解的存在唯一性及其应用

研究Banach空间中脉冲发展方程初值问题古典解的存在唯一性.采用逐段延拓的方法,在解析半群情形下,对脉冲函数不限制任何条件,得到无穷区间上一阶脉冲发展方程初值问题古典解的整体存在性以及唯一性结果.并将所得抽象结果运用到抛物型偏微分方程上.     

索网蒙皮结构超压气球的设计与分析

为改进超压气球当前裁剪设计的缺陷,提出了一种索网蒙皮结构超压气球的设计方法.不同于通常采用与蒙皮固定的加强筋承担纵向应力的方法,该方法采用能与蒙皮相对滑动的绳索来承担大部分的纵向应力,同时兼具2-D裁剪设计和3-D裁剪设计的优点.通过改变绳索的预紧力实现了对球形初始构型的控制.采用等强度设计准则,根据蒙皮材料和绳索材料的极限强度计算得到了超压气球合理的初始构型,提高了材料的利用效率.讨论了各参数对超压气球极限压差的影响,其对于超压气球的结构设计与力学分析具有参考价值.     

无穷区间上一类分数阶微分方程初值问题解的存在性

通过构造一个特殊的Banach空间,应用Schauder不动点定理,得到了无穷区间上一类非线性分数阶微分方程初值问题解的存在性结果.     

基于边界层的一类不确定系统的迭代学习控制

针对一类具有任意初态和非周期有界扰动的不确定非线性时变系统,提出一种基于边界层的迭代学习控制方法,将边界层设计成一个具有剩余宽度的指数衰减函数,通过边界层把任意初态问题转换为零初值迭代学习问题.针对周期和非周期不确定性扰动,分别设计周期项的学习律和非周期项的边界学习律,然后在此基础上给出了迭代学习控制算法.文中给出了相关定理,并应用类Lyapunov方法给出了定理的详细证明.仿真结果表明,所提出的算法是有效的,轨迹跟踪误差能收敛到边界层.     

基于观测误差调整的集合预报同化方法?

集合卡尔曼滤波对预报方差阵的估计不准,导致了滤波发散.为解决此问题,我们从状态与观测的关系出发,提出一种判断预报误差方差阵估计是否准确的准则.在此基础上,我们构建了基于观测误差控制的一种膨胀集合预报同化方法.数据模拟结果表明,与其他膨胀EnKF相比,这种方法能很好地克服滤波发散现象,其均方根误差更小,其长时间估计结果更为稳定,且构造更为简单,计算效率更高,是克服EnKF滤波发散现象的理想途径.     

色散管理对初始啁啾孤子传输的影响

在色散管理孤子系统中引进初始啁啾这种扰动,根据非线性薛定谔（NLS）方程,利用对称分步傅立叶法对带初始啁啾光孤子在光纤中的传输情况进行了研究。结果表明,初始啁啾加强了光孤子间的相互作用,当啁啾达到一定程度时,孤子之间的作用变的相当剧烈,使得孤子发生严重形变,甚至导致孤子崩塌,这将对光孤子通信系统造成严重影响,而色散管理光纤系统可以有效地降低这些影响。     

基于多模态低秩处理的沙漠地震随机噪声压制

沙漠地带的随机噪声使沙漠地震记录中的有效信号很大程度上被淹没。针对此问题,提出将自适应噪声 辅助的集合经验模态分解方法(CEEMDAN: Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise)与鲁棒标准正交子空间方法 (ＲOSL: Ｒobust Orthonormal Subspace Learning) 有效融合。首先利用 CEEMDAN 算法对沙漠地震数据进行分解,将分解得到的所有模态拼成一幅新记录,并对其进行低秩分解,再 将得到的稀疏部分中每道的所有模态重新叠加获得去噪结果。二者相结合,不仅解决了单一的低秩处理对沙 漠地震数据效果不明显的问题,同时也规避了要对 CEEMDAN 算法分解得到的模态进行取舍的难题。模拟实 验和实际数据处理表明,该算法压制低频随机噪声具有明显的优势,同时对有效信号的保幅均能保证在 85% 以上,对实际数据中面波的压制也相对比较彻底。