灰靶分析在岩体稳定性分级评价中的应用

多指标等级评价目前一般采用定性评判，运用灰色系统中的灰靶分析，可以对其进行定量评价．以岩体稳定性分级为例介绍了评价多指标等级的灰靶分析法，经数据算例验证是可行的、合理的。该方法与灰色关联分析法相比计算简便，计算量少。     

多步时滞随机系统的适应跟踪

研究了多步时滞随机系统基于ＥＬＳ算法的适应控制问题，建立了多步时滞系统的ＥＬＳ算法，并推得用该算法辨识系统参数的收敛速率。证明了闭环系统是全局稳定的，且对参考信号的跟踪达到最优。     

大动物多体位液压式手术台的设计

设计了一种液压驱动，能实现牛、马等大动物侧卧、仰卧、头高或低等各种体位的保定的手术台，其运动平稳灵活，动作安全可靠，操作简单，维护方便，改善了兽医工作者的劳动条件。     

Hierarchical control based on Hopfield network for nonseparable opti mization problems

1 .INTRODUCTIONConsider thefollowing complexsystemthat comprisesNinterconnected subsystems , the mathematicalmodel of theith subsystemisyi=fi(ci,ui,zi)gi(ci,ui,yi) ≥0ui= Hiywhereci, ui, yiandziare theithsubsystemcontrolinput ,interactioninput ,output and disturbance vec-tor respectively,andfiis the mathematics model oftheithsubsystem.It is assumedthat external distur-bancezwhich affects the systemis constant in theconsidered ti me interval of control and hence will beleft out of the syst…     

中厚板控冷模型的灰色多目标决策

采用灰色多目标决策理论，结合最佳冷工艺，对32mm厚Q345B钢板进行钢板冷却最优控制模型的研究，确定了以返红温度，冷却速度，平直度和耗水量为控制目标，以钢板运行速度，集管开启组数为设计变量的最优控制冷策略，根据4个目标的性质采用不同的效果测度计算公式，按照实际生产的需求可进行不同权值的行决策和列决策，从而得到相应的最优控冷策略。     

基于满意聚类的非线性系统多模型建模方法

针对一类生产过程中存在严重非线性的系统，基于系统运行中积累的可靠的输入／输出数据，提出了一种新的多模型建模方法．根据对各种指标的满意要求，对数据进行二次聚类，不仅得到了更有效的系统多模型，而且得到了每个模型的适用域．与模糊聚类和建立T—S模型方法相比，本方法不依赖系统的先验知识和预先定义模糊隶属度，具有良好的泛化性．以pH中和过程为例进行了仿真研究，验证了该方法简单易用，有很高的建模精度，并对存在的数据不确定性具有一定的鲁棒性．     

浅水长波近似方程组的多孤波解、有理分式解

使用王明亮引进的齐次平衡法，求出了浅水长波近似方程组的Backlund变换以及它与热传导方程和二阶线性方程之间的Darboux变换，并借助于这些变换，获得了浅水长波近似方程组的多孤波解、有理分式解。推广了王明亮等人的结果。     

多臂协调搬物系统的启发式分散控制

本文采用队决策模型将协调控制问题转为分散控制问题,并应用启发式寻优技术来解决分散控制中出现的信息缺损问题.这种启发式分散控制方法,能在启发式寻优的意义下使整个系统的目标函数达到次优,同时使原先繁重的在线计算负担分散化,提高了控制的实时性.     

多物流配送中心选址及求解

经典蚁群算法不能直接用于求解多配送中心选址问题(MDLP),据此,将MDLP映射为扩展K-TSP过程并设计了改进的蚁群算法.改变了经典蚁群算法禁忌表的设置方式,算法运行时,给蚁群建立一个共享禁忌表,里面存放所有蚂蚁访问过的客户点,任何蚂蚁只能选择共享禁忌表未曾记录的客户点,从而增强蚂蚁间的信息交流,促进它们的分工与协作,使蚂蚁无遗漏无重复地遍历各配送点并找出问题的最优解.为提高算法的求解性能,在蚂蚁的选择规则里加入了代价引导函数,使用2-opt策略优化可行解并优化了信息素的更新方式.仿真算例及算法对比表明,模型和算法可以有效地表达和求解MDLP.     

引入多速率模型的变结构机动目标跟踪

变结构多模型方法(VSMM)能够根据目标机动的实际情况实时确定结构不断变化的模型集合,取代传统IMM方法中的固定模型集.使参与状态估计的模型分布更集中,模型数量相对较少,从而提高算法的跟踪精度.多速率模型(Multirate)能够对原始测量数据进行多分辨分解,有效的抑制量测噪声,从而提高原始数据的信噪比.文章将多速率模型引入变结构多模型方法,提出一种新的机动目标跟踪算法多速率变结构多模型方法(MRVSMM),该方法分别从改善原始数据与改善模型集合两方面对传统IMM方法进行了突破.同时,采用多个多速率模型,并将多个模型的滤波结果相互交织实现对机动目标的全速率跟踪.仿真实验证明,该算法较传统的IMM方法跟踪精度得到了一定程度的提高.