餐饮业的管理信息系统

根据餐饮业的现状，指出建立餐饮业管理信息系统的必要性，提出餐饮业管理信息系统的总体模型并给出一实例。     

逻辑型的二维自适应DPCM图象编码

提出一种逻辑型的自适应ＤＰＣＭ预测器．用周围象素亮度差的平均值作参考，将邻近象素亮度的差值表示为二进制码，再用逻辑运算单元选择适当的预测器，从而有效地提高了图象编码的速率．     

摆式客车倾摆控制系统神经网络预测控制

考虑伺服电机及机械系统的非线性对车体倾摆的影响，并包括伺服电机的饱和非线性特性的影响在内，采用神经网络方法对非线性特性的动态系统的输入输出关系进行辨识研究，建立摆式客车伺服系统神经网络非线性模型；提出在摆式客车中运用神经网络预测控制结合鲁棒控制的复合控制系统，解决这类非线性系统的控制问题，即应用神经网络进行辨识及预测控制．研究表明，从理论及工程应用角度看神经网络预测控制都是切实可行的，为在摆式客车倾摆控制系统中应用神经网络预测方法提供了一个新的方向．     

高速公路软基最终沉降预测的范例推理方法

针对高速公路软基沉降的复杂性和不确定性，充分利用地质资料，运用模糊相似优先的概念，构造了高速公路软基最终沉降预测模型。对每个影响软基沉降的因素，分别建立了软基目标范例与源范例之间的模糊相似优先关系。经过影响因素之间的两两比较，获得了不同影响因素下软基的目标范例与源范例之间的相似性序列，计算得到软基目标范例和源范例之间的综合相似性序列，从而找到与软基目标范例最相似的源范例，实现了软基最终沉降预测。实例评价结果与实际沉降观测结果一致，这为预测软土地基路基沉降提供了一种新的方法。     

砂岩级配料开采爆破块度预报与爆破参数优化研究

通过张河湾抽水蓄能电站上水库面板堆石坝级配料开采爆破试验对Kuz-Ram爆破块度预报经验模型进行修正,建立了适合张河湾蓄能电站级配料开采的爆破块度分布模型,通过对爆破块度级配与爆破参数的相关分析,提出了砂岩级配料开采的优化爆破参数.     

浅谈工程量清单报价

介绍了工程量清单报价的特点,阐述了几个阶段(施工前准备阶段、施工招标阶段、施工实施阶段、竣工结算阶段)的工程量清单造价控制。     

基于微观经济学方法的网格资源分配管理模型

提出了一种基于微观经济学方法的网格资源分配管理模型,采用分布自治原则由众多的网格域构成整个网格系统.系统根据用户作业请求发出投标信息,各网格域参考投标信息及自身资源使用情况利用PSP拍卖机制确定中标者,最后系统从中标信息中选择费用最低的完成任务,以一定的周期运用微观经济学供需均衡原理动态调整资源价格,并给出了价格调整算法.相对于别的网格资源管理系统,本模型提出的资源管理方案在管理上比较简单,系统不必掌握全局资源信息,可扩展性较强,易于实现,并且通过引入竞标机制解决了资源提供者的报酬问题.     

Research on Chaotic Time Series Prediction Based on K-entropy and RBF Neural Networks

In this paper, a method of direct multi-step prediction of chaotic time series is proposed, which is based on Kolmogorov entropy and radial basis functions neural networks. This is done first by reconstructing a phase space using chaotic time series, then using K-entropy as a quantitative parameter to obtain the maximum predictability time of chaotic time series, finally the predicted chaotic time series data can be acquired by using RBFNN. The application considered is Lorenz system. Simulation results for direct multi-step prediction method are compared with recurrence multi-step prediction method. The results indicate that the direct multi-step prediction is more accurate and rapid than the recurrence multi-step prediction within the maximum predictability time of chaotic time series. So, it is convenient to forecast and control with real time using the method of direct multi-step prediction.     

EKF在多变量混沌序列辨识中的应用

运用扩维技术以及扩展卡尔曼滤波算法的跟踪辨识特性同步实现对多变量混沌序列的精确预测和混沌系统主动态方程的参数辨识。利用典型混沌方程与所观测时间序列的吸引子特性比较，较准确地确定系统初始状态。对理想Roessler三个变量的时间序列和大连市气温降雨二变量时间序列进行仿真并与递推最小二乘法进行比较，结果表明该方法的有效性。