基于柔性相似度量和可能性歪度的尾矿坝风险评估方法

针对现有相似性度量方法只能处理线性信息以及信息的非对称性所导致的尾矿坝风险评估效果差的问题,提出了一种基于柔性相似度量和可能性歪度的尾矿坝风险评估方法.将广义模糊数扩展为自适应模糊数,给出了柔性相似度量方法,并对其基本性质进行了证明;剖析各评估指标信息的非对称性,建立了可能性歪度矩阵;利用柔性相似度量和可能性歪度,构建尾矿坝风险评估模型,并通过尾矿坝实例来验证方法的有效性.     

海洋天然气水合物藏开采若干问题研究

文章阐述了在开采天然气水合物方面所取得的研究进展,包括天然气水合物开采模型及数值模拟,天然气水合物开采物理模拟相似准则,天然气水合物开采方法研究等。建立、完善了天然气水合物开采的数学模型,并以此为基础建立了降压开采水合物物理模拟相似准则。降压法开采单一水合物藏,在某些情况下开采能量不足会导致藏内结冰严重。对下伏气的天然气水合物藏而言,水合物能够提高产气量、延长稳产时间。结合降压和注热的优势提出了注温水-降压法联合开采方法,该方法具有稳产时间较长、稳产气速度高的特点。     

用球面混合曲率图像比较三角网格模型的相似性

针对现有相似性比较算法对模型的局部细节特征描述不足的现状,提出了一种零亏格三角网格模型形状相似性比较的新方法.在对三角网格模型进行姿势配准以后,映射三角网格模型到单位球上,并用多种曲率生成球面混合曲率图像,然后用球面调和函数对其分解,提取一维旋转不变的形状描述子进行相似性比较.实验结果表明,采用球面混合曲率图像可以对三角网格模型中不同类型的曲面进行清楚的区分;文中提出的方法能更细致地区别三维模型,对网格分辨率鲁棒且特征提取稳定,因此可以提高三维模型检索的有效性.     

一类具有可动边界的机械振动系统的混沌行为

鉴于初轧机轧制过程中振动的非线性和边界可动,建立了初轧机在轧制过程中主传动系统的扭转自激振动模型·通过对所建模型的研究表明,该系统具有多种非线性振动形式,这为分析、诊断及控制这一类具有混沌行为系统的振动提供了理论依据·     

时间序列相似性搜索算法研究

时间序列分析正成为数据挖掘研究的热点,时间序列的相似性搜索是时间序列研究的重要方面,介绍了时间序列相似性搜索研究的现状,详细分析了两类具有代表性的时间序列相似性搜索算法及各自特点,指出了时间序列相似性搜索研究的挑战性及目前的局限性。     

林网下垫面稳定大气近地面层温、湿和风速廓线相似性及通量特征

本文根据在林网下垫面测量的温、湿和风速梯度资料,分析了温、湿和风速廓线的相似性及通量特征。结果表明:在林网下垫面弱稳定大气近地面层中(0.10.25时,随Ri增大而增大。廓线参数β_u,β_?和β_w不是常数,而是稳定度参数Ri和L的函数。在Ri=0.25和L=20米附近廓线参数出现间断,两边遵循不同的变化规律。当Ri>0.25时,湍流交换减弱,感热和潜热通量的变化趋于稳定。     

简·爱自卑自强性格之分析

《简·爱》是英国作家夏洛蒂·勃朗特所作,小说女主人公简·爱的性格既自卑又自强,运用美国现代著名精神分析理论家艾里克·埃里克森的人格发展渐成理论,探讨分析了简·爱的自强,源于她内心的自卑,而这种自卑则来源于她t童年受到的来自环境等方面的负面影响。     

非线性系统的神经网络自学习控制

提出了一种对非线性系统的神经网络自学习控制方法,基于逆动力学控制的思想,构造了神经网络结构一致的控制器和辩识器。辨识器采用多层前向网络结构和广义Ｄｅｌｔａ学习规则算法实现了对系统逆动力学模型的动态辨识,并通过在线动态传递权值给神经网络控制器的方法实现了神经网络辨识器的神经网络控制器的有机结合,从而使整个控制系统具有很强的自适应和自学习能力,所提出的控制方案可适用于不含滞后环节和包含滞后环节的非线性     

基于相似理论的连续采煤机滚筒参数设计

截割比能耗是衡量采煤机滚筒设计优劣的重要指标之一.为了改进和完善连续采煤机的滚筒设计,基于相似理论,采用矩阵转换法,推导出模型实验的相似准则,以显著影响比能耗的滚筒参数为参变量,用单因素实验法获取实验数据;采用回归分析法,获得影响比能耗的滚筒参数模型.实验表明:该模型能够较全面地反映滚筒结构参数和运动参数对比能耗的影响关系,为连续采煤机滚筒设计提供了理论依据.     

广义相似关系下的不完备信息系统粗糙集模型

为了更好地从含有杂合数据和不完备数据的信息系统中提取合理的规则知识,构建基于广义相似关系的不完备信息系统粗糙集模型.其步骤为:针对决策信息系统中存在杂合数据的情况,并对决策信息系统中所存在的不完备信息进行细致区分,给出广义相似关系的定义;通过提出上、下广义相似划分的上、下近似的概念,给出2种划分意义下的属性约简和规则知识提取策略;最后,在理论上对该扩展粗糙集模型的正确性进行相关证明,并用实际算例进一步验证该模型的有效性和优越性.