基于无向干扰图的大规模多输入多输出滤波器组多载波系统下行链路用户聚类

提出了一种基于大规模多输入多输出滤波器组多载波(MIMO-FBMC)系统下行链路的用户聚类算法.在用户组数量和用户数量随机的环境下,该算法将用户和用户之间信道向量的相关系数自适应地表示为无向干扰图,边的权重表示为相邻用户之间信道向量干扰强度,然后根据每个图的权重值之和与阈值比较进行分簇,仿真结果表明,在基站(BS)天线数量不同的情况下,该算法性能优于传统的用户分组方法,并降低了算法复杂度,提高了系统总和速率.     

风机过滤单元性能指标参考限值与初期设备优选

为填补风机过滤单元（fan filter units）的研究及标准中未提供设备最优选择方式的空缺,基于积累的大量FFU性能测试数据以及国内半导体行业的用户要求提出FFU各性能指标的参考限值,并提出利用层次分析法（AHP）将设备性能定性评估进行定量化求解,计算各指标所占权重,合理对FFU设备进行初期优选。总结测试数据发现,常规工况下风机过滤单元的性能逐年提升,表现为设备能耗显著降低、面风速均匀性更优、设备稳定性更强、噪声更小。各性能指标明确主观重要性后经层次分析法进行权重计算,能耗性能指数EPI权重最大,面风速均匀性权重次之,过滤器阻力等指标权重较小。结合FFU设备性能测试结果,利用层次总排序计算出权重占比最大的设备为最优设备。     

航班到港延误时长预测及特征分析

为破除XGBoost模型的黑盒特性,增强模型的说服性,提出一种基于SHAP的可解释性航班到港延误时长预测模型。首先,对航班历史数据、天气数据进行融合,在融合数据的基础上进行异常值处理,并利用递归特征消除方法进行特征选择;其次,构建航班延误时长预测模型,利用遗传算法进行参数调优,并与目前常用的模型进行对比;最后,在航班延误时长预测的基础上结合SHAP模型,从总体特征和特征间的相互关系2个角度分析特征的重要程度。实验结果表明,经过遗传算法调优的XGBoost模型预测精度更高,其中MAE降低了8.94%,RMSE降低了19.85%,MAPE降低了6.15%,且其模型精度更高。因此,SHAP模型破除了XGBoost模型的黑盒特性,增强了模型的可解释性,可为降低航班延误时长提供技术支持。     

模糊优选神经网络多目标决策理论

把笔者建立的模糊优选理论与神经网络理论结合起来，提出确定网络拓扑结构：隐含层数，隐含导节点数与节点激励函数的合理模式，提出模糊优选神经网络权重调整ＢＰ模型；且网络有良好的学习功能。神经元激励函数具有明确的物理意义。     

Identification and Structure Selection for Nonlinear Stochastic Systems

ＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＳｔｒｕｃｔｕｒｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒＮｏｎｌｉｎｅａｒＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＳｙｓｔｅｍｓ＊ＬｕｏＧｕｉｍｉｎｇ（罗贵明）ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒ...     

液压元件计算机辅助选择系统的设计

在分析液压元件特性的基础上，设计和研制了液压元件计算机辅助选择系统，该系统能正确的指导用户迅速、准确地选择液压元件，是ＣＡＤ、ＣＡＭ软件的重要补充．介绍了该软件总体结构的设计思想，并探讨了一些关键问题如功能块间的顺序、液压元件的编码及检索方法等．     

蒙古栎生长变异与早期选择的研究

通过对吉林省中东部蒙古栎（Quercusmougolica）天然林和人工林平均优势木的树干纵向解析材料研究表明：蒙古栎不同林分个体的生长变异与成、幼龄生长性状的相关系数均随年龄的增大而增长．其中天然林生长变异增长率和相关系数增长率均在35a时最高，以后随年龄的增大而减少并趋于平稳，而人工林为18a．综合分析蒙古栎不同性状的生长变异规律、早晚期相关及选择效率，初步确定天然林和人工林的最性早期选择年龄分别为35a和18a并用此时的胸径生长量对伐期的材积进行早期预测。     

齿轮传动链传动误差的测量与分析

用微型计算机和光栅传感器组成的仪器可在现场测量并分析各种传动比齿轮传动链的传动误差。仪器采用锁相倍频技术提高了测量精度,采用数字选频和细化谱分析方法增强了诊断误差来源的能力。     

通用图形象素读写子程序设计原理及实现方法

介绍一种通用图形象素读写子程序的设计原理、实现方法及编程。这种图形象素的读写不仅可以增强IBM-PC BASIC中的LINE语句、PSET语句和POINT语句的功能,增加画点及画线色彩的可选择性,而且改变了两线相交简单覆盖的缺点,此设计方法在计算机图形学中将发挥其作用。