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1.
矩阵扰动问题不仅对矩阵论,而且对控制论、力学、线性系统以及工程都有着重要的意义.主要利用矩阵特征值与奇异值的性质,对广义极分解中次酉极因子的扰动界进行研究,得到F范数下新的扰动界,并利用最新的换子不等式,对李仁仓的研究结论重新证明,该证明更加简短有趣. 相似文献
2.
为评价和优化串行多环返工生产系统的生产性能表现,结合质量管理与精益生产的理念,区别于传统的返工机制,提出一种全新的“即刻返工”检查机制,将生产系统建模扩展至多机多缓冲区的复杂生产系统.基于生产系统的两大要素,机器与缓冲区的生产状态变化,依据概率论与马氏定理,构建缓冲水平的动态概率转移矩阵,以在制品库存水平及系统平均生产率作为研究指标,针对生产设备及缓冲区展开瞬态分析,通过迭代计算,表明设置合理的系统规模与缓冲区阈值能达到优化系统生产性能的目的,并通过数值实验验证其有效性. 相似文献
3.
以人工智能为代表的知识迭代发展,促使知识生产模式发生重大转变,催生了“大学—产业—政府—公众”四螺旋动力结构的建立和研究型大学知识生产新生态重构。以多伦多大学人工智能发展为例,考察其四螺旋利益相关主体及实践。从内在机理看,4个主体在互动运作中不仅重新确定了各自角色,而且还建立了大学(知识)—产业(产品)—政府(治理)—公众(公益)的新型逻辑链条,平衡公私利益格局,把公益指向作为人工智能四螺旋运作的中心目标;从外在特征看,4个主体形成了以大学为中心的区域创新网络,并牵引其他主体形成环高校创新集群。当前,我国在人工智能发展中不断发力,已进入世界第一方阵,但仍需要在国际比较学习中不断提升自身竞争力。基于案例分析,我国研究型大学发展人工智能有必要把握4个方面:一是走进中心,塑造大学在人工智能发展中的领导地位;二是以专促通,创新研究型大学人工智能专业培养模式;三是引企入研,提升校企合作人工智能创新的转化升级;四是人本导向,突出大学在人工智能发展中的公共价值。总体来看,我国研究型大学发展人工智能不仅要面临技术上的挑战,更要面临来自治理的挑战。 相似文献
4.
5.
设{A,B}为m阶n维正则张量对,通过将指标集N={1,2,…,n}划分为非空真子集S及其补集S珚=N/S,利用分类讨论的思想以及张量对{A,B}某些元素选取的任意性和不等式缩放技巧,解决了张量对{A,B}的特征值定位问题,并给出张量对{A,B}特征值的S-型包含区域.数值结果表明,所得包含区域比已有包含区域更精确. 相似文献
6.
朱熹的教育思想与《近思录》"教学之道"的语录文字联结紧密,二者存在相当的一致性;《近思录》语录文字是朱熹辑录与发明,是有意张扬四子思想,并藉以表达自己教育思想之取向。程朱理学,注重人之禀赋的开掘,达成圣贤;强调早期教育,"以豫为先",养成"圣贤坯璞";对传统教学内容的继承与拓展,尤重洒扫应对;对教法阐释透彻,继承而推新。这些在当下对我们有很好的启示。 相似文献
7.
隐性知识反馈环结构是创新研究系统的核心结构,运用组织管理系统动力学理论,进行科研创新系统隐性知识生产转化系统仿真研究,以南昌大学系统动力学创新团队研究系统为例,分析确定该系统的隐性知识量、显性知识量、创新投资量、团队人员数和创新成果量五个核心变量,运用新建的逐枝建模和逐树仿真技术建立五棵流率基本入树模型及其等价流图模型.运用枝向量行列式新增反馈环计算法,计算出系统包含创新成果流位作用于隐性知识流入率的第一类反馈环五条,团队成员数作用于隐性知识流入率第二类正反馈环十条.然后,结合模型的仿真曲线和仿真数据,对第一类反馈环进行极性转移仿真分析和主导反馈环转移仿真分析,对第二类正反馈环进行正反馈环的作用分析,以及"原始创新度"低对这十条正反馈环的制约分析,并基于上述十五条反馈环特性仿真分析结果提出四条创新研究系统发展对策. 相似文献
8.
《大庆师范学院学报》2015,(4):100-104
站话中的"子"缀词语与周边黑龙江方言及普通话相比,除了具有共同特征外,还表现出一定的差异性。从构成上来看,站话中"子"缀词语的词根无论音节数量还是词性都非常丰富,构成了数量众多的"子"缀词语;从功能和语义特征上来看,站话中"子"缀构词能力更强,可以构成一定数量的动词,而且虚化程度更高,语义色彩更加轻淡。 相似文献
9.
为提高盾构机刀盘回转系统的工作效率和系统稳定性,采用简化刀盘回转液压系统模型,建立刀盘回转液压系统数学模型.分析了刀盘回转载荷,确定了液压系统负载扭矩计算模型.采用变论域方法建立基于变论域模糊PID的刀盘回转液压系统自适应控制算法.对刀盘扭矩施加线性变载荷和随机载荷进行控制系统的仿真实例研究.研究结果表明:在掘进系统刀盘扭矩增加时,所提出的控制系统可随时调整刀盘旋转速度以实现系统总功率的平衡,并可降低刀盘转速调整过程的超调量和调整时间.研究结论为盾构机刀盘回转液压系统的设计和改进提供了理论依据. 相似文献
10.
通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0~1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1~0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一. 相似文献