张量广义特征值的S-型包含区域

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.     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.     

盾构机刀盘回转系统恒功率自适应控制

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.     

基于重抽样分布的一类模糊累积和控制图

过程变量在代表产品或服务过程信息时并非完美，而使用模糊数可能是另一较好途径。文章进一步完善模糊累积和控制图，其中使用中心和扩展具有重抽样分布的模糊随机变量，并给出模拟例证。     

高阶脉冲变时滞BAM神经网络的周期解

神经网络的诸多功能主要体现在其动力学特征中,而周期解问题则是其动力学行为研究中很重要的一部分.许多情况下,考虑神经网络的脉冲效应是必要而具有实际价值的.本文利用重合度理论中的Gaines-Mawhin延拓定理和微分不等式技巧,研究一类具脉冲干扰的高阶BAM神经网络模型的周期解问题,在要求激活函数有界的前提下,得到其周期解存在的充分条件.     

基于神经网络智能天线的一种波达方向估计方法

该文提出利用径向基函数神经网络来估计无线通信中智能天线的信号到达方向．为了减少输入，利用信号相关阵的对称性质，仅考虑相关阵中的上三角或下三角的部分元素作为网络的输入量，计算量较小．计算机模拟结果表明，该方案是有效的．     

模糊物元精细评价方法在油水井酸化选井选层中的应用

油水井酸化是油气藏常用的增产增注措施之一．酸化措施足否有效取决于多方面的因素，而选井选层是其中一个重要环节．本文采用模糊物元分析疗法，用油水井代表事物，评价因素代表特征，建立了复合模糊物元矩阵，对油田整个区块需要酸化作业的井位和对应层位进行了综合决策，排列出需要进行酸化的井位和层位的先后顺序，为进一步施工奠定了理论基础．该方法排除了人为因素的影响，达到了科学决策的目的．文中选用某油田六口井的实际资料进行了计算，其结果与实际情况一致．