关联大系统的中性化分散控制与稳定性

本文提出了一种新的关联大系统中性化分散控制方法,可以使大系统处于非中性关联时的性能等同于子系统全解耦时的性能,确保各子系统有完全的自主性,避免了大系统的参数阵出现摄动,从而改进了关联大系统的整体性能。文中根据向量李亚普诺夫函数,在解耦分散控制子系统渐近稳定的条件下,提出了一种根据中性化关联矩阵判断关联大系统稳定性的方法。     

动态构造网管中管理功能与被管对象的关联

在动态构造的网络管理中,管理功能与被管对象的关联机制是核心关键技术.这种关联机制采用被管对象集MOS(Managed Objects Sets)的思想.MOS提供对协议、设备及应用相关的被管对象的定义及描述,通过动态编译的技术生成及扩展MOS,并通过对MOS的访问实现与管理功能的关联.      

橡胶沥青紫外光老化性能试验研究

为了研究橡胶沥青紫外光老化后的性能变化,使用布氏粘度仪、动态剪切流变仪、弯曲流变仪测试紫外光老化后的橡胶沥青的软化点、粘度、疲劳因子、蠕变劲度和蠕变速率。试验结果表明:随着紫外光老化时间的延长,橡胶沥青高温稳定性有所提高,抗疲劳开裂能力和低温性能逐渐降低。紫外老化温度高于60°C时,橡胶沥青受紫外光老化和热氧老化共同作用,软化点和粘度增幅较大,抗疲劳开裂能力和低温性能也受到显著影响。通过灰关联分析可知,随着紫外光老化时间的延长和老化温度的上升,橡胶沥青老化后的抗疲劳开裂能力和低温性能受到显著影响。同时得出蠕变速率不适合作为评价沥青紫外光老化后性能变化的结论。     

灰色犹豫模糊集的核与灰度的灰关联决策方法

首先,将犹豫模糊扩展为灰色犹豫模糊集。其次,用灰色系统“核与灰度”的方法代替了传统中预设决策者风险偏好的数据增补方法,在不改变信息域的前提下,提升了可信度。进而将“核与灰度”运算法则扩充到灰色关联度的决策中。最后,通过实例演示了方法的适用性和可行性,并与相关文献方法进行了对比研究与分析。     

不确定时滞关联大系统的分散鲁棒可靠H∞控制

综合考虑了工程实际中经常遇到的参数不确定性和控制元件失效2类典型问题.针对一类离散时间不确定时滞关联大系统,通过比较各子系统正常工作时和失效时的性能准则,给出了其分散鲁棒可靠状态反馈控制器的一种设计方法.该方法能够保证对于给定范围内的任意参数摄动和控制通道失效,受控系统都是内部稳定且满足指定的性能指标.结果基于线性矩阵不等式,便于计算机求解和参数优化.另外,对大系统可靠性控制与鲁棒性控制间的联系进行了分析.所作数值例子和相应的仿真结果说明了这个方法的有效性.     

基于灰色关联模糊聚类算法优化飞机排故方法

采用灰色关联与模糊聚类原理，建立一种灰色关联的模糊聚类算法，应用该算法可直接对飞机维修经验中的多种排故方法．依排除故障的可能性进行排序，并根据排序结果时排故方法进行相似聚类，从而将排故经验与多因素决策算法进行有效综合．较好地解决了民航飞机故障诊断专家系统中多种故障原因的优化选择问题，并可直接给出排故方法的选择指导，提高专家系统的指导水平和飞机排故效率。文中对算法原理进行了详细介绍，并给出算法实例。     

一种基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法

介绍了一种基于模糊聚类的组合BP神经网络的数据挖掘方法，并给出了该方法的模型和启发式BP改进算法Heuristicbp。且将其应用于数学函数值预测中，取得了学习时间短和预测精度高的效果，证明该方法是有效的，具有较高的实际应用性。     

挖掘周期性一般关联规则

在事务数据库中的周期性一般关联规则可以揭示类的不同层次之间的关系和呈现周期性变化。这些信息对于识别在关联中的趋势和预测非常有用。由于数据噪声对发现周期性一般关联规则的巨大影响 ,文中用噪声比来抑制数据噪声对发现周期性一般关联规则的影响。同时根据对周期性与一般高频集之间关系的分析 ,利用周期裁剪技术来节省挖掘时间 ,给出了 (Cyclic general-ized itemsets,CGI)算法。实验证明 ,该算法可高效地发现周期性一般关联规则。     

基于CATIA/CAA的数控弯管模具快速设计

飞机制造中,需要数控弯管模具弯制导管,模具设计任务繁重。为提高数控弯管模具的设计效率,解决弯管模具设计存在的问题,依据传统设计人员的经验和数控弯管模具设计准则,提出了零件之间存在的尺寸关联算法以及优化模具结构算法。基于CATIA开发出了相关的快速设计软件,实现了数控弯管模具的参数化快速设计及标准件的快速装配。该软件的设计效率比传统设计方式提高了20倍左右,为企业降低成本、提高效率提供了一种方法。     

基于双重隐马尔科夫模型的ISAR图像序列中散射中心关联算法

散射中心关联是雷达目标三维重构的关键技术,由于目标散射中心在连续观测视角下在序列图像间的运动轨迹及散射强度具有强相关特性,因此根据相关性建立的双重隐马尔科夫模型能够鲁棒地表征序列图像间散射中心关联状态的变化。大量的实验结果表明,该算法能够实现散射中心的鲁棒关联。