时变参数灰色沉降预测模型及其应用

目前大部分沉降预测模型均假定模型的参数在沉降发展过程中是不变的，这与实际情况不符，从而影响了模型的预测精度，当预测模型的参数也是时间的函数时，系统响应预测可分为两部分：一是预测模型参数的预测；二是根据参数预测值的系统响应预测，在灰色GM（1，1）模型的基础上，建立了时变参数灰色GM（1，1）模型，其模型中的参数用多项式逼近，并采用最小二乘法确定多项式中的待定系数，最后将此模型应用于建筑（构筑）物的沉降预测，实例计算表明，时变参数预测模型有望提高模型的预测精度。     

结构有限元模型部分设计参数型修正方法

讨论了结构有限元分析模型部分设计参数的修正方法，提出了一种利用非完备实测模态参数修正有限元分析模型的迭代修正方法，即振型自由度的扩充在每次迭代中进行，有效地改善了因振型自由度扩充引起的误差，被修正的参数为结构设计参数，所获模型的物理意义十分明确，并与动态设计相适应，实例表明，该方法修正效果良好。     

基于多模型切换的大范围预测函数控制

针对实际对象在不工况下的模型参数变化或突变,提出了基于多模型的预测函数控制方法，不同工况采用不同模型，通过在线计算模型匹配程度和控制权重来适应对象模型参数的突变，同一工况慢时变采用预测函数控制来提高鲁棒性，以适应复杂系统的要求。仿真结果表明该方法对参数突变跟踪快，且有极强的鲁棒性。     

多元曲线漂移模型与半参数曲线预测

研究多元非参数模型曲线族，对每一条曲线建立一个多元非参数回归方程，许多形状相似的曲线借助于参数与一条参考曲线联结成一个曲线族，研究了如何综合使用多元核函数、投影寻踪回归、交叉核实等方法来拟合这样的曲线族并进行曲线预测。     

n个参数的资本性资产价模型

本文通过考察证券回报率的高阶中心矩，建立了ｎ参数的资本性资产定价模型，将已有的二参数，三参数ＣＡＰＭ进行了推广，并且相应地定义了高阶风险，详细分析了它对回报率期望的作用。     

半参数回归模型在测量数据处理中的应用

考虑半参数测量模型，利用核函数并综合最小二乘法建立了参数β和s的估计量β^^，s^^其次，用一个模拟的平差算例从估值的稳定性、均方差等方面与最小二乘法进行了比较，最后，将所得结果应用到自由网平差和GPS测量中。结果说明，半参数测量模型比参数模型更能反应真实情况。     

电解质溶液局部组成模型的温度效应

将电解质溶液的局部组成模型中的粒子间作用能看作常数，与温度无关，使得模型参数与温度成简单的倒数关系，利用25℃的模型参数值，关联计算了在不同温度下NaCl-KCl-H2O三元体系溶解度数据，结果表明在0～120℃的范围内，关联计算结果很好，解决了局部组成模型在计算电解质溶液溶解度时缺乏其他温度下模型参数的问题。     

确定预应力锚索锚固长度的复合幂函数模型法

通过拟合不同工程类型的锚杆的拉拔试验实测数据，提出了锚固段轴力分布的三参数复合幂函数模型及锚索锚固段轴力分布的两参数复合幂函数模型，由静力平衡条件建立了剪应力沿其锚固长度的分布规律。分析了剪应力分布的特征，提出了一种锚索有效锚固长度计算方法，给出了参数G的取值，指出平均强度法确定锚索有效锚固长度是偏于不安全的。     

EDA软件的几点改进

随着大规模和超大规模集成电路与计算机技术的迅速发展，以电子计算机辅助设计为基础的电子设计自动化技术已渗透到电子系统和专用集成电路设计的各个环节．EDA软件层出不穷。本文以仿真结果与实测结果偏离的现象为出发点，从元件模型和模型参数、数学模型两方面分析了当今流行的EDA软件存在的问题，进而讨论了．参数个数与取值、极限与额定参数检查等片面。作为CAD技术的一部分．在分析各种问题的基础上．提出了解决方案。     

小波压缩技术在FIR模型辩识中的应用

结合小波变换的压缩和去噪能力，研究了在FIR模型辨识过程中求得更精简非参数模型的一种方法．在给出FIR模型辨识的具体步骤后，通过一个化工实例的具体计算，进一步比较与一般FIR建模方法以及基于不同小波基函数进行压缩去噪后辨识的效果．结果表明该技术可以压缩模型结构参数，降低了运算量，有利于实现在线辨识．     

Application of modified banker''s algorithm in FMS deadlock problem

Presents a method for deadlock avoidance algorithm used in Flexible Manufacturing System(FMS).This method is an improvement of the Banker algorithm. The Banker algorithm is commonly used in the Operating System (OS) , but some improvements will have to be made on the algorithm if this algorithm is used in FMS. The difference between the process in operating system and the job in the FMS is fully discussed. Based on this difference, the improvement is made. In order to improve the algorithm, formal methods are adopted to the manufacturing systems. The simulation model is translated into a format suitable for model checking. That is, the model is written into PROMELA, the input language of the popular model checker SPIN. After that,SPIN is used to verify that the model does not have deadlock. This algorithm proves to be highly effective in praetice.     

Application of modified banker’s algorithm in FMS deadlock problem

Whendesignedandoperatedeffectively ,FMScanbeofassistancetomanufacturersaccordingtodefinedproduc tionandprocessplans ,whichspecifytheactivitiesandresourcesaswellassequencerelatedconditions ,suchasprecedencerelationsandsynchronization .Alternativere sourcesandroutingforsomeofthejobsinFMSmaybespecifiedpreviously .Thisresultsinanincreasingflexibil ityinjobscheduling .Someresourceallocationsmayleadtodeadlocksituations ,inparticularwhentheresourcesinsystemarelimited .Deadlockproblemscancauseunnec…     

基于加性噪声模型的基因调控网络构建算法

为在统计推断方法通过相关性来筛选基因对时,能够体现调控关系的因果性,受因果定向算法能够有效定向调控关系的启发,将加性噪声模型与因果定向算法相结合,用基于加性噪声的定向算法度量因果关系的程度,提出了一种基因调控网络构建的算法.该算法首先将加性噪声模型的因果定向算法扩展为一个特征选择算法,并通过建立调控因子集合与每个基因间的加性噪声模型来选择基因的调控因子.在DREAM5的3个数据集上的实验结果显示,结果比其他算法有明显提升,该算法可有效构建基因调控网络.     

基于自适应精英蚁群算法的GM（1,1）预测模型

在GM(1,1)预测模型中,发展系数a和灰色作用量b两参数对模型的预测精度有直接影响。在分析GM建模原理和参数对模型精度影响的基础上,提出了一种信息素浓度自适应调整的精英ACO算法与GM（1,1）融合预测模型,在不改变GM(1,1)模型表达形式前提下,使用了改进的ACO算法来求解模型的最优参数。试验结果表明：与传统的GM(1,1)模型相比,改进的ACO算法与GM（1,1）融合模型的预测精度在传统GM模型误差较大的情况下也能得到较好的预测效果,在适用性上比传统模型具有优越性,是提升模型精度一种新思路。同时也说明了运用自适应精英策略改进蚁群算法提升算法全局寻优能力是合理的科学的。     

基于特征融合的文物碎片模型检索

基于特征的模型检索是计算机视觉领域的一个重要研究方向,主要包括特征提取和模型检索两个方面,其中特征的鲁棒性对模型检索结果起决定性作用。由于已有检索算法存在局部特征有效性较低的问题,该文提出一种基于特征融合的兵马俑碎片模型检索算法。针对兵马俑碎片的三维点云数据模型,首先计算点的主曲率和法向夹角,并对其加权融合;然后基于该融合特征构造特征匹配算法,通过对融合特征的匹配实现碎片模型检索。实验中,对50个兵马俑的1036个碎片进行了检索,结果表明该算法可以有效提高碎片的检索精度,避免算法陷入局部极值。因此,该基于特征融合的三维模型检索算法是一种有效的兵马俑碎片检索方法。     

天空区域分割修正的图像去雾新算法

为了改进基于暗通道先验假设图像去雾算法的细节信息丢失、大气光强值估计偏低、天空区域去雾效果不佳等不足,笔者提出一种天空区域分割修正的彩色图像去雾新算法。新算法在暗通道先验算法的基础上,对暗通道与亮通道先验模型进行带参线性加权运算,提出加权平均融合COPLIP模型和MSR模型的天空区域修正新模型及实现算法。与现有去雾算法比较,实验结果表明新算法能够克服现有算法对于天空区域去雾效果不佳的问题,同时通过客观评价指标验证了新算法的有效性。     

基于微粒群优化的船舶柴油机T-S模糊模型

提出了一种基于微粒群优化(PSO)的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法,并用于船舶柴油机的动态建模.该辨识方法采用GK模糊聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数,利用PSO算法来辨识模糊模型的结论参数.利用6160-All船舶柴油机模型,获得柴油机各主要参数在油门尺度和负载发生小偏差扰动时的试验数据,再利用该组数据辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力、进气管压力、排气管压力等参数的T-S模糊动态模型.仿真结果表明了该方法的有效性.     

成像流型辨识算法

针对电容层析成像反问题流型识别较难的问题,提出了一种基于高斯混合模型的电容层析成像流型辩识算法.在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,结合Kmeans算法,通过训练得到各类流型所对应的高斯混合模型参数,构造分类器实现对五种流型的快速与精准的识别.实验结果表明,该算法与BP神经网络、SVM、决策树识别算法相比,辨识准确率高、识别速度快,为电容层析成像流型辨识算法的研究提供了一个新思路.     

动态存储模型研究

提出了考虑资金时间价值与增值税的动态存储模型，并给出了两种解法，试算法和约算法。其中试算法包括试算订货量法和试算订货次数法。然后将此模型与普通的静态存储模型进行了对比。     

非自衡对象的预测控制

DMC在对非自衡对象建模时会产生截断误差,因此无法直接用于该类对象控制．根据非自衡对象阶跃响应的最后阶段可视为直线的特点,提出了一种基于对象阶跃响应的参数化模型的预测控制算法,该算法避免了DMC预测模型的截断误差影响．仿真结果表明,提出的算法对于设定值变化具有良好的跟踪性,对于模型参数的摄动具有良好的鲁棒性,该算法对于非自衡对象控制是有效的．