关于全球经济格局与城市竞争力的思考(上)

前言2020年,新冠疫情的大流行,对全球经济与贸易带来了严重冲击。世界将往何处去?未来十年是否会成为人类"失去的十年(Lost Decade)"?联合国最新发布的《2020年贸易与发展报告》向全人类提出了严峻的拷问。在这个充满不确定性的世界,人类还能否争取一个更加美好的未来?     

吹瓶模具制造企业面向负荷均衡的订单预投决策方法

针对吹瓶模具制造企业因订单到达的随机性、模具类别的差异性导致各生产车间负荷均衡性差、资源利用率低的问题,采用预投订单方式来均衡各生产车间的负荷。基于吹瓶模具制造企业的生产计划体系,设计了一套针对吹瓶模具制造企业的预投订单的决策模型。实践表明,在吹瓶模具制造企业,采用预投订单能很好地均衡负荷、平衡产能以及提高各加工设备的利用率,提高订单准时交货率,降低企业的生产成本。     

基于滑模的运载器主动段俯仰通道姿控系统设计

与传统比例-积分-微分（PID）控制方法相比，滑模控制（SMC）方法可以比较容易地将不确定性纳入控制器设计中，从而增强系统的鲁棒性。探索了SMC技术在运载器主动段姿态控制中的工程应用，首先通过分析基于趋近律的SMC系统，提出了降低不连续切换项系数的需求，然后研究了基于干扰上界的SMC方法。三通道小偏差仿真结果验证了两种方法的控制效果，表明第2种控制器的鲁棒性更好，稳态误差小，同时发动机喷管摆角需求较小。     

泛在电力物联网在北京经济技术开发区的应用探索

泛在电力物联网是物联网在电力领域的具体体现，建设泛在电力物联网是推进"三型两网"建设的关键环节，也是实现能源转型的必要手段。阐述了泛在电力物联网的定义，从供电公司角度出发，根据北京经济技术开发区实际情况，讨论了依托地区特点的泛在电力物联网实施策略和实际应用场景，分析了可能遇到的问题。得出结论：随着泛在电力物联网的深入建设，供电公司能够为电力客户提供多元化服务，提高客户满意度；地市供电公司能够依托泛在电力物联网开展更多电力相关业务；泛在电力物联网的安全性、实用性、有效性是发展面临的首要问题。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

一种考虑先验信息可靠性的新算法

文中采用模糊数集来描述先验信息,用模糊贴近度来衡量先验信息的可靠性,给出了可信度的计算公式,将其以权阵的形式纳入参数估计中,以平衡不同可信度的先验信息在参数估计中的作用。最后通过算例分析了该算法的可行性。     

基于不确定性人工智能的轮转模切机张力控制系统

<正>引言轮转模切机(Rotary Die Cutting Machine)是生产不干胶标签及各种电子产品贴膜的主要设备之一。轮转模切机也称圆压圆连续模切机,与常见的平压平模切机相比,模切速度大幅提高,可以在一天内完成平压平模切机需要一周时间才能完成的工作量。有资料表明,轮转模切机的模切速度可以达到12000张/h,线速度可以达