新型测井拖撬撬体结构设计和制造工艺

综述了测井拖撬撬体的生产现状和发展方向；着重论述了模块化海洋测井拖撬和集装箱型沙漠测井拖撬新型撬体的结构设计特点和制造工艺。这2种拖撬撬体在设计中采用了集装箱型、模块化、正压防爆、气密封、水密封等结构，严格控制焊接、防锈和喷漆等关键工艺，使撬体具有新颖的外观和良好的保温、防雨、防尘、防爆、防盗等功能，提升了产品的档次。     

Robust stability and stabilization of discrete singular systems with interval time-varying delay and linear fractional uncertainty

The robust stability and robust stabilization problems for discrete singular systems with interval time-varying delay and linear fractional uncertainty are discussed. A new delay-dependent criterion is established for the nominal discrete singular delay systems to be regular, causal and stable by employing the linear matrix inequality (LMI) approach. It is shown that the newly proposed criterion can provide less conservative results than some existing ones. Then, with this criterion, the problems of robust stability and robust stabilization for uncertain discrete singular delay systems are solved, and the delay-dependent LMI conditions are obtained. Finally, numerical examples are given to illustrate the e?ectiveness of the proposed approach.     

非奇异H矩阵的一个判定条件及一类实矩阵逆的无穷范数估计

通过理论证明,给出了判断一个矩阵为H矩阵的实用充分条件及一类实矩阵逆的无穷范数估计公式,并给出数值例子进行了说明.此结果对于判定系统的稳定性、特征值分布、线性方程组迭代解及矩阵范数估计等都具有重要的理论和实际意义.     

提高某飞行器姿控系统测试准确性的方法

姿控系统是某飞行器的神经中枢,其性能直接影响飞行器的飞行稳定性和落点精度,在贮存状态下是否符合技术性能要求主要靠各项测试指标来反映,为保证各项测试指标的准确度,结合工作实际,分析了影响测试准确性的因素,提出了提高测试准确性的方法。     

关于减法补数复合函数的均值估计

用初等方法和解析方法研究类似于Smarandache减法补数的复合函数性质,获得了3个较强的均值公式,完善了加法补函数与减法补函数在数论中的研究和运用。     

基于差分进化算法的智能组卷方法

如何从庞大试题库中自动生成符合教学和考试要求的一套试卷是目前我国利用计算机进行辅助教学的一个重要研究内容.通过分析用户对组卷的要求和试题结构特征.构建了一个智能优化组卷新模型,同时给出了求解的差分进化算法.数值试验结果表明,所给的方法在组卷效率和质量方面具有更好的性能.     

基于锚文本相似度的PageRank改进算法

分析搜索引擎Google的PageRank算法,给出其存在的3个问题及针对这3个问题提出的改进。结合锚文本相似度提出一种改进的PageRank算法,利用Nutch对传统PageRank算法和改进后的PageRank算法进行实验分析与比较。实验结果表明,改进的PageRank算法提高了搜索结果的查准率,有利于减少主题漂移现象。     

利率随机时的跳跃扩散过程的期权定价模型

假定股票价格的跳过程为一般的计数过程,建立了股票价格服从跳扩散过程的行为模型。运用随机分析中的鞅方法,讨论了当利率为随机变量时的期权定价问题,推导出了利率随机时欧式买权与卖权的定价公式以及平价关系,推广了已有的结果。     

打浆度软测量技术的研究及应用

针对打浆度直接在线检测难度大的特点,采用软测量技术,实现了打浆过程打浆度的在线软测量。介绍了打浆度软测量模型建立,阐述了软测量技术在盘磨控制中的PLC应用。     

基于互信息的贝叶斯网络结构学习算法

结构学习是贝叶斯网络的重要分支之一,而由数据学习贝叶斯网络是NP-完全问题,提出了一个由数据学习贝叶斯网络的改进算法。该算法基于互信息知识构造初始无向图,并通过条件独立测试对无向边添加方向;同时提出了一个针对4节点环和5节点环的局部优化方法来构造初始框架,最后利用贪婪搜索算法得到最优网络结构。数值实验结果表明,改进的算法无论是在BIC评分值,还是在结构的误差上都有一定的改善,并且在迭代次数、运行时间上均有明显降低,能较快地确定出与数据匹配程度最高的网络结构。