基于“紧致型”小波神经网络的时间序列预测研究*

分析了“紧致型”小波神经网络的结构和特点。在利用神经网络分析时间序列预测方法的基础上,用方差分析的统计方法确定样本序列的长度,从而有效地确定神经网络输入层节点数。对太阳黑子年平均活动序列进行了训练和预测,并从网络本身的内在制约因素出发比较了小波网络和BP网络对时间序列进行训练和预测的差异,分析了两者出现差异的本质原因。将多分辨率的小波与神经网络的非线性逼近功能相结合的方法发挥了各自优势,明显提高了预测精度。     

昆明市某超市销售收入分析

通过实地调研,应用游程检验和P-P概率图的原理,研究了昆明市某超市销售收入,得出在该超市购物的消费额是服从对数正态分布,并对其均值进行了参数估计.得到的结论对于想在昆明市开超市的商家具有重要的参考意义,最后给出了开超市的具体建议.     

固体发动机在温度载荷下的结构分析

为研究温度载荷对固体发动机的影响,进行了发动机在低温和温度周变载荷下的热-应力耦合仿真分析,得出在两种载荷下发动机的温度分布和应力应变响应。在低温载荷下,壳体和绝热层的交界面处热应力最大,是发动机的热应力危险部位;药柱內孔的应变最大,是产生裂纹的危险部位。在温度周变载荷下,最大应力出现在距离药柱內孔0.346m处,是发动机的脱粘危险界面。     

软件无线电系统综合诊断平台设计与实现

针对当前软件无线电系统故障诊断时间长、诊断结果精度不高、诊断过程复杂等问题,开发了故障诊断平台。该平台以MFC框架为基础进行开发,对系统的建模分析信息以及实时运行状态信息利用数据库进行储存,集中实现了实时诊断和拉格朗日两种故障诊断算法,用户可以选择对应的诊断算法对系统进行诊断。该平台能够直观地给出两种诊断算法的诊断结果及诊断过程需要的时间。平台以快速、准确、方便为目标,详细论述了一种实用可靠的软件平台设计方案,并通过故障实例验证了该平台的实用性。     

基于混沌多目标粒子群算法的测点优选方法

模拟电路的测点优选问题旨在寻找总测试代价最低、测试性能最好的测点集合。之前的研究通常把最高测试性能作为约束条件,以单目标优化思想搜索代价最小的测点集合。而实际应用中,对测点集合的需求是多样化的,需要根据实际需求调整性能和代价间的关系。提出了混沌多目标粒子群算法,该算法采用多目标优化思想,能同时找到多样化的方案,并根据多目标优化问题的特点,加入了混沌机制提高算法的搜索能力。实验结果表明,该算法能找到对应不同测试性能的最优测点集合,与其他算法相比,算法成功率最高、找到的方案最多且运行速度较快。对模拟电路的可测性设计和故障诊断很有帮助。     

故障树定量分析及其交互方式的实现

在分析制作故障树分析软件原因的基础上,分析了作为交互软件内核的故障树分析理论,详细研究了相应的算法及实现。与此同时,以MATLAB7.0作为软件设计的工具,分析了面向对象的图形用户界面(GUI)设计的功能和特点。进而将主程序和界面程序以控件形式结合,形成了功能较为完备的FTA软件。实际设计和运用表明,基于MATLAB7.0的FTA软件具有界面交互友好、读写格式清晰、显示结果规范的优点。     

两种多故障诊断算法的性能比较研究

多信号模型结合了结构模型与功能依赖模型的优点,非常适合于描述复杂系统故障传播关系.基于多信号模型故障推理算法非常重要,其中多故障诊断算法又是其中的难点.通过对基于多信号模型多故障诊断的拉格朗日松弛算法和主启发式算法及其在阿波罗飞船发射前系统状态诊断的应用中的深入对比研究,仿真结果表明拉格朗日松弛算法和主启发式算法均能有...     

贝叶斯网络在电子系统故障诊断中的应用研究

电子系统大多结构复杂,各组成模块存在错综复杂、相互影响的关系,另外测点较少且测点数据常常是不完备的。针对此类情况,以某电源系统为研究对象,提出了基于贝叶斯网络的电子系统故障诊断方法。首先依据系统的结构获得其因果图,并对各测点信号进行离散化处理;其次建立用于故障诊断的贝叶斯网络模型,并且根据历史数据完成该网络的参数学习,最后利用获得的事实来实现故障的诊断。仿真结果验证了该方法的有效性,为电子系统的故障诊断提出了一种新的思路。     

新型周边进水下旋式旋流沉淀池

１旋流式沉淀池的特点及发展在钢铁行业的炼钢及轧钢厂的浊循环水回水中含有大量大颗粒、大比重的氧化铁皮,其悬浮物含量通常为５００～２０００ｍｇ／Ｌ,粒径１０ｍｍ～０．００５ｍｍ,比重～４。再加上钢铁行业的特点,在浊循环水回水中有时还含有一些铁块木块等较大型废弃物,其沉渣不能用一般城市污水处理中使用的方法清除,而只能使用抓斗清除。因此常使用一种特殊的竖流式沉淀池——旋流沉淀池。旋流沉淀池因沉渣能集中于池底较小区域内,便于抓斗清渣,而且占地面积小,特别适用于炼钢及轧钢厂浊循环水的预处理。最早的旋流沉淀池…     

定数截尾数据缺失场合下k（m）/n系统可靠性指标的Bayes估计

在定数截尾缺失数据样本下,研究了不可修中取串连续失效系统（简记为k（m）/n系统）的可靠性评估问题。利用Bayes方法得到了部件的平均寿命、系统可靠度及平均寿命等可靠性指标的Bayes估计。最后利用随机模拟例子说明了本文方法的正确性和可行性。