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1.
自组织临界性及其在散粒体研究中的应用   总被引:19,自引:6,他引:13  
首先简述了自组织临界性理论的基本概念和在方法论方面的启示,然后介绍了三种发现散粒体自组织临界性与粒径的非均匀性有关的沙堆模型实验,进而提出假设:若系统的组构能对干扰传播形成足够的制约,限制其各部分敏感性递增的趋势,从而维持其整体的鲁棒性时,大尺度的系统也能呈现自组织监 界现象。最后通过对野外观测资料的分析,提出了在稳定流条件下非均匀推移质输沙率将服从负幂率分布的观点,并对自组织临界现象的判据等问题进行了讨论。  相似文献
2.
模糊控制理论在球磨机制粉系统中的应用   总被引:16,自引:3,他引:13  
基于模糊控制理论,以球磨机制粉系统为被控对象,提出了一种新型的多变量模糊控制算法,它由解耦补偿器和自组织模糊控制器组成,并对修正函数和控制规则进行了行之有效的改进。大量的仿真实验结果行表明了这种方法球磨在机制粉系统控制的可行性与有效性。  相似文献
3.
一种自组织网络管理实现方法的研究   总被引:6,自引:4,他引:2  
提出一种分群的自组织网络管理框架,通过分群结构来减少管理者和代理之间的信息流量,以适应网络拓扑结构动态变化的自组织网络管理.论文主要讨论了网络管理群的生成方法,网络管理群首的主动确认机制,管理者通过Script MIB向群首动态委派管理任务的过程,该技术和SNMP兼容,具有实用性.  相似文献
4.
原子化的农民自组织能力的缺失与再生   总被引:6,自引:2,他引:4  
“农民善分不善和”反映了“缺乏分层与缺失记忆”村庄的农民自组织能力的缺乏。原子化的农民由于缺乏自组织的能力,在村庄的经济、政治、社会文化生活中难以实现合作。由此带来一系列消极后果:村庄公共物品的供给不足,农民在面对庞大的政权组织时软弱无力,村庄传统文化失落,人际关系趋向理性化。针对这种状况,提出通过基层政权组织的积极作用、法治化及文化建设等培育农民的自组织能力。  相似文献
5.
模糊自组织神经网络在语音识别中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
在对语音信号进行分析的基础上,讨论了模糊自组织神经网络(FSONN)在语音识别领域的应用,并对FSONN算法进行改进。语音训练的实验结果表明,修正后的FSONN具有较强的聚类能力,这表明人工神经网络在完成某些语音识别子任务上仍大有可为  相似文献
6.
松散边坡演化特征及其应用   总被引:5,自引:2,他引:3  
用单面坡沙堆作为松散边坡的简化模型,研究松散边坡的演化规律和复杂性。认为松散边坡自发地向临界状态演化,其演化特征表现为两种不同的动力学行为:对于颗粒均匀的松散边坡,其大规模的坍塌呈现准周期分布,而颗粒不均匀的松散边坡,坍塌的规模服从幂律分布,出现自组织临界性。据此提出,颗粒均匀的松散边坡,可以利用其平均周期和大规模坍塌的平均值进行预报,采用安全系数法进行防治工程设计;而对于颗粒不均匀的松散边坡,目前还难于进行预测预报,采用可靠性方法防治工程进行设计。  相似文献
7.
基于SOFM神经网络的砂土液化评价   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出应用自组织特征映射(SOFM)神经网络进行砂土液化评价,根据实测资料和行业规范,建立具有7个输入参数,4个输出类别的SOFM神经网络模型对砂土液化的严重程度做出评价.实例研究表明,应用SOFM神经网络评价砂土液化高效可行,为砂土液化的研究提供了新方法.  相似文献
8.
支持多媒体业务的自组织无线网络协议   总被引:4,自引:2,他引:2  
提出了在多跳、移动的网络环境下使用并行接收支持多媒体业务的自组织网络通信协议 .分层分布式控制的自组织网络由若干包括群首、网关和普通节点的群组成 ,在不相互包含的最大全连通子群使用载波监测多址接入可以消除隐藏终端问题 .对于跳频采用软件无线电技术很容易实现并行接收多路信号 ,解决了由于多跳网络结构引起的碰撞 .使用附带预约的数据格式来预约在约定时间后的信道可以满足实时业务的业务质量要求 .由于协议不要求建立和保持全网同步 ,大大减少了开销 .模拟结果表明这种方案可以有效传输数据业务 .  相似文献
9.
自组织理论在军校研究生教育中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
为推动军校研究生教育系统向有序方向演化,实现研究生教育目标,利用自组织的判别方法分析了军校研究生教育系统的性质,指出该系统具备形成耗散结构的条件,即系统具有开放性、远离平衡态、存在涨落及系统各要素之间存在非线性相互作用等特点。利用自组织理论中的开放性原理、反馈原理、支配原理、非线性原理、涨落原理等探讨了推动军校研究生教育发展的途径。认为应该积极推进人才、科研和学术交流,加强、完善各类奖惩机制,建立、完善创新机制。  相似文献
10.
复杂模式保留拓扑的平面映射及其应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用自组织映射(Self-Organize Map,SOM)网络,将复杂化学模式映射于平面,并保留模式群的高维空间拓扑结构,从而可以清晰地反映出化学模式间复杂的几何关系.还提出了获胜邻域和学习率的调整方案,用以改进SOM网络的训练效率,并将8维橄榄油样本映射于网络的输出平面,成功地实现了聚类,进而在分类预报中取得良好效果.  相似文献
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