一种过程方程组分解方法及其在催化裂化反应——再生模型中的应用

Ｒａｍｉｒｅｚ算法是一种对过程方程组进行分解的算法。此算法将过程方程组分解后，可以使求解计算更快速可靠。本文指出，选择输出变量顺序不同，过程方程组分解过程中所形成的平台变量也不同，从而影响决策变量的选择。在确定决策变量时，应优先选取平台变量为决策变量。将Ｒａｍｉｒｅｚ算法用于催化裂化反应再生模型的分解，找出了合适的求解策略，验证了提出的观点。     

一种过程方程组分解方法及其在催化裂化反应——再生模型中的 …

Ｒａｍｉｒｅｚ算法是一种对过程方程组进行分解的算法，此算法将过程方程组分解后，可以使求解计算更快速可靠，本文指出，选择输出变量顺序不同，过程方程组分解过程中形成的平台变量也不同，从而影响决策变量的选择，在确定决策变量时，应优先取平台变量为决策变量，将Ｒａｍｉｒｅｚ算法用于催化裂化反应－再生模型的分解，找出合适的求解策略，验证了提出了观点。     

基于多模式集成深度融合的非侵入式负荷分解模型

目前,基于深度学习的非侵入式负荷分解模型存在对长时间用电信息的时间依赖性建模能力受限及使用同一种分解模型对具有不同负荷特征的设备进行负荷分解所得到的分解误差达不到理想状态的问题。针对上述问题,文章提出了一种非侵入式负荷分解模型,其将基于CNN-LSTM-TPA的分解模型和改进的SVRVB-STCKF模型进行集成融合。首先,其使用时间模式注意力机制（TPA）加强CNN-LSTM分解模型对时间依赖性的建模能力,捕获原始用电信息的负荷特征并实现初步负荷分解;其次,采用支持向量机回归（SVR）建立目标设备的非线性状态空间模型,并利用改进的强跟踪技术和变分贝叶斯对容积卡尔曼滤波算法（CKF）进行改进,得到VB-STCKF模型,对初步分解结果进行二次动态调整。利用REDD和UKDALE公开数据集对所提模型进行验证,结果表明,所提加强模型的时间建模能力及其对初步分解结果进行动态调整的功能,可以有效降低模型的分解误差。     

基于改进的4D模型的可视化施工管理系统

在对当前的可视化理念和4D（4Dimension,简称4D）模型的学习和研究后,提出了一个改进的4D模型。该模型以工程结构分解（Work Breakdown Structure,WBS）为核心,分解出不同层次的施工对象,以进度计划为主线,将进度计划和施工对象连接来反应施工过程的动态变化,实现施工过程的可视化模拟和管理。     

一种面向建筑物提取的极化雷达影像分解方法

针对基于物理散射模型分解的建筑物与植被混淆的问题,发展了一种面向建筑物提取的全极化SAR影像多分量分解方法,用于区分散射类型易混淆的方位建筑物(走向与雷达方位向不平行的建筑物)与植被。该方法根据植被与建筑物的不同散射机制,预先剔除了植被像元,修正了体散射模型,改进了常规的全极化SAR多分量分解方法。通过H/α/A分解和非反射对称比筛选出植被像元,抑制植被区域对多分量分解效果的影响;引入修正的体散射模型,改进多分量分解模型;对植被区域进行Yamaguchi四分量分解,其他区域进行改进的多分量分解。利用E-SAR和AIRSAR全极化数据进行实验。结果表明,与传统的多分量分解方法相比该方法能够有效去除建筑物中的自然地物虚警从而提高检测精度。     

基于Petri网的机电产品功能分解单元模型研究

功能分析是概念设计过程中最重要的阶段,对现有机械产品概念设计理论及方法进行了分析,提出了基于Pe试网的机电一体化产品功能分解模型.对机电一体化产品概念设计中的功能分解过程进行分析,通过基本元素和动态行为机制的定义,建立产品功能分解单元模型.以喷墨打印机为例,建立了该产品的功能分解单元模型,验证了模型的可行性.     

基于CEEMDAN-DA-GRU的瓦斯涌出量预测模型

针对瓦斯涌出量数据具有非线性、周期性的特点和实际场景下不同特征因素与瓦斯涌出量关联程度不同导致预测精度低的问题,提出一种基于完备经验模态分解和双重注意力机制的瓦斯涌出量预测模型。通过CEEMDAN方法将瓦斯涌出量数据分解为频率不同的分量,以降低非线性数据的预测难度;再计算特征注意力机制中计算各特征因素的权重,挖掘当前分量与各个特征之间的关联关系;基于门控循环单元的时序注意力机制量化历史隐藏状态对当前状态的影响,提高长时间序列预测的准确度。通过相加重构得到最终预测结果。基于陕西某矿瓦斯涌出量数据进行预测实验,所提出模型的平均绝对百分比误差为1.65%,均小于DA-GRU、GRU和SVM等对比模型,验证了该模型的有效性。     

一种自适应选择酉变换的PolSAR三分量分解方法

基于模型的目标分解方法是全极化合成孔径雷达图像解译的重要方法,可以得到目标的散射机制信息,是进行目标分类、目标识别的基础。三分量分解方法是一种基于模型的目标分解方法,具有实施简单、物理意义明确的优点。基于崔一等提出完全利用极化信息的模型分解方法,文章对剩余矩阵进行自适应选择的酉变换,达到剩余矩阵更加匹配面散射模型和二面角散射模型的目的。首先,对自相关矩阵进行非负特征分解得到体散射分量,得到剩余矩阵;然后,对剩余矩阵进行自适应酉变换,以使交叉极化散射分量最小,更加匹配面散射和二面角散射模型;最后,通过实验验证所提出的三分量模型分解方法在极化散射机制解译方面的有效性和优越性。     

基于mRMR和VMD-AM-LSTM的短期风功率预测

为了提高模型预测风功率的准确率,提出了一种基于最大相关-最小冗余筛选、变分模态分解、注意力机制和长短期记忆神经网络的短期风功率预测方法.首先使用变分模态分解算法将风功率序列分解成几个中心频率不同的分量;再对各个分量结合最大相关-最小冗余筛选出的气象特征分别建立注意力机制和长短期记忆混合预测模型;最后将各个分量的预测结果...     

一般意义下动态加载机制的应用研究

本文研究了一般意义下动态加载机制的原理和过程。首先建立了动态加载机制的下载、链接和分解三个基本操作的参数结构并进行分析,然后在此基础上提出了动态加载机制的过程模型并给出模型的运算机理。     

基于MATLAB的语音信号LPC技术分析研究

线性预测技术作为一种基于全极点模型假定和均方预测误差最小准则下的波形逼近技术。本文简要介绍了LPC技术的基本原理,并利用MATLAB这一有力工具对语音信号进行了LPC分析,并对阶数的选取做了比较分析。     

具有代数算子的λ演算系统的模型构造

本文介绍了一个带有代数算子的λ演算系统,并给出了该系统模型的定义,证明了一个满足该定义的充分条件,最后构造了该系统的一个模型。     

离域片断轨道的定域化─WSW－like法程序

ＷＳＷ－ｌｉｋｅ法的核心是向每一个分子片断提供一组完整的具有正确集居数的片断轨道。开壳层离域片断轨道的定域化是ＰＭＯ法的基础。在计算技术上，片断分子的建立是ＷＳＷ－ｌｉｋｅ法的特点之一。片断分子为离域轨道的定域化提供了一个理想的分子模型。在本文中，详细地描述了轨道定域化的ＦＯＲＴＲＡＮ－７７程序。     

分布式黑板模型的设计与实现

由于传统的黑板模型是基于串行硬件环境之上的集中试验问题求解模型，因此其效率和可靠性受到很大限制，使以此模型为结构的很多专家系统无法实用化。为了解决这个问题，我们基于Ｎｏｖｅｌｌ网络环境，研制了一种分布式黑板模型，该模型具有可靠性高，求解速度快的特点。本文介绍了这个模型的体系结构，描述了系统采用的一些技术。     

THE ROLE OF LITERAL MEANING IN THE COMPREHENSION OF NON-LITERAL CONSTRUCTIONS

Based on psychological studies which show that metaphors and other non-literal constructions are comprehended in the same amount of time as comparable literal constructions, some researchers have concluded that literal meaning is not computed during comprehension of non-literal constructions. In this paper, we suggest that the empirical evidence does not rule out the possibility that literal meaning is constructed. We present a computational model of comprehension of non-literal expressions which is consistent with the data, but in which literal meaning is computed. This model has been implemented as part of a unification-based natural language processing system, called LINK.     

微陀螺梳齿静电驱动力的计算方法

准确计算静电力是分析微机械陀螺力学特性的关键.文章基于微陀螺静电驱动原理,介绍了微梳齿结构的静电场计算的无限大平板模型,边缘效应模型,拐角效应模型三种模型.推导了三种模型的电容计算公式和静电力计算公式.通过数值计算和有限元计算,得到交叠长度变化时,不同计算模型的电容和静电驱动力的对比和各种模型的适用范围.说明在微尺度条...     

BP神经网络在心理障碍诊断中的应用研究

以高校大学生常见心理疾病作为研究对象,充分利用L-M算法的全局寻优性及局部收敛性的特点对BP神经网络进行优化,建立基于改进的BP算法的心理诊断模型,实现简单的模式识别。仿真结果表明:该模型减少了训练迭代次数,缩短了训练时间,具有较高的准确性,应用该神经网络建立心理障碍诊断系统也是有效的。     

A MATHEMATICAL MODEL OF THE COMPONENT P III OF THE ELECTRORETINOGRAM: VARIATIONS OF LUMINANCE

The component P III of the electroretinogram was recorded after stimulation with short stimuli with different luminance. It is shown that the impulse response function of a linear second order model can be well fitted to the recordings. Two of its parameters, after logarithmic transformations, are linearly dependent on the luminance while the third parameter varies only within a small interval. It is therefore possible to describe the relation between P 111 and luminance in a linearized second order model. Physiological implications of these results are discussed.     

AR模型在质量控制中的应用

本文介绍了质量控制与质量信息管理的背景,然后将时间序列分析导入,特别分析了AR模型,并利用实际数据举例说明了AR模型在质量控制中的应用。     

HSI颜色模型在有核骨髓细胞图像分割中的应用

对经染色得到的有核骨髓细胞图像进行分割可以为白血病形态学诊断提供依据。颜色模型的选择对于彩色图像中颜色信息的充分利用、图像分割效果的好坏起着重要作用。HSI颜色模型符合人类的视觉习惯与视觉心理，有利于程序对图像颜色信息的利用，在本文中采用它作为表达有核骨髓细胞图像颜色信息的模型，根据不同系列细胞在颜色上的不同表现，分别使用H分量、S分量作为阈值条件分割细胞的核区域和浆区域。