RLC-Ⅱ型入炉煤采样机在运行中存在的问题及改进

目前，随着电力的发展和科技的进步，要求火力发电厂在锅炉上煤过程中，随时可取出具有份表性的试样作为煤质分析的依据，只有如此，才能准确地按正平行计算发、供电煤耗率及火炉煤的工业分析。但目前国内大多数火力发电厂都安装了入炉煤机械化采样装置，由于种种原因其投入率很低，有的长期不能使用。牡丹江第二发电厂研制的RLC－！型自动采样机，自1991年投入运行以来，在运行中存在许多问题。后经多次改造和采用可编程控制器控制，运行稳定、可靠，年投入率达98％，满足运行要求。I＊＊C一五型机械化采样机存在的问题RLC－1型机械化…     

基于状态软集结的相对值迭代算法

在大规模随机控制问题中,值函数逼近是一种克服维数灾的方法,考虑平均模型马氏决策规划（ＭＤＰ）的状态软集结相对值迭代算法,在Ｓｐａｎ压缩的条件下,证明了该算法的收敛性,同时还给出了其误差估计。     

平均报酬模型的多步强化学习算法

讨论模型未知的平均报酬强化学习算法。通过结合即时差分学习与Ｒ学习算法,将折扣问题中的一些方法推广到了平均准则问题中,提出了两类算法：Ｒ（λ）学习。现有的Ｒ学习可视为Ｒ（λ）学习和ＴＴＤ（λ）学习当λ＝０时的一个特例。仿真结果表明,λ取中间值的Ｒ（λ）和ＴＴＤ（λ）学习比现有的方法在可靠性与收敛速度上均有提高。     

支持向量机改进的神经网络的函数逼近

为了避免神经网络的收敛速度慢和局部极小点 ,采用统计学习理论中的支持向量机代替梯度下降法对三层神经网络中隐层到输出层的过程进行改进 .分别采用由支持向量机改进的神经网络和传统的神经网络对昆明市“一二一”大街交通交流的实时预测 ,实验结果验证了改进后的神经网络的优越性和先进性     

基于SVM的实时交通流模拟与预测系统设计

在统计学习理论的支持向量机学习算法研究基础上,采用Matlab语言设计了一种基于最小二乘支持向量机的实时交通流模拟与预测系统,详细阐述了算法设计、系统构架及实现,最后介绍了系统在城市路网交通流量预测中的应用,该系统为交通诱导数据的可视化表达提供了新的途径。     

伺服器在液化石油气钢瓶下料生产线中的应用

针对液化石油气钢瓶护罩下料生产线的交流伺服系统的技术特点和产品工艺要求，结合伺服驱动器及伺服驱动电机的配合应用。分析其定位控制的实际应用效果，其控制精度最高可在＆#177;0.1mm左右，达到较高精度位置控制的目的和要求。     

资阳联通荣获“2010年通信行业用户最满意企业”称号

本刊讯日前，中国联通资阳市分公司荣获中国通信企业协会授予的“全国通信行业用户满意企业”称号。     

江西铀矿地下开采若干方面的回顾

本文回顾了江西铀矿地下开采史上关于开拓方式、采掘水平、矿井建设、择优开采及群脉性铀矿床开采技术这五个方面的有关情况,并略加评述,以期对读者有所裨益。     

航路飞行间隔调配方法研究

随着空中交通流量的迅猛增长和飞行空域的日趋拥挤，飞行冲突变得日益严重。为了避免飞行冲突，飞行员必须适当地改变航空器的航行诸元。文中采用速度矢量三角和几何作图等方法，分析了飞行冲突存在的基本条件和预测方法，并确定了两航空器的速度矢量关系，提出了调整航向和调节速度等两种冲突解决方法。     

响应面法优化苦荞麦微波膨化工艺

采用苦荞麦为原料,以膨化率、复水率为评价指标,色差值为参考指标,通过响应面优化试验研究苦荞麦微波膨化工艺条件。结果表明,苦荞麦微波膨化的最佳工艺条件为:膨化时间110 s,原料水分含量6%,微波功率480 W。在此条件下的验证实验结果为:膨化率2.16,复水率1.25。