单质铝水解机理研究(Ⅲ)——单质铝水解结晶过程研究

为了了解单质铝在水解过程中产物物相的变化规律,对单质铝水解过程进行了全过程监测,在反应的不同时段取样并对其进行XRD、SEM分析。以XRD分析结果为依据,对单质铝水解结晶过程中产物物相的变化进行了深入研究,彻底弄清了水解产物的生成顺序。以SEM分析为依据,对影响水解产物形貌、粒度及粒度分布的因素进行了研究。分析认为,团聚、二次成核、搅拌等因素对结晶过程中水解产物的形貌、粒度有显著影响。     

高速公路可变速度标志神经网络控制

针对高速公路可变速度控制是一个非线性时变系统,难于用数学模型准确建模这一特点,提出了神经网络控制方法.阐述了神经网络学习算法,设计了高速公路可变速度标志神经网络控制器,并对控制器进行了仿真研究.仿真结果表明,该方法切实可行,具有实用价值.     

嵌入式OS-uClinux软件开发环境的建立及应用程序开发模式

本文介绍了在mcf5272嵌入式硬件开发板基础上如何移植uClinux操作系统以及开发用户应用程序的基本模式。     

在嵌入式Linux上实现JFFS文件系统

本文通过在嵌入操作系统uClinux上实现可读写JFFS文件系统的实例，介绍了在嵌入式系统中使用Flash芯片的方法。     

基于VB6.0硫化控制系统

介绍了一种基于VB6．0的硫化控制系统原理，硬件和软件设计。     

基于FF现场总线PlantWeb工厂管控网的建立与应用

随着现场总线控制系统(FCS)在过程工业中的广泛应用，工厂管理层要求能够对生产层的直接管理，实现真正管控一体化的工厂模式。PlantWeb工厂管控网是管控一体化的一项新技术，因而本文针对扬子石化丁二烯生产装置，介绍了基于FF现场总线技术的PlantWeb工厂管控网的建立及其应用。     

基于遗传算法的智能组卷系统数据库结构的研究

论文在分析了现存的组卷系统的组卷算法及相应的数据库结构的基础上,基于遗传算法提出了一种新的数据库结构,并给定具体结构的确定方法。实践证明,这种结构下的数据库很好地配合遗传算法实现了智能组卷,并且系统效率更高,冗余度更小。     

应用于回归神经网络的基于梯度的典型算法的归纳与分析

首先给出了分层全回归神经网络的一个综合形式及其状态方程,然后归纳了几种典型的基于梯度的回归神经网络训练算法,描述了算法的具体步骤,并分析比较了算法特点及相互联系,最后指出对回归神经网络尤其是其训练算法研究存在的难点及研究重点。     

复合型智能预测分析系统框架研究

提出了多元支持向量机思想及其实现过程,并将其与粗糙集与神经网络相结合,提出一种复合型智能预测分析系统框架。首先利用粗糙集对预测的原始数据进行处理,并从中发现隐含知识,然后提出了多元支持向量机,能够有效地对两种以上类型的数据进行精确分类。将两者与神经网络有机地结合起来,构成一种复合型预测分析系统,从而为决策分析提供一种新的方法。     

Output feedback decentralized stabilization: ILMI approach

In this paper, the static output feedback decentralized stabilization problem is addressed using a linear matrix inequality approach. A necessary and sufficient condition for static output feedback decentralized stabilizability is derived for linear time-invariant large-scale systems. It is proven that the existence of a stabilizing decentralized gain is equivalent to that of the solution of a quadratic matrix inequality. The extension of the result to control is studied. An iterative LMI algorithm based on the linear matrix inequality technique is proposed to obtain the decentralized feedback gain. Examples show the effectiveness of the algorithm.