变风量空调系统送风管道静态压力的预测控制与仿真

变风量空调系统的能耗在智能建筑能耗中占很大部分,将预测控制器应用于该系统来降低能耗,建立基于送风管道静压的广义预测控制模型,并进行仿真研究。结果表明,送风管道静压的预测控制模型输出曲线能够很好地跟踪静压变化曲线,预测控制策略比传统PID控制要好,为变风量空调系统的应用提供了一种新的智能控制方法。     

Ni-mediated Liquid Phase Reduction of Carbonyl Compounds in the Presence of Atmospheric Hydrogen

An efficient reduction system of benzaldehyde with hydrogen under ambient pressure was developed using facile NiO catalyst. The non-aromatic solvents such as cyclohexane, tetrahydrofuran （THF） and n-hexane, and the additive with strong basicity e.g. KOH, were necessary for smooth conversion of the substrate. That the catalyst can be recovered and reused for nine times without loss of catalytic activity indicates that this catalyst is a recyclable one for benzaldehyde reduction.     

无线网络在电力生产监控中的应用

根据当前无线网络和工业监控软件技术的发展,分析了无线局域网用于电力生产企业的优势和存在的问题,针对不同问题提出了相应的解决方法.同时,结合通辽电厂局域网的实际情况,提出了无线监控网络在电力生产企业中应用的设计方案.     

光纤微机电压力传感器的设计

设计了一种基于微机电系统(MEMS)的光纤压力传感器，证明了光纤MEMS压力传感器在工作状态下可以由法布里-珀罗腔的理论模型进行解释．推导出光纤MEMS压力传感器中硅横膈膜受到的压力与于涉光强的关系表达式．并且对光纤MEMS压力传感器的模型进行数值模拟，得到了传感器制作过程中涉及到的各个物理量的取值，其中腔体半径为300μm、腔体深度为2．42μm、硅横膈膜厚度为23μm，该设计为光纤MEMS压力传感器的加工和制作提供了理论基础。     

新版电器电子产品有害物质限制使用管理办法之简析

本文阐述了2016年1月6日,工业和信息化部等8部门联合公布的《电器电子产品有害物质限制使用管理办法》(第32号令)与2006年公布的《电子信息产品污染控制管理办法》(第39号)之间的扩大适用范围、扩大限制范围等差异分析,以及给我国电器电子产业结构带来的影响,督促电器电子产品升级换代.     

基于信号传递的神经网络文本降维算法

为有效降低文本处理的时间与空间代价,根据“只有部分脑细胞发出的信号能到达大脑皮层”和“突触信号强度随着与神经细胞主体距离的加大而减弱”的理论,提出基于信号传递理论的神经网络降维算法。通过神经网络结构与训练算法的改变,在文本处理环境中神经元间LTM向量中有大量逼近0的分量,即存在很多不必要的神经元连接,以此作为文本降维的基础。实验结果证明,降维后的文本数据库以较低的时间代价具备与降维前相当甚至更高的分类准确率。     

CoSQL RX中基于Tag集的XML关系查询

在目前支持关系及XML数据统一管理的数据库管理系统中,由于XML固有的表达复杂结构数据的特点,以及XQueryXPath查询语言越来越复杂等原因,如果没有对XML数据的树结构以及查询语义有准确的了解,对于一般用户而言,要查询到所需要的信息有一定难度.针对该问题,在已有工作的基础上,设计并实现了一种基于XML标记(Tag)子集的XML查询方法,该方法只需要用户使用类SQL提交针对包含XML数据列的关系表(RXTable)中XML数据的查询,就可以将数据中所有满足条件的XML数据返回,同时可基于该查询结果进行进一步的更精确的查询.     

时间序列的非线性趋势预测及应用综述

针对时间序列趋势预测问题,综述了非线性趋势预测技术以及在金融领域的主要应用,重点介绍了非线性方法中的神经网络、支持向量机和混沌理论的基本原理、算法优缺点及主要改进,并介绍这些理论与遗传算法,小波理论等结合的组合预测方法.认为非线性生组合预测是今后时间序列趋势预测的发展方向,最后介绍了非线性趋势预测方法在股票价格走势与变化方向、债券价格、保险公司风险评估以及银行信用风险等方面的应用.     

锚节点稀疏的传感器网络节点自定位算法

针对Euclidean算法中定位精度及覆盖率受锚节点密度影响较大的问题,提出一种改进的分布式节点自定位算法。该算法将初始定位精度较高的节点升级为锚节点,未知节点根据更新的锚节点位置信息循环求精,并通过估计坐标值的方差来控制循环求精过程中的循环次数。仿真实验显示,改进定位算法在锚节点密度较低的情况下能有效提高定位精度和覆盖率,明显降低了对锚节点密度的依赖程度。     

基于DE-Xgboost的U71Mn钢粗糙度预测模型

U71Mn高锰钢为我国铁轨主要原材料,当铣削参数配置不合理时易导致金属表面马氏体粗大造成加工硬化,难以满足使用要求;针对此问题使用M-V5CN铣削U71Mn高锰钢获取了1 000组切削数据集,建立了基于Xgboost算法的表面粗糙度预测模型,作为非线性模型其训练参数众多为最大化Xgboost模型性能,提出一种改进的混合编码DE算法进行模型超参数优化;模型建立完成后,经测试较未经优化的Xgboost最大误差下降7.4％,平均绝对误差下降11.7％,方差降低6.4％,且较主流DNN、GA-SVM模型性能提升明显可以更有效承担U71 Mn高锰钢粗糙度预测任务.