基于递归优化的预测学习控制算法

随机动态过程随着过程参数的变化而难于控制。由于过程的不确定性，使得动态跟踪控制不能实现。为优化过程控制以及为保还动态过程控制的鲁棒性，有必要实施更为优越的控制算法。以实现对过程变化参数的动态跟踪，达到稳定动态过程输出的目的。该文给出了针对这类不确定过程的一种最优控制算法。通过预测器的简化算法，构建了最优控制的目标函数。应用非参数模型的对称相似结构原理与迭代学习算法相结合，完成了一种递归优化的预测学习控制算法。通过仿真分析验明了所给控制算法是成功的。实际应用结果表明，这种算法适合于一类不确定过程的动态跟踪控制。     

大时滞系统的智能控制研究

在实际控制应用中常常有大时滞存在，用传统控制方法较难获得满意的控制效果。为解决这个问题，该文提出了基于模糊神经网络控制器，模拟手动控制过程，根据过程状态的动态变化实施控制器的在线调整，仿真和实践结果均表明了该控制方案的优越性。     

地震资料解释与储层横向预测

阐述了地震资料解释与含油气储层预测的关系；详细讨论了用地震技术进行储层横向预测的地质—地球物理前提、基本原理、方法和步骤，并强调在储层研究中，结合地质、钻井、测井资料，用ＶＳＰ和人工合成地震记录等技术精确标定含油气储层的重要性；介绍了地震常规精细处理与各种地震特殊处理相结合在储层预测中的效果。     

大学生思想信息预测的若干理论思考

在高校学生思想政治工作中，学生思想信息的预测，是一项直接反映思想政治工作的针对性、有效性和科学性的基础性工作、本文对思想信息的含义和预测的必要性、思想信息的基本特征、信息预测的规律性和原则性进行了理论探讨。     

一种预测油气田产量及可采储量的新模型

基于概率统计学中的Γ（ｘ２）分布，提出了一种新的预测模型。该模型可用于预测油气田的产量、可采储量、最高年产量及其发生的时间。实际应用结果表明，该模型比较实用，预测的各项指标是比较可靠的。     

钙处理低碳铝镇静钢全氧含量的快速预报--兼论水口蓄流与钢中钙铝比的关系

取自马钢CSP试验的数据,研究了钙处理低碳铝镇静钢从LF精炼终点,直至板坯钢中TO的变化情况,根据理论分析与数理统计,开发出LF精炼终点与板坯全氧含量的快速预报方法,LF精炼终点实际测量值与预报值的T0偏差小于5ppm,能及时指导现场生产,正确控制钢中TO.兼论了水口蓄流问题,理论与试验都表明当[Ca]/[Al]s≤0.08时,水口易蓄流,当[Ca]/[Al]s≥0.09时,基本不蓄流.     

粘弹材料阻尼性能的分析模拟和预测

讨论了阻尼材料动态性能表征的数学模拟分析方法及其性能预测,从分数导数模型出发分析了阻尼材料动态性能内在的一些基本规律,为阻尼材料的研究、开发和性能测试提出了一些指导性的建议。     

人工神经网络在钢铁材料力学性能预测方面的应用

人工神经网络模型特别适用于非线性系统。具有较好的学习精度和概括能力。已成功应用于钢铁材料力学性能的预测。使用人工神经网络模型，通过输入合金元素、组织、生产工艺参数可预测钢铁材料的抗拉强度、延伸率、韧性、疲劳和蠕变性能。概要叙述了人工神经网络在预测板材、球墨铸铁的常温力学性能，合金结构钢的淬透性。高速钢、不锈耐热钢的热强度以及微合金钢热扭转性能方面的应用。     

灰色系统理论中的三维数据序列

灰色系统理论应用中处理的数据大多是时间序列数据，序列中每一个数据点都可以看作是一维数轴上的一个点。在实际工程应用中，有大量的数据是二维和三维数据，论文就这些数据能否用灰色系统理论进行处理进行了一些尝试，定义了三维数据序列的概念，讨论了由空间数据点构成的三维数据序列的表达式以及累加生成方法，最后给出了一个采用GM(1，1)模型进行预测的三维数据应用实例。     

基于提升方案的自适应小波变换

介绍了小波变换提升方法 ,并引入自适应理论和多层提升方案。讨论了一种新的自适应方案 ,并对研究结果进行了测试 ,取得了较好的效果。