Computerized relational model for powder technology: powder and process selection

Part of a complete expert-system software design for powder technology is presented. This part of the system deals with powder selection according to predetermined, recommended or required material properties, and specific powder characteristics. Then the optimum powder production, i.e processing, method is determined, which satisfies the requirements of the specified powder. For this purpose a detailed database relational model is developed, and the system's software modules are described. A relational model is formulated and a structured query language (SQL) is used in the detailed software design presented.     

一个多级安全关系数据模型

本文道德给出了一个基于数据项的多级安全关系数据模型的形式化描述，然后就其完整性进行了较详细的讨论。     

模糊关系数据库查询语言FSQL

模糊数据库是模糊信息处理系统的重要组成部分。本文以ＳＱＬ语言为基础，设计了模糊关系数据库查询语言ＦＳＱＬ。ＦＳＱＬ语言采用了模糊值模糊关系数据模型，提供了相应的模糊数据定义与模糊数据操纵功能。为了便于模糊信息的表示和管理，ＦＳＱＬ语言增加了模糊数据类型，如简单标量型、模糊标量型、简单数集、模糊数集等。另外，为了便于模糊查询，扩充了模糊比较库函数及自定义隶属函数。     

河南省农村经济发展的灰色理论分析

运用灰色理论分析的方法,对河南省18个地市的农村经济进行灰色关联评判和排序,确定各个地市经济发展的优劣次序和各地市的优势因素,为河南省各个地市农村经济发展提供理论参考依据,并预测了河南省农民今后几年的人均收入,以验证模型的合理性,最后对河南省农村经济发展提出了几条建议.     

用灰色系统理论预测环形通道内液钠的临界热流密度

用灰色系统理论对在两台液钠沸腾实验回路上测得的实验数据进行了钠沸腾临界热流密度（CHF）值影响因素的灰色相关分析,并用GM（1,1）模型对CHF进行预测,选用GM（1,h)模型对CHF进行了建模,计算及预测结果与实验值符合较好。     

基于粒子群优化的电力负荷灰色预测模型

通过对dt^-dx^（1）＋ax^（1）=u的通解x^^（1）=ce^-ak＋a^-u的参数a、u、c直接求解,避免了灰微分方程参数辨识时选取合理背景值的问题,构建了适应性更强的不需构造GM（1,1）模型的背詈值而直接求解灰微分方程参数的模型,并且在求解这些参数的过程中,应用了在求解非线性问题中具有全局寻优能力的粒子群算法（PSO）。提出了基于粒子群算法优化的电力负荷灰色预测模型PSOGM（1,1,a,u,c）,通过在电力负荷实例中的应用并与传统的GM（1,1）预测模型进行了效果比较,验证了基于粒子群算法优化的电力负荷GM（1,1）模型具有很好的预测精度和适用性。     

基于改进灰色模型的电力负荷中长期预测

基于电力系统中长期负荷预测的特点,针对常规灰色预测模型存在的不足,提出一种基于数据平滑处理,以及线性回归残差修正的改进灰色预测方法。对某地区算例比较和分析表明,本方法可明显提高中长期负荷预测精度。     

基于灰色预测的多变量自适应PID控制器

针对汽轮发电机组具有多变量、强耦合、大时滞等特点,提出一种基于灰色预测的多变量自适应PSD控制算法。该方案通过一组灰色系统预测模型GM（1,N）对多变量系统的输出预测实现对角解耦。采用无辨识智能自适应PSD控制算法优化PID控制器的参数,用优化后的PID控制器对每个子系统进行控制。该方案不需要精确的数学模型,在线估计参数少,计算简单。仿真结果表明,与其他方法相比,这种控制方法响应速度更快,而且具有更好的自适应性和鲁棒性。     

基于信息隐藏的关系数据库数字水印算法

设计一种无需修改关系数据的属性值即可嵌入水印的关系数据库数字水印算法。通过使用信息隐藏技术,把对关系数据的修改转换到对信息隐藏载体的修改,使水印的嵌入过程能有效地避免对原始数据的破坏,保持原始数据的真实性和使用价值。实验证明该算法具有较好的鲁棒性。     

基于残差灰色估计交通事故数量挖掘算法仿真

在交通事故优化预测的研究中,交通事故量是根据历史数据进行挖掘推断的,不同历史阶段的数据对挖掘模型的影响程度存在差异,一旦历史数据时间间隔过长,将造成基础决策数据跨度较大,形成数据冗余干扰.传统的挖掘算法模型一旦受到这种大跨度的时间数据属性的干扰,将造成挖掘数据时间属性存在较大偏差,数据冲突加剧,导致计算的失准.提出了一种残差灰色估计算法用于交通事故发生数量的挖掘.将历史数据进行有序处理,建立残差灰色估计数学模型.通过估计状态转移方法,对预测误差进行补偿.克服了传统算法的弊端.实验证明,上述算法能够避免由于历史数据时间过长造成的预测时间偏差的缺陷,保证了预测的准确率.