模糊数学在电视机故障诊断中的应用

本文介绍了应用模糊数学方法进行计算机辅助诊断电视机的故障原因,这种方法有效性在于建立模型的因果关系正确性和自动搜索范围及速度。     

A fuzzy diagnosis approach using dynamic fault trees

By incorporating digraph models, fault trees and fuzzy inference mechanisms in a unified framework, a novel approach for fault diagnosis is developed in this work. To relieve the on-line computation load, the fault origins considered in diagnosis are limited to the basic events in the cut sets of a given fault tree. The symptom occurrence order associated with each root cause is derived from system digraph with the qualitative simulation techniques. The implied candidate patterns are enumerated according to two proposed theorems and then encoded in the inference system with IF-THEN rules. The simulation results show that the proposed approach is not only feasible but also capable of identifying the most likely cause(s) of a hazardous event at the earliest possible time.     

缝纫机和导向机在BOPP二次套装上的应用

用户工艺要求树脂BOPP无杂质，一次包装在运输和使用中都会不同程度带进一些污物。人工二次套装费用高，极易形成二次污染。应用缝纫机、导向机、一次性完成二次套装，解决了人工二次套装解决不了的问题，具有很高经济效益和社会效益。     

SISAK快速化学分离装置的建立

SISAK(Short-lived Isotopes Studies by the AKUFVE technique)技术是目前使用最广泛的快速化学分离方法之一,主要应用在短寿命核素的分离和鉴别、超重元素的人工合成以及化学性质研究等方面的工作中.本文简单地叙述了SISAK技术的流程、原理和发展现状,介绍了自行建立的国内第一套基于SISAK技术的快速化学分离装置,并通过从裂变产物中分离短寿命核素这一实例验证了SISAK技术在快速化学分离中的优越性.     

车用乙醇汽油调合及储运问题的探讨

简要介绍了车用乙醇汽油的组成、性质 ,阐述了车用乙醇汽油调合及储运设施的工艺设计思想 ,以及车用乙醇汽油储运设施设计中应注意的问题。     

改进催化裂解装置再生立管气固输送状态

荆门分公司催化裂解装置由于使用高堆密度催化剂，再生立管出现了气固输送故障，对反应温度和产品收率影响较大。采取改进措施后取得了显著效果，液化气收率可提高约4个百分点，丙烯收率可提高1－3个百分点。     

复合轴控制系统应用研究

复合轴控制是提高光电跟踪系统精度和控制带宽的一种有效手段，尤其在光束定向器系统中，不仅要求系统要稳定地跟踪上动态目标，而且必须将光束涣定在目标的某一点上，这对控制系统的要求是非常高的，必须采用双或三复合轴控制方式。     

多判据模糊决策在工程爆破中的应用

本文介绍了多判据模糊决策的数学模型。该模型可广泛地用于工程爆破中的爆破方案比较,以及爆破试验中的最优爆破参数的决策。该模型的应用将有利于工程爆破试验及设计的计算机程序设计。     

A real-time road pricing system: The case of a two-link parallel network

A real-time road pricing system in the case of a two-link parallel network is proposed in this paper. The system that is based on a combination of Dynamic Programming and Neural Networks makes “on-line” decisions about road toll values. In the first phase of the proposed model, the best road toll sequences during certain time period are calculated off-line for many different patterns of vehicle arrivals. These toll sequences are computed using Dynamic Programming approach. In the second phase, learning from vehicle arrival patterns and the corresponding optimal toll sequences, neural network is trained. The results obtained during on-line tests are close to the best solution obtained off-line assuming that the arrival pattern is known.     

一种基于神经网络的模糊推理方法

对于Zadeh的模糊关系合成法则（简称CRI方法），选择一个适宜蕴涵关系矩阵是至关重要的。通常蕴涵关系矩阵的元素值是通过一个所构造的数学表达式计算的，或是由领域专家凭经验直接给出。然而，有时，特别是对于后一种情形，CRI法不能满足模糊推理最基本的一致性要求。文章构造了一个神经网络用于模糊推理，新方法不仅是CRI方法的推广，而且远比CRI方法易于满足推理的一致性要求。得益于神经网络的长处，新方法具有灵活性、可调性。文章给出了权值的具取值法。