简介：提出了一种新的未知信号状态模型——多项式预测模型，并给出其滤波算法。分析表明，采用该方法建立的状态方程不需要已知信号本身的参数信息，都能准确描述运动或信号的动态。因此，提出的多项式信号的最优滤波算法适用于任何可以用多项式描述的信号的状态估计问题。计算机仿真验证了该方法的正确性、有效性及实用性。

简介：为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和非线性自回归神经网络模型（NARNN）的组合模型NARIMA。实现方法为：建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明：NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。

简介：该文阐述了语义Web的核心概念,在此基础上,提出了基于语义Web的多Agent数字图书馆领域本体的体系模型,并探讨了该架构对于构建开放的、动态的、异构的多Agent分布式数字图书馆系统所具有的优越性.

简介：从对学生违纪情况调查,分析学生的行为与心理偏差原因,探讨体育教学中矫正学生行为与心理偏差的方法。

简介：论述了有收益约束条件的股指债指生成综合指数的投资组合跟踪问题，给出了在最小均方误差意义下追踪组合的解，证明了最优跟踪误差是收益约束的二次函数，在均方差-均值平面上是一条抛物线。

简介：分析"十五"期间我国电力需求预测和电力预测中的不确定因素,提出建议采取的措施.

简介：货物合理配装在物流配送中发挥着重要作用，影响货物配装的因素有很多，诸多因素影响的是货物的配装优先级。以配装优先级为基础，提出了基于优先级理论的货物配装模型和求解算法。算例分析验证了所提方法的有效性。

简介：实现通用的制造执行系统软件有一定的难度。通过对多种流程制造过程的研究，经过合理的抽象和约简，应用．NET技术，可以构造出一种准通用的面向流程制造业的制造执行系统。实际使用表明，该系统能够接受所在工厂各工序生产动态数据，实现班组和车间两级管理目标，并为ERP系统准时提供数据。

简介：运用高空风筝发电装置的风力发电技术,建立了包括风筝局部位置和相对原点位置等的YOYO型风筝的动态模型。制定了风筝一个发电周期包括牵引、被动两个阶段的约束优化策略,应用非线性模型预测控制原理,解决了非线性实时优化的控制问题。仿真结果表明,非线性模型预测控制能显著改进其性能。

简介：以某企业零配件仓库选址为研究背景，结合该企业的实际分析了选址所要考虑到备件管理的各项成本和要求，利用P-中值模型，通过启发式贪婪算法得到仓库地址的满意解，再结合加权评分法得到与公司实际需求相结合的维修零配件库存的最佳地址。

简介：摘要：针对智能移动机器人未知环境探测与地图创建的研究与应用，在优化图像匹配算法的基础上，提出了一种基于图像信息与激光测距信息融合的算法，用于机器人作业环境中进行目标有效辨识，以完成机器人的环境探测与地图创建。实验结果证明了该算法的可行性和有效性。

简介：通过对染整生产物流的分析，提出了将多供应方和多需求方之间多种产品的运输和库存策略进行联合研究，建立了以总运输一库存成本最低为优化目标的运输一库存联合优化模型。根据该模型特点，设计了遗传算法求解出模型的最优解，最后通过实际染整企业的运输一库存实例说明了该模型的有效性和优越性。

简介：本文研究了在短时间段内从电动机热敏元件上快速获取电机热性能信息的问题。建立了该复杂系统的热性能模型。并对该模型进行了验证。然而细化后的模型在求解线性高阶段分方程时，占用了较长的CPU时间，使得控制功能难以进行。为加快计算速度，我们使用了Eitelberg方法和模式识别两种模型简化技术，简化后的电动机发热模型运算速度极快并且其在临界点的温度精度也良好。

简介：双语教学所注重的不仅仅是外语,实际上是将语言习得贯穿于整个知识学习、语言应用的教学过程.专业课程实施双语教学,学生能原汁原味地学到国外研究理论,并能提高学生的英语应用能力.从实施双语教学来探讨专业课程双语教学的实施.

简介：支持向量机是一种基于统计学理论学习的新颖的机器学习方法，该方法已广泛应用于解决分类和回归问题。提出一种基于时间序列的最小二乘支持向量机算法应用于电梯交通流的预测方法。仿真结果表明了这种预测方法的有效性。

简介：为完善企业共生理论，稳定企业共生关系，借鉴生物共生理论和微分稳定性理论，分析了企业共生系统的构成，划分了企业共生关系的类型，构建了企业共生的对称和非对称共生模型，并研究了这两种共生模型的稳定性问题。

简介：风电场的安全运行需要风电功率预测具有较高的精度。尽管支持向量机（SVM）理论在解决预测数据非线性等方面有较大优势,但SVM的参数难以选取。采用人工蜂群算法（ABC）对SVM中的参数进行寻优并对风电功率进行预测,将仿真预测结果与标准SVM预测结果进行对比,结果证明该方法提高了预测精度。

简介：针对进出口总额数据的非线性,并为了更充分挖掘时间序列所隐含的数据规律,建立了基于灰色预测模型、神经网络算法以及最小方差准则的最优组合预测模型。仿真分析结果显示,最优组合方法能更有效提高非线性时间序列的预测精度。

简介：本文报告了电压畸变和不平衡(VDI)对于低压感应电动机绝缘热老化的影响。本研究是以2—200马力范围内实物电动机的具体热模型为基础的。为不同VDI工况下的使用寿命损失以美元计算的价值进行了估计，得出了两个重要的结论。第一，电压次谐波对于电动机热老化具有引人注目的影响。第二，在当今的美国，估计每年由于谐波污染和电压不平衡所造成的电动机使用寿命损失的总成本，在10．20亿美元的范围。

简介：为了有效评估数控加工工艺过程的碳排放量,分析了零件制造过程输入、输出关系,并考虑工艺单元资源消耗和碳排放影响,建立了基于输入-处理-输出关系的工艺过程碳足迹分析功能模型,对切削工艺过程的碳排放评估边界进行界定,确定了工艺过程的碳排放源;以此为基础,建立了数控切削过程中工艺要素的碳足迹计算模型,对碳足迹计算中工艺数据的采集方法进行了分析。研究结果为工艺过程碳排放评估和制造资源优化配置提供了支持。