基于N-策略的多级适应性休假的M/G/1排队系统

N-策略的休假排队模型有着广泛的应用背景。在文献[2-3]的基础上,研究了N-策略多级适应性休假M/G/1排队系统。通过使用全概率分析方法、拉普拉斯变换和拉普拉斯-斯蒂阶变换理论,得到各阶段队长的瞬态分布、队长的母函数以及平均队长的递推表达式。为预测某时刻顾客数量的概率大小、获得利益最大化的阈值N提供了理论依据。     

起重机吊重摆角的自适应神经网络补偿控制

为了控制起重机吊重摆动幅度在最短时间内衰减到规定范围或平衡点附近,同时考虑到由于外界不确定性因素导致的系统模型的不确定性,设计了自适应径向基函数Radial Basis Function（RBF）神经网络补偿控制器。RBF神经网络对系统模型的未知函数进行辨识,并将辨识信息提供给控制器。实验结果表明：吊重摆角约在5s时跟踪给定幅度的正弦信号,并在参考信号发生突变时,摆角仍在给定的范围内;RBF神经网络约在5s后几乎以零误差辨识未知函数。所设计的控制器对不确定性因素具有较强的鲁棒性,这也验证了控制系统稳定性证明结论。     

基于组合复调制高斯函数的数字滤波器设计

针对数字信号处理中的滤波器设计问题,给出了一种数字滤波器设计方法,即利用复调制和线性组合将多个具有不同中心频率的高斯函数时域进行叠加。研究结果表明:所设计滤波器的性能主要取决于组合复调制高斯函数的形状参数σ、频移Δf和时间长度t,通常取σ∈[0.1,1],Δf∈[0.132 5/σ,0.265/σ],t∈[-4σ,4σ]。     

应用径向基代理模型实现序列自适应再采样优化策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该再采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

三角函数教学中学生创新能力培养初探

教育是使受教育者的各种素质得到全面发展的社会活动,目的是使受教育者认识事物的能力得到提高,能应用所学知识为社会做出创造性贡献.学校教育不仅使学生掌握服务社会所必备的知识,更重要的是培养学生的创造意识,使学生掌握创新的方法,只有这样才能使受教育者在各自的工作岗位上,有所发现,有所创造,推动社会的进步.以"弧度制"一节的教学为例,谈在数学教学中如何培养学生的创新能力.     

基于模糊隶属函数的一类灰色关联度问题研究

针对系统特征序列与相关因素序列中数据不确定或存在区间取值的问题,基于模糊隶属函数提出了一种解决灰色关联分析中关联度确定的方法,并以实例说明了该方法的合理性.     

具有模糊系数约束的多目标线性规划

研究了一类具有模糊系数约束的多目标线性规划问题.根据各目标函数的梯度方向来量化目标之间的冲突程度,以此提出了一种确定目标权重的新方法,然后基于惩罚函数运用梯度上升算法求问题的有效解.最后给出了一个数值例子.     

无航速具有自由液面的三维脉动源Green函数的数值积分方法

提出了一种计算无航速具有自由液面的三维脉动源Green函数的方法.采用零阶Bessel函数的Laplace变换,将无航速具有自由液面的三维脉动源Green函数变形为易于截断处理的形式,实现无穷积分向有限积分的转变.采用样条插值技术和自适应方法解决了高振荡函数的数值积分的速度和精度问题.对半球浮体进行了数值计算,结果令人满意,表明了该方法的有效性和实用性.     

基于证据熵的卫星侦察图像质量评估研究

卫星侦察图像质量评估是卫星效能评估的重要方面。首先分析了从图像解译的角度评估图像质量的合理性 ,并从信息的认知角度 ,基于证据理论建立了图像信息认知的证据推理模型 ,提出和分析了反映图像信息认知不确定性的证据熵 ,最后利用证据熵得到评估图像质量的新方法。     

机电伺服系统的预测函数控制算法研究

针对典型机电伺服系统,提出了一种PFC PID串级透明控制策略,通过内环PID控制来提高抗干扰性,调节PID参数将其拟合成为一阶加纯滞后系统,作为外环PFC控制的广义对象,外环采用预测函数控制来获得良好的跟踪性能和强鲁棒性。详细分析了预测函数控制在具有参数饱和限制环节和滞后的机电伺服系统中的实施算法,分析了系统的闭环性能,并得到了其稳定鲁棒性条件。通过仿真验证了方法具有良好的鲁棒性和抗干扰能力。