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搜索结果: 76-90 共查到知识库 系统建模相关记录189条 . 查询时间(3.846 秒)
根据操作人员对生产设备的实际手动控制数据,提出了辨识模糊控制规则,进而自动地生 成模糊控制状态作用表以及查询表的新颖方法.仿真研究表明,该方法是有效的.
采用等效工作站方法,对非串行CIMS生产线可靠性进行了研究,得到了一条缓冲库可 用度的定理,并推导出在稳态情况下,非串行CIMS系统(如装配线和拆卸线)可以转变成串 行系统求解.同时分析出加工过程不丢失工件的充要条件和若干必要条件,绘出一幅PK-K 曲线,可以给出可行解的大致范围,有助于具体问题的求解.
机器学习回归方法被广泛应用于复杂工业过程的软测量建模. k-最近邻 (kNN) 算法是一种流行的学习算法, 可用于函数回归问题. 然而, 传统 kNN 算法存在运行效率低、距离计算忽略特征权值的缺点. 本文引入了二次型距离定义和样本集剪辑算法, 改进了传统 kNN 回归算法, 并将改进的算法用于工业过程软测量建模. 仿真实验得到了一些有益的结论.
提出了一种基于模型切换的背景建模方法 (MSBM). 该方法以熵图像为纽带, 实现了不同精细程度的背景模型在空间上的自适应选取和在时间上的自适应切换. 对于亮度分布复杂度高的背景区域采用精细的模型以保证运动目标检测的精度, 反之采用简单的模型以降低计算量. 通过模型结构自适应结合参数自适应, 很好地兼顾了检测精度和计算代价. 基于高斯混合模型和时间平均模型的双模型切换式运动目标检测算法被用于实验研...
提出了一种基于数据驱动的语调建模方法.该方法采用主成分分析 (Principal component analysis, PCA) 技术, 给出了特征语调, 统计了语音情感模式在特征语调空间中的分布规律, 经过分析得出了普通话中情感模式所对应的情感语调.针对语音产生的机理复杂、语音语调受众多因素影响的特点, 为了避免这些干扰因素的影响, 设计了相应的情感语音库.利用所设计的语音库, 进行了相关实验...
本文在建立机器故障和系统阻塞的近似模型的基础上给出了系统的排队网络模型.利用 这一模型,可以对问题解析地求解,以分析系统的性能,而不需要复杂的计算.仿真结果表明, 其解的精度令人满意.
本文分析了Narendra的离散时域模型参考自适应控制(DTMRAC)方案对建模误差的 鲁棒性,证明该类方案对I型建模误差的鲁棒性较强,对Ⅱ型建模误差的鲁棒性差.仿真结 果证明了鲁棒性的分析结论.由于模型参考自适应诸方案有统一性,上述结论也具有普遍性, 并对模型参考自适应方案在计算机控制系统中的应用具有指导意义.
采用模块化方法设计并实现一种支持热归档的异地容灾系统(RDTS)。该系统在设备驱动层实现监控,对上层应用程序透明。通过引入热归档,有效解决了病毒感染和用户误操作造成的数据损坏问题以及对容灾系统实时镜像数据进行归档时须停止服务的问题,节省了远程容灾中心的存储空间。实验结果验证了该系统的优越性。
提出一种针对计算机信息系统的主体行为进行可信度量的模型,给出模型的一个实现框架。该模型可以对主体的行为进行可信度量,根据主体行为的可信度使不合法程序和代码无法执行、合法程序和代码无法执行未授权访问,使合法程序和代码的可疑行为受到严格控制,并能根据不同阈值来保证安全性和实用性的合理折中。
研究了一类非线性增长速度依赖于不可测状态且有稳定零动态非线性系统的全局输出反馈渐近稳定控制问题. 因所研究的系统隐含有零动态, 所以首先定义了一系列新的线性变换, 从而成功地分离出原系统的零动态, 得到了便于输出反馈设计的新系统. 然后给出了变换后系统的较为简洁的输出反馈控制设计过程, 并且, 闭环系统的渐近稳定性可由所导出矩阵的正定性来保证. 最后, 仿真算例验证了文中理论结果的正确性.
给出了Virasoro代数的一类一致有界不可分解权模的分类,即分类了这样的不可分解模, 其合成因子或者都是中间模$A_{0,0}$的合成因子,或者都同构于中间模$A_{a,b}$(其中$a\notin{\Bbb Z}$或$b\ne0,1$).
Abstract近年来采用序批式反应器工艺进行生化污水处理的研究日益受到关注.在工艺流程设计、模型建立、操作优化、控制器设计等都取得大量的成果.􀁱本文综述了这个领域一些最新的!与未来应用有关的研究进展.􀁱
Abstract复杂工业过程控制是控制科学界的前沿,由于其背景复杂性、控制对象可变性,至今 在实际工程甚至理论上尚待取得实质性进展,因此,在复杂环境和任务下的工业过程正在走 逐步智能化的道路.在这一智能化进程中,有三大智能模拟:逻辑思维模拟、大脑结构模拟 和人工免疫模拟.本文试图从模糊系统理论和可拓学两方面进行讨论,详细地评述了思维模 拟在复杂工业过程中应用的发展现状,并对其未来提出展望....
Abstract针对常规v支持向量回归用于在线建模时存在的问题,提出了一种支持向量回归在线建模方法.利用贝叶斯证据框架优化模型参数,通过判断新增观测值是否满足原来的KKT条件,并对历史数据给予不同程度的加权以充分利用最新的数据信息,使模型随着时间的推移在线更新.工业PTA氧化过程中4-CBA含量预测的实例表明,该方法能很好地跟踪4-CBA含量的变化趋势,是一种有效的在线建模方法.
Abstract给出了基于高斯过程和支持向量机的软测量建模方法 ,在不牺牲性能的条件下 ,高斯过程与支持向量机相比 ,是一种有着概率意义的核学习机 ,同时它更容易实现 ,理论分析和仿真研究表明了高斯过程在软测量建模中的优越性

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