针对金属矿山特有的地理地质条件,开展相应岩石声发射试验,确定矿区矿体围岩的时间序列特征,获得岩石破裂冒落声发射参数的危险临界值,并深入研究形成该种声发射信号的破裂机制和破坏特征.然后分别对较均质岩石试样和含有结构弱面的岩石试件进行比较试验,总结弱面裂隙影响下的岩石试件产生声发射信号的规律.利用基于离散单元法的颗粒元程序进行含裂隙岩石试样数值模拟研究,通过降低接触面刚度来模拟岩石内部的损伤,通过不同的模拟条件来研究岩石的破坏情况.研究成果将为分析损伤岩体的声发射规律开辟一条新的研究途径

在已进行的齿轮点蚀疲劳寿命预测计算模型的研究基础上,应用随机时间序列分析技术分析处理计算模型中随时间变化的因素,从理论上解决了齿轮寿命预测中的难点,建立了齿轮点蚀疲劳寿命预测的方法系统

在这一部分中,我们介绍若干常见的重要的随机变量弱相依 性的定义,建立各种混合序列的协方差的界,并讨论各个不同定义 间的关系,这些将给出于第一章中 在第二章中,我们给出混合序列部分和的某些矩的估计,它在 极限定理中扮演重要的角色,在许多定理的证明中常常是必不可 少的关键所在

在半导体硅片(Si)-扩散阻挡层(Ni-Cr合金)-金属互连材料(Cu)构成的体系中,Si和Ni-Cr合金之间以及Ni-Cr合金和Cu之间各构成一对扩散偶.通过制备扩散偶试样模拟相应的界面反应,实验测定950℃下界面反应产物的表观序列.从热力学的角度,分别对Cr-Ni-Si和Cr-Cu-Ni三元系中Si/(Ni-Cr)和(Ni-Cr)/Cu两个界面进行反应驱动力分析.计算获得的阶段性生成相表观序列与实验测得结果一致

以抚顺老虎台矿矿山地震监测、开采、气象、地质等资料为基础,分析了老虎台矿矿山地震活动的时间、频度等序列特征.对矿山地震频度震级分布进行线性回归,得到了logN=a-bM中的参数a和b的时序特征并总结出了老虎台矿矿山地震活动的一些基本规律

研究了智能信息处理在烧结质量推断中的应用，在对图象序列的范型描述和BP算法改进的基础上，成功地应用了图象序列分析与动态模式识别相结合的方法，解决了烧结质量的动态推断问题.实例表明，该方法有很好的实用效果

采用3层前向神经网络描述混沌时间序列的动力学模型,给出了该网络拓扑结构的确定方法.以及使网络泛化误差达到最小为依据确定网络的输入节点和隐含节点个数.仿真结果表明:该方法不仅优化了网络的结构,而且大大减少了网络的泛化误差

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果

利用最短距离聚类法对某矿山微地震活动的时空分布进行了分析,结合现场采掘计划,有效识别了井下地压活动区.通过建立各活动区内微震参数时间序列曲线,研究了局部围岩的应力变形规律,探讨了岩体失稳的前兆规律.结果表明:研究期间井下各微震聚集区相互孤立,采掘活动不会引起大范围的地压活动;微震累计事件数及累计能量时间序列曲线出现由平静突然增大时表征了岩体内累积应变能的突然释放,预示围岩稳定性的劣化.根据研究结果,最终建立了基于微震监测技术井下岩体稳定性研究的一般模式