为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

一、空间直线的一般方程 二、空间直线的对称式方程与参数方程 三、两直线的夹角 四、直线与平面的夹角 五、小结思考题

通过对多相组织管线钢进行横向预应变模拟管线钢在制管过程中的横向扩径，进而研究横向预应变对多相组织管线钢横向和纵向拉伸应变行为的影响.发现多相组织X80管线钢在横向预应变后的加工硬化表现出明显的方向性，平行于预应变方向加工硬化高，但在低于2%预应变条件下屈强比仍能保持在0.95以下.垂直于预应变方向在预应变后仍能保持连续屈服的拉伸应变特征，具有较低的屈强比（小于0.75）以及高的均匀延伸率.此外通过对预应变后钢板进行时效处理，以此研究制管后防腐热涂覆对管线钢拉伸应变行为的影响.结果表明多相组织管线钢拥有很好的抗时效稳定性

以西石门铁矿堑沟底部结构诱导冒落法开采边角残留矿体为背景,对堑沟回采矿石量、金属量、品位等指标进行计算,建立了以采出金属量和采出品位为目标的多目标最优化数学模型.结合残矿开采实际情况,选择采出金属量作为最优化问题的主要目标.利用TCL脚本语言对SURPAC软件进行二次开发,并应用其对最优化问题约束条件下堑沟底部结构空间位置的可行方案进行全因子实验.最后得出采切工程布置的最优方案为:堑沟底部结构位于103.1 m水平,与矿体间距为18.65 m.较原设计方案,最优方案采出金属量提高27.79%

利用激光共聚焦扫描显微镜原位观察S质量分数为0.065%的非调质钢纵向与横向拉伸过程中MnS的行为,研究MnS形貌与分布对非调质钢各向异性的影响.原位观察表明锻后钢中存在大量长条形MnS,横向与纵向拉伸过程中MnS长度方向与拉力方向取向不同.横向拉伸过程中MnS更易与基体分离产生裂纹,裂纹随MnS长度方向扩展长大,最终导致基体的断裂.MnS在纵向拉伸时不易与基体分离,因此对纵向拉伸性能影响较小.钢中群聚分布的MnS有利于裂纹的聚合长大,会促进基体的断裂

6.2.3实现频率调制的方法与电路 6.2.3.1实现方法:即直接调频和间接调频。 1、直接调频 直接调频就是直接使振荡器的频率随调制信号成线性关系变化。例如,在一个由LC回路决定振荡频率的振荡器中,将一个可变电抗元件接入回路,使可变电抗元件的电抗值随调制电压而变化。即可使振荡

本文介绍了连续铸锭凝固传热数学模型及文献中常见的几种不同的差分方程。导出了考虑小单元体内部和相邻小单元体之间热平衡的差分方程。介绍了计算机程序编制框图。并应用差分方程计算了连铸板坯结晶器凝固过程。讨论了热物理参数和操作工艺条件对结晶器钢液凝固过程的影响

为解决机器人末端负载的时变性给高速运动的机器人带来控制精度降低的问题，研究了参数差值法、力矩求解法、全局参数辨识法的机器人末端负载动力学参数辨识的方法，以提高末端负载的辨识精度.得到的负载动力学参数用于动力学控制以提高机器人动态精度.通过建立拉格朗日动力学线性辨识模型，以最优激励轨迹进行实时数据采集，采样数据经过低通滤波及中心差分的处理后，代入相应的负载辨识方程式，并用加权最小二乘法解决线性方程组，可辨识到不同负载的动力学参数.实验验证了负载辨识方法的可行性

研究了双层网络学习控制系统的带宽调度优化问题.为了合理分配子系统的带宽，引入了网络定价体系和动态带宽调度方法，建立了非合作博弈模型，从而将网络控制系统的网络资源分配问题转换为非合作博弈竞争模型下的Nash均衡点求解问题.在此基础上，采用粒子群优化算法得到此框架下的纳什均衡解，并进一步给出了网络控制系统的时间片调度方法.仿真结果表明了所提方法的有效性

一.抽样调查的概念 抽样调查是建立在随机原则基础上,从总体中抽取部分单位进行调 查,并概率估计原理,应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种 调查方法。例如,从某地区全部职工当中随机抽取部分职工,以家庭为 单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料,并依据这些资料推断 出全区职工的收支情况,这就是一种抽样调查