提出了一种将遗传算法用于热送热装生产计划优化的方法.与MTSP方法不同,该方法在优化时不需预先确定轧制单位的数目,它充分利用了轧制单位的结构特点,在对轧制计划优化的同时,优化了轧制单位的数目.仿真结果表明,该方法可在大量的生产合同中很快找出满足各种生产约束条件的热送热装生产计划的可行解,以提高热送热装率

一、掌握系统分析的原则及流程;了解系统调查的方法;掌握需求分析的方法。 二、掌握概念数据模型的议计方法;了解编码模型设计的原则、方法;了解功能模型设计的方法。 三、了解系统分析报告的内容

为了分析运动的稳定性,李雅普诺夫提出了两 种方法: 第一方法包含许多步骤，包括最终用微分方 程的显式解来对稳定性近行分析，是一个间接的 方法。 第二方法不是求解微分方程组，而是通过构 造所谓李雅普诺夫函数（标量函数）来直接判断 运动的稳定性，因此又称为直接法

对于转向梯形机构,以转向过程的运动精度为目标函数,以主销中心距、轴距、转向梯形底角和转向梯形臂长度四个参数作为设计变量,以最小传动角及最大角度误差作为约束,建立了基于响应面方法的稳健设计数学模型.应用具有正态分布参数的蒙特卡罗稳健设计方法,对汽车转向机构进行了优化设计.比较了确定性优化方法与蒙特卡罗方法的设计结果.在转向角度误差相差不大的情况下,应用蒙特卡罗方法设计的转向机构最小传动角大,系统的传递性能及运动性能好,并且当设计变量出现微小变化时,能有效保证转向系统的运动轨迹

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法.该方法采用小波变换进行数据降维,利用R*-tree建立多维索引结构.给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配.证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法.实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价

针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性

从材料对路供应与高效合理使用的结合上,对现行国产深冲薄钢板产品冲压级别评定方法及标准进行了分析讨论,指出了现行冲压级别评定方法及标准中存在的问题,探讨了发展和完善评定方法及标准的途径,并对制订新的评定方法和标准提出了建议和意见

对双环传动的轧机两质量模型进行理论分析并结合工程实际,提出了一种基于H∞滤波器和负荷观测器复合补偿的轧机主传动振动抑制新方法.在负荷观测器系统基础上,通过求解LMI的EVP问题来构造H∞滤波器得到轧辊速度观测值,并据此构造轧辊速度反馈环.较之传统状态观测器和负荷观测器法,该方法放宽了使用观测器的假设条件,将基于负荷观测器和状态观测器的补偿有机结合,实现了电机和轧辊速度的综合振荡抑制.仿真结果表明,与传统负荷观测器方法相比,该方法对电机和轧辊速度同时具有较好的振荡抑制效果

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性

11.1 引言 11.2 单峰子集的分离方法 11.3 类别分离的间接方法 11.4 分级聚类方法 11.5 其他聚类方法简介 11.6 聚类中的问题