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针对板形板厚综合系统,提出一种基于遗传算法的多变量模糊预测控制新方法.该方法通过模糊预测来建立多变量系统的模糊模型,给出了辨识参数.同时,利用遗传算法优化控制律.仿真结果表明该方法是有效的

利用亚硫酸路线和亚锡酸法合成了两种Pt/C催化剂,并利用循环伏安技术,详细地研究了循环伏安高电位和活化方式对Pt/C催化剂的甲醇电氧化催化活性的影响.研究结果表明:在改变高电位的逐步循环伏安活化方式下,不同的Pt/C催化剂的活化存在有不同的最优循环伏安高电位;在最优高电位下,一次性活化方式对亚锡酸法Pt/C催化剂的活化最为有效.不同的活化条件产生不同的催化活性,主要原因在于不同的活化过程形成的最终的Pt的存在形式不一样,致使催化剂对水和阴离子具有不同的吸附能力和吸附速率

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基于最优分类线的概念,提出了一种新的模式识别分类器构建方法——判别域界面几何法.该方法利用BP神经网络的高度非线性,将模式类样本数据从高维输入空间映射至二维判别域空间后,采用多边形中轴提取方法,构造模式类间隙多边形的中轴线,延伸至整个二维判别域空间,生成模式类决策边界.以铁路货车车轮用双列圆锥滚子轴承的故障诊断为例,介绍了判别域界面几何法的应用过程.结果表明,判别域界面几何法能在二维判别域空间上给出各不同故障模式类之间明确的界限,这就给操作者直观判断故障模式类别提供了条件

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