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

采用基于应变梯度理论的假设应变有限元方法研究了微尺度梁弯曲的尺寸效应.在假设应变单元设计中,非局部的应变梯度项通过围绕高斯点的胞元进行数值积分得到.在本构方程中引入等效应变梯度项,在积分本构方程时就可以反映材料在微细变形时的尺寸效应.为了验证本方法的正确性,对微尺度下的悬臂梁进行了模拟计算.计算结果与已发表的实验结果比较吻合,表明可以模拟出材料微细变形的尺寸效应,具有较好的计算精度

1.带电粒子在均匀磁场中的经典运动 设沿正z轴方向有强度为B的均匀磁场,一个质量为μ,电荷为q的带电粒子在XY平面内运动, 初始速度为v,那么根据电磁学的知识我们知道,此后它将沿一个园轨道运动,其运动方向为:从XY平 面的上方(正轴的方向)向下看,q>0时是顺时针方向,q<0时是逆时针方向

通过对热轧动态设定型AGC控制系统模型进行理论分析,针对工程实际提出了一种基于μ综合的鲁棒控制方法．当系统中存在轧机刚度摄动时,热轧动态设定型AGC控制仍能实现期望的控制性能．通过引入表征系统性能的虚拟块,应用主环定理将动态设定型AGC系统在模型摄动下设计满足性能要求的控制器问题转换为广义系统的鲁棒稳定性问题,实现了系统鲁棒性能．它克服了使用H∞方法解决该问题的鲁棒性能缺点,其设计目标真实反映控制目标,方法更加有效．依据现场数据的仿真实验表明,基于μ综合的鲁棒控制方法比H∞方法具有更好的鲁棒性能．

人类认识活动的发展不仅体现为知识的增 长与更新,而且体现为思维方法和思维方式的 发展。辩证思维作为思维方式和方法的最高成 果,既是人类实践和认识长期发展的产物,又 是人类认识和实践活动的可靠手段

探讨了用NMR方法求解多孔固体孔径分布中有关病态积分方程的求解问题,借助于数理统计中的逐步回归分析,加入非负限制,给出了一个新的求解方法.这种方法数值上很稳定,计算量小,可以给出较为连续的f(T1)分布曲线,并采用岭回归和Hesse光滑方法抑制噪声的影响.从所给出的计算实例看出,这种方法有一定的优越性

根据测井数据结构复杂和交集严重的特点,将主成分分析思想应用到剔除奇异点和寻找两类样本的交集中,并在交集中应用核Fisher判别方法,进行油水判别,弥补了Fisher线性判别方法的不足.通过将主成分分析和核Fisher判别方法这两种理论有机的结合起来,提高了利用测井数据识别油水层的鉴别能力,实际应用中证明了本方法的实用性和有效性