提出一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的生产过程监控、诊断与优化方法.首先,利用正常样本建立SVDD监控模型,获得控制限;然后,利用贡献图对超过控制限的异常点进行诊断,分析引起异常的主要原因;最后,利用邻近点替换法对异常的生产样本进行工艺参数优化.将新方法应用于热轧薄板的生产过程中,结果表明:新方法比传统的监控方法T2 PCA具有更高的检出率,且可以实现对异常点的工艺参数优化,使之回到受控状态

一端带有刚性质量的变截面悬臂梁的振动问题,应用于塔式建筑结构。借助于Bessel函数,给出了振动系统的频率方程,并在一些参数值变化的情况下,给出了若干组前三阶频率值。得到的所有基频与已有文献中的结果完全一致,并能算出系统的任意阶频率

工程实际中，存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题：如样条插值的M和m关系式，曲线拟合的法方程组，方程组的Newton迭代等问题。 4.1 高斯消去法 4.2 选主元素的高斯消去法 4.3 矩阵的三角分解法 4.4 平方根法与改进平方根法 4.5 向量和矩阵的范数 4.6 线性方程组的性态和解的误差分析 4.7 解线性方程组的迭代法 4.8 迭代法的收敛性及误差估计

提出了一种在抗癌免疫监视下的肿瘤生长细胞神经网络(GISAC CNN)模型.用具有3个端口4个态变量CNN的解析判别法研究了GUSAC CNN的分歧图.数值模拟了癌细胞扩散和清除过程.研究结果似乎表明:效应细胞对癌细胞的清除起着至关重要作用,细胞组织中存在免疫缺陷,可能导致癌细胞的转移与扩散

细胞神经网络（CNN）的局部活动性理论为研究由同质介体构成的复杂系统动力学行为的突现和转化提供了有力工具，本文介绍了CNN的局部活动性原理；建立了确定具有3个端口和4个态变量CNN的局部活动性的一组定理；为绘制相应CNN的分歧图和研究在免疫监视下的细胞组织生长等生命现象提供了解析工具．

一、二维随机变量的概念 在射击时,弹着点是目标上的一个位 置,它与横坐标和纵坐标有关,弹着点受 两个变量的影响在工程结构设计中,出于 士可靠性的考虑,需要考察构件的抗拉力与 荷载效应,可靠性也受着两个变量的影 响 工 与一维随机变量类似,一般地我们可 定义二维随机变量如下:

应用INSTRON刚性伺服试验机对不同灰砂比的充填体进行了劈拉试验,测得荷载-位移和应力-应变全曲线.结合测得的力学参数计算出相关能量耗散特征参数,分析了不同情况下破坏过程的能量耗散变化规律,并通过数据统计回归建立了各种能量耗散指标与其影响因素的函数关系.实验结果显示:充填体只需吸收极少能量即可满足拉伸破坏所需,拉伸破坏是影响充填体断裂性质的主导因素.为防止充填体处于受拉环境,在矿房回采时应采用边孔控制爆破和不耦合装药,优化爆轰波破岩途径,减少欠挖超挖,保证矿柱形态规整,使充填体处于非拉区域以改善其受力状况;同时在矿房充填时应对需布设工程或应力集中区域等关键部位适当加大灰砂比,以增强充填体吸收破坏能量的能力

通过对熔融还原煤气改质过程模型计算分析,得到不同改质条件下进、出改质炉煤气成分、温度的相互关系,以及过程的能量利用状况.研究表明,煤气改质过程可以节约二步法熔融还原的能量消耗,在自平衡条件下,可以达到最佳效果

研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型.与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型.同时讨论了它的神经网络实现方法.仿真结果表明了该方法的可行性

在电子和电气工程中经常应用各种机电能量或 机电信号转换设备,其本质是磁和电的相互作 用和相互转换。因此,研究磁和电的关系,掌 握磁路的基本规律具有重要意义。 复习磁场基本知识,然后介绍磁路的概念 磁路的定律和铁磁物质的磁化过程。并在此基 础上,介绍恒定磁通磁路的计算,简单交变磁 通磁路中的波形崎变和能量损耗,铁芯线圈的 电路模型和分析方法