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111.
研究一类离散非线性复杂网络的保概率集员滤波问题.考虑网络节点受状态随机时滞、衰减测量等影响,为了更贴合实际,采用两类相互独立的随机变量分别描述状态时滞和测量衰减特征.引入Bernoulli随机变量将随机时滞刻画为随机发生时滞,引入在某区间上服从已知概率分布的随机变量刻画衰减测量.文章设计一个分布式集员滤波器,给出滤波误差系统所需满足的充分条件以保证滤波误差被限制在已知椭球集内的概率不小于已给定的概率值,且该充分条件由一个递推线性矩阵不等式表示;建立在矩阵迹最小意义下的凸优化问题以最小化每个时刻所获得的概率椭球集,并设计一个保概率集员滤波器增益矩阵的求解算法.最后,通过一个数值算例验证所设计的滤波设计方案的有效性.  相似文献   
112.
采用水热法合成了Mn-ZnO复合纳米线,通过改变溶剂比来考察其对Mn-ZnO形貌的影响,并用等体积浸渍法负载金属Ni,制备反应吸附脱硫剂,以正庚烷/噻吩为模拟油并在固定床反应器装置上评价反应吸附脱硫性能.通过XRD、BET、SEM等方法对该催化剂进行表征;研究表明:溶剂比不同可导致Mn-ZnO复合物形貌的不同,从而影响脱硫性能.以乙醇溶液为溶剂制备的脱硫催化剂脱硫率可达99;左右,并且具有良好的稳定性.  相似文献   
113.
王世坤 《数学学报》2007,50(1):1-10
对于亏格g≥1的紧Riemann曲面M,本文运用Riemann-Roch定理,证明了其上线丛Lλ(M)的某类截面空间非空集,并利用Theta函数和素形式构造出这类截面空间的一组基.  相似文献   
114.
基于相对熵的不完全信息群体专家权重的集结   总被引:1,自引:1,他引:1  
针对属性权重信息和属性效用信息都不完全的群体多属性决策问题,运用相对熵理论提出了一种专家权重的确定方法.该方法通过集结各方案的综合评价值向量,客观地得到专家的权重,避免系统聚类方法中由给定相似度水平归类而产生的主观性问题.应用实例表明了方法的有效性和实用性.  相似文献   
115.
区间型多属性群体专家权重的确定方法   总被引:7,自引:2,他引:5  
针对方案偏好和属性值均为区间数的多属性群决策问题,研究了群体专家权重的确定,并提出了一种新的群决策方法.通过定义区间数向量的内积,计算专家评判的相似度和差异度,进而客观地确定了专家的权重.求解最小化主、客观偏差的目标规划模型,得到了属性的权重,利用方案的群体综合属性值给出排序结果.供应商选择的应用实例验证了方法的可行性和合理性.  相似文献   
116.
有限秩的幂零p-群的p-自同构   总被引:2,自引:0,他引:2  
刘合国 《数学学报》2007,50(1):11-16
设G是一个有限秩的幂零p-群,α和β是G的两个p-自同构,记I= ((αβ(g))(βα(g))-1)|g∈G),则(i)当I是有限循环群时,α和β生成一个有限P-群; (ii)当I是拟循环p-群时,α和β生成一个可解的剩余有限P-群,它是有限生成的无挠幂零群被有限p-群的扩张.  相似文献   
117.
本文针对GE-E3第一级动叶前缘的冲击/气膜复合冷却结构进行了热流耦合数值研究.采用标准k-ω湍流模型,分析了前缘气膜孔对称布置时,其角度对透平动叶前缘冲击/气膜复合冷却特性的影响;在五种冷气质量流量比(MFR=0005,0.010, 0.016, 0.020, 0.025)下,研究了气膜孔在不同角度(β=20°,25...  相似文献   
118.
利用参量自适应法实现了超混沌系统Kawakami映射的同步.通过严密的数学推导,给出了Kawakami映射在单参量自适应下实现同步的充分条件,并在双参量自适应控制下系统同样实现了同步.数值模拟结果显示,该映射输出具有类似于白噪声的宽谱特性,因此比较适合用于保密通信.  相似文献   
119.
透平叶栅三维粘性气动反问题的控制理论方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
将基于控制理论的形状优化设计方法应用于粘性可压流动条件下的透平叶栅三维气动反设计,详细推导了三维N-S方程伴随系统的偏微分方程组及其各类边界条件.讨论了伴随系统的解的适定性条件,并由此给出应用N-S方程进行气动优化的目标函数的选取限制.研究了伴随方程的数值求解技术,给出敏感性导数的最终计算式,结合拟牛顿算法发展了三维透平叶栅粘性反问题的气动设计方法.  相似文献   
120.
超细颗粒在交变电场中团聚过程的数值模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
建立了异极性荷电颗粒在交变电场中的团聚系数模型,将其应用到Sectional算法中,模拟电场团聚作用对超细颗粒的脱除效果.比较模拟结果与文献中实验数据后发现,在初始浓度不太高时,模拟结果能较好地与实验结果相吻合,而在初始浓度很高时,两者有较大的差异.文中对造成上述现象的可能原因进行了分析.  相似文献   
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