基于模糊集的BP网络在电力短期负荷预测中的应用

在电力行业,预测电力短期负荷是一项重要的工作,准确预测电力负荷是实现电力管理现代化的重要内容之一.该文分析了基于模糊集的BP人工神经网络模型,并运用它来预测电力短期负荷.通过算例研究,证实了模型的准确性与可靠性,能较好地满足生产实践的要求.     

一类时滞竞争捕食系统模型的Hopf分支

研究了一类两捕食者一食饵的时滞竞争系统模型的Hopf分支。以食饵的成熟时滞为分支参数,通过分析系统模型相应特征方程根的分布,得到系统模型局部渐近稳定和产生局部Hopf分支的充分条件。最后,利用仿真实例对所得结果进行了验证。     

强耦合时滞系统的改进型卡尔曼滤波器设计

为了提高强耦合时滞系统的跟踪性能,设计了改进型卡尔曼滤波器.首先,描述了一类强耦合时滞系统的数学模型;其次,用指数衰减记忆的改进型卡尔曼滤波器对一类强耦合时滞系统的状态进行了估计.仿真结果表明,改进型卡尔曼滤波器的跟踪性能优于常规的卡尔曼滤波器.     

优先数字出版知识产权管理初探

作为新型出版方式,优先数字出版集数字出版和优先出版功能于一体,解决了出版时滞问题,提高了著作人和读者知识习得的速率。然而,由于优先数字出版知识产权的版权所有问题突出、侵权更加隐蔽、纠纷处理多样化等新特征,促使优先数字出版知识产权管理策略需要不断更新与完善,以适应优先数字出版的发展。     

多胞型不确定时变时滞系统的H_∞滤波性能分析

对多胞型不确定时变时滞系统的H∞滤波性能进行分析,在此系统中,通过构造Lyapunov-Kra-sovkii函数,利用Schur补性质,得到基于线性矩阵不等式表示的H∞滤波器的设计方法,使得滤波误差动态系统是渐近稳定的并满足给定的H∞性能要求。从而将多胞型不确定时变时滞系统的H∞滤波器存在的充分条件归结为一个具有线性矩阵不等式约束的凸优化求解问题。     

具有多时滞的离散Hopfield网络的收敛性分析

研究了一类具有多重时滞的离散Hopfield网络的收敛性定理,证明了如何把一个具有多重时滞的神经网络转化为一个新的具有单一时滞的网络.基于串行演化模式演化规则,给出了具有多重时滞的离散Hopfield网络的收敛性条件.     

怎样著录西文文献责任者的机关团体名称?

新媒体时代为科技期刊的出版带来了新的机遇和挑战。通过对传统科技期刊出版流程的研究发现,在编辑、校对流程中普遍存在“数字化断层”现象。该现象导致了稿件库存现象严重以及数字出版周期过长、效率过低、质量不高。新媒体时代,期刊论文只有在数字出版后才能被有效传播、检索、发现和有效引用。解决期刊出版的“数字化断层”问题,可以有效缩短发表周期,最终提升期刊的整体影响力。最后针对优化编辑流程、专设网络编辑、重视优先数字出版、共享出版平台等方面提出一些应对措施。作者自主开发了数字出版加工平台,可在高校期刊共享使用。     

Lambert W函数性质及其应用

介绍了Lambert W函数的代数及图像性质,如该函数的级数展开式、微分及函数在复平面的图像等。总结了其在数学、物理、化学和生物等领域的应用情况。     

遗传算法与人工神经网络在流体机械研究领域中的应用

神经网络能精确地对复杂问题进行预测,但易受训练过度的影响且训练速度慢。遗传算法是一种全局优化搜索算法,这种方法的要求是拟合度函数必须收敛于最小误差,这为具体的实现方案留下了许多自由空间。将遗传算法与神经网络结合起来使用可以在较高的层次上提高模型的可理解性。     

具有指数度数的时滞混沌系统的脉冲指数稳定性

利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式,构造适当的Lyapunov-Krasovskii函数,得到了具有指数度数的多时滞混沌系统脉冲同步的充分条件,改进了已有的相关结果.