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1)  batch process
批过程
1.
Based on fuzzy T-S model,a fuzzy method with self-learning capability for batch process modeling and optimal control is presented.
基于模糊T-S模型,提出一种具有自学习能力的模糊方法用于批过程建模和最优控制。
2.
A characteristic subspace moving window principal component analysis for on-line batch process monitoring and fault detection was proposed.
基于传统的多向主元分析MPCA(multiway principal component analysis)常会导致误诊断,且对批过程难以保证在线状态监测和故障诊断的实时性,提出了一种基于特征子空间的滑动窗主元分析方法。
3.
An improved multiway principal component analysis (MPCA) and dynamic time warping (DTW) for on-line batch process monitoring and fault detection was proposed, using multi-model instead of single model and symmetrical DTW algorithm to synchronizing batches.
将该方法应用到青霉素发酵批过程的在线故障监测中,结果表明它克服了MPCA不能处理非线性过程和实时性问题,并避免了MPCA 在线应用时预报未来测量值带来的误差,提高了批过程性能监测和故障诊断的准确性。
2)  batch process
批量过程
3)  the course of criticism
批评过程
1.
If we pay attention to the content and the course of criticism,good and efficient criticism will come into being .
如果批评中注意批评内容与批评过程两个方面就能形成正确有效的批
4)  bach process
分批过程
5)  ratification process
批准过程
6)  batch process
批处理过程
1.
Robust scheduling model of batch processes under uncertainty;
一种不确定条件下批处理过程的鲁棒调度模型
补充资料:正规过程和倒逆过程
      讨论完整晶体中声子-声子散射问题时,由于要求声子波矢为简约波矢(见布里渊区),所得到的总波矢守恒条件会相差一个倒易点阵矢量G)。例如对于三声子过程有下列条件
  
  
     , (1)
  式中q1和q2是散射前的声子简约波矢, q3为散射后声子波矢,式(1)中G)的取值应保证q3也是简约波矢。这时会出现两种过程,其一是当q1+q2在简约区内时,可以取倒易点阵矢量G)=0,式(1)则简化为总波矢守恒条件,称为正规过程或N过程。其二是当q1+q2超出简约区时,所取G)应保证q3仍落于简约区内,由于q3与q1+q2相差G),显然q3位于q1+q2的相反一侧,这时散射使声子传播方向发生了倒转,故称为倒逆过程或U过程。U过程总波矢不守恒,但总能量守恒,因为声子频率是倒易点阵的周期函数,而q3与q1+q2只相差一个倒易点阵矢量。N过程在低温长波声子的散射问题中起主要作用。当温度升高,简约区边界附近的声子有较多激发时,U过程变得十分显著,它对点阵热导有重要贡献。
  
  在能带电子与声子散射问题中存在着与式 (1)相仿的总波矢条件
  k+G=k┡±q,
  
     (2)
  式中k与k┡分别为散射前后电子的简约波矢,±号分别对应于吸收或发射q声子。类似的在热中子-声子散射以及晶体中一切波的相互作用过程中,总波矢变化都相差一个倒易点阵矢量G),因此也都有N与U过程之分。这是晶体和连续媒质不同之处,连续媒质对无穷小平移具有不变性,才能求得总波矢守恒,而晶体只具有对布喇菲点阵的平移不变性,因此总波矢守恒条件会相差一个倒易点阵矢量。
  

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参考词条