基于证据推理的激光惯组最优维护方法

为解决激光惯组存在的故障样本获取困难和监测维护周期不合理等问题，采用一种融合多元信息的性能评估方法对激光惯组的性能进行评估。首先，综合考虑了惯组指标信息的权重和可靠度，基于证据推理融合多元信息得到激光惯组性能评估结果。其次，根据性能评估结果，通过维纳过程预测综合考虑激光惯组的监测维护成本和性能设计要求，在满足性能状态要求前提下以单位时间内期望维护成本最小为目标，确定最优维护时机。最后，使用某型号激光惯组进行了实验验证，说明所提出的方法的有效性。     

测试轻松做 英语学习更给力

小学英语老师常常会给家长留一些作业,让家长给孩子出英汉连线题、选择题等,并对测验结果进行评判。这下可把家长忙坏了,不光是出题,还得判题。能不能让电脑来自动完成这项任务呢?当然可以!安装Snap!by Lectora插件到PPT中,利用它就能轻松实现上述任务,让孩子在轻松快乐的环境中高效学习英语。     

DEA方法在项目厂址选择中的应用

厂址选择是项目建设的重要环节。通过建立方案评价模型,将数据包络分析(DEA)方法应用于项目厂址选择。引入天然气净化厂厂址选择实例,拟定投入、产出因素,利用Matlab对模型进行求解,通过对运算结果的分析,确定最优方案,说明模型及方法的有效性。     

9000m顶部驱动钻井装置结构选型研究

为大幅提高钻井效率,针对9 000 m钻井深度对顶驱的设计要求,通过比较顶驱装置关键部分几种典型的结构,提出适合该型号顶部驱动钻井装置的最优结构形式,为后续9 000 m钻井深度顶部驱动钻井装置的研究提供指导和借鉴。     

教师修正性反馈对高职理科学生写作中冠词使用的影响

本研究检测了直接和间接两种修正性反馈与国内高职理科学生写作水平的关系。本实验持续五周,将150名学习者分为直接反馈组、间接反馈组及控制组,共安排了一次预先测试,,一次即时后测和一次延时后测,并分别对各组进行考察,结果显示两个实验组进步显著,且直接反馈效果最明显。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

电动汽车动态无线电能恒功率充电

电动汽车充电时,且电池电量低于80％时,为了保证充电效率一般采用恒功率充电.在动态无线电能传输系统中,电动汽车的不断移动会导致发射线圈和接受线圈的互感系数变化,致使电动汽车充电不稳定.为实现恒功率充电,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的动态无线电能传输系统(DWPT)恒功率输出的控制方法.通过对系统建立数学模型,对输出功率进行模型预测,建立最小化目标函数来获得期望输出功率所对应的最优占空比,使输出功率恒定.进行了模型预测控制的动态无线电能传输系统Simulink仿真,通过对比不同线圈互感系数下的输出功率,验证了该方法的可行性,并且通过搭建实物测得的数据也证实了该方法的可行性.