基于双层修正无迹卡尔曼的水下节点定位算法* .txt

摘要：针对水下无线传感网络中运动节点定位精度低的问题，提出了一种新的基于双层修正无迹卡尔曼的水下节点定位算法(DLMUKF)。该算法利用下层无迹卡尔曼滤波算法对节点状态进行预测，根据各信标节点的测距传播时延对预测的节点状态进行修正。运用上层无迹卡尔曼滤波算法对修正后的状态进行新的预测与修正。仿真实验中，DLMUKF算法的平均定位误差约为传统多边定位算法的15%，约为基于无迹卡尔曼滤波（UKF）定位算法的16%，受节点运动时间与速度的影响最小。通过实验证明DLMUKF算法能更充分利用实际距离值，可以有效减小运动节点的定位误差。 .txt     

电液控制系统关键传感器的故障预警方法研究

为了保证电液控制系统的正常运行,对电液控制系统核心传感器部件的故障预警是关键一环,分析了传感器在电液控制系统的工作原理,得到了传感器在系统中的故障规律,为了对井下的电液控制系统中的核心传感器的故障进行预警和诊断,结合目前比较流行的传感器故障预警方法,以液压支架的压力传感器为例,提出了一个静态分析与动态分析融合的诊断方法,其核心是通过对传感器采集的数据进行分析,能有效预测压力传感器故障,提高电液控制系统的可靠性。     

A New Design Methodology for Time-Based Capacitance-to-Digital Converters (T-CDCs)

This paper introduces a 9-bit time-based capacitance-to-digital converter (T-CDC). This T-CDC adopts a new design methodology for parasitic cancellation with a simple calibration technique. In T-CDCs, the input sensor capacitance is first converted into a delay pulse using a capacitance-to-time converter (CTC) circuit; then this delay signal is converted into a digital code through a time-to-digital converter (TDC) circuit. A prototype of the proposed T-CDC is implemented in UMC 0.13 μm CMOS technology. This T-CDC consumes 8.42 μW and achieves a maximum SNR of 45.14 dB with a conversion time of 1 μs that corresponds to a figure of merit (FoM) of 16.4 fJ/Conv.     

《移动商务》课程信息化教学设计

伴随着教育信息化和混合式教学的浪潮,许多课程都开始了信息化的教学改革。本文以《移动商务》课程为例,从课程定位、课程目标、课程设计、课程实施、课程评价五个方面对该课程的信息化教学予以总结,希望进一步提高《移动商务》课程的教学效果。     

煤矿井下避难硐室系统的构建与应用分析

为进一步减少煤矿事故发生后的人员伤亡、财产损失，在分析国内外煤矿井下避难系统发展的基础上，以何家塔煤矿井下避难硐室系统的构建设计与应用为例，详细介绍了井下避难硐室系统的分类、结构构成、功能需求和配套设施等，并通过紧急避险疏散时间的校验计算，提出避难硐室距离采掘工作面以不超过1 000 m为宜，且应按照“地面最安全，先逃生后避险”原则进行避险救援，为国内其他矿井避难硐室的构建应用和相关标准的制定提供了参考。     

Learning bipartite Bayesian networks under monotonicity restrictions

ABSTRACT

Learning parameters of a probabilistic model is a necessary step in machine learning tasks. We present a method to improve learning from small datasets by using monotonicity conditions. Monotonicity simplifies the learning and it is often required by users. We present an algorithm for Bayesian Networks parameter learning. The algorithm and monotonicity conditions are described, and it is shown that with the monotonicity conditions we can better fit underlying data. Our algorithm is tested on artificial and empiric datasets. We use different methods satisfying monotonicity conditions: the proposed gradient descent, isotonic regression EM, and non-linear optimization. We also provide results of unrestricted EM and gradient descent methods. Learned models are compared with respect to their ability to fit data in terms of log-likelihood and their fit of parameters of the generating model. Our proposed method outperforms other methods for small sets, and provides better or comparable results for larger sets.     

神经网络全局势函数在多相催化中的应用

当今的多相催化研究需要新的技术和方法从原子尺度上表征活性中心结构和反应中间体。本文作者课题组近期开发了理论模拟新技术来探索催化剂活性位点结构，即基于神经网络势函数的大规模原子模拟（LASP）软件中实现的全局神经网络势函数计算方法。本文介绍了该方法可以显著降低催化体系的计算代价，而维持与密度泛函理论同一级别的计算精度，从而解决多相催化中的许多复杂问题。本文对神经网络势函数方法的实现细节和目前已实现的应用场景进行了详细介绍。神经网络势函数可以用来预测材料晶体结构，理解高压氢化条件下TiO₂表面的结构演化和确定三元氧化物ZnCrO晶相中合成气制甲醇活性位点。最后文章分析了神经网络势函数的局限性和今后可能的三个研究方向，即材料性质预测、多元素体系神经网络势函数构造和化学反应拟合。     

基于多层感知器的气液两相流流型识别方法

通过对电阻层析成像数据采集原理和深度学习网络的研究,提出了一种基于阵列电阻值和多层感知器深度学习网络相结合的流型识别方法。利用电阻层析成像系统中的16个电极传感器来获取流型样本数据,并构建出流型识别数据库,然后对多层感知器深度学习网络进行训练,获得可以识别不同流型的网络。实验结果表明,采用阵列电阻值结合多层感知器网络对流型进行学习和识别的方法,流型识别准确率可以达到95%,解决了流型图像生成过程与数据特征预选过程中流型特征损失的问题,流型识别性能得到了提高。     

Actuator fault tolerant control using adaptive RBFNN fuzzy sliding mode controller for coaxial octorotor UAV

In this paper, a robust controller for a Six Degrees of Freedom (6 DOF) coaxial octorotor helicopter control is proposed in presence of actuator faults. Radial Base Function Neural Network (RBFNN), Fuzzy Logic Control approach (FLC) and Sliding Mode Control (SMC) technique are used to design a controller, named Fault Tolerant Control (FTC), for each subsystem of the octorotor helicopter. The proposed FTC scheme allows avoiding difficult modeling, attenuating the chattering effect of the SMC, reducing the rules number of the fuzzy controller, and guaranteeing the stability and the robustness of the system. The simulation results show that the proposed FTC can greatly alleviate the chattering effect, good tracking in presence of actuator faults.