基于粒子滤波的欠驱动移动机器人多目标点跟踪控制

针对欠驱动移动机器人的多目标点跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的高精度跟踪控制方法;具体地,在考虑移动机器人采样噪声的情况下,首先利用粒子滤波对移动机器人的位置信息进行处理,得到精准可靠的移动机器人状态信息;在此基础上,根据欠驱动移动机器人的运动学模型以及目标点的分布状况,设计基于反馈控制的多目标点跟踪控制方法;相对于传统的欠驱动移动机器人目标点跟踪控制算法,改进了该控制方法中增益参数的约束条件,有效避免了移动机器人在接近目标点时产生的奇异现象,有效提高了移动机器人对目标点的跟踪精度;此外,分析了该目标点跟踪控制系统的稳定性,并通过数值仿真验证了所提方法的可行性与有效性.     

浅谈少先队主题队会融入思想政治的教育策略

少年儿童作为民族未来的希望,小学阶段是他们人生观、世界观、价值观形成的关键时期,我们要帮助他们“扣好人生第一粒扣子”,这也是落实立德树人根本教育任务的基础。引入主题队会的方式,与少先队思想政治意识教育结合,符合少年儿童的年龄特征、思想状态及心理特点,将对少先队员思想政治意识的培养发挥有温度的、适切的思想政治引领作用。     

细节决定成败：推荐系统实验反思与讨论

近些年来,随着互联网的迅速发展,用户在各种在线平台上接收到海量的信息,信息爆炸成为一个关键性问题。在此背景下,推荐系统逐步渗透到人们工作生活的各个场景,已成为不可或缺的一环。它不仅可以帮助用户快速获得想要的信息和服务,还可以提高资源利用效率,从而给企业带来更多效益。因此,个性化推荐算法不仅获得了工业界广泛的关注,也是科研领域的研究热点之一。在个性化推荐的研究中,受限于平台与效率等因素,研究者大多无法将算法部署到在线系统上进行评价,因此离线评价成为推荐领域研究的主要方式。然而个性化推荐涉及到的场景复杂,可获得的数据信息多种多样,用户行为多为隐式反馈且存在许多噪声,这使得推荐系统离线评价的实验设定复杂多变,存在大量易被忽视却十分重要的细节。比如在训练采样负例时,既可以仅从用户没有交互过的商品中采样,也可以将验证测试集的商品视作未知交互加入采样池。同样,从训练到测试在很多其他环节也涉及这样的实现细节（如数据集处理、已知负样本的使用、Top-N排序候选集范围等）。这些实验细节通常不会在学术论文中被显式提及,却潜在影响了模型效果的对比,还决定着实验的科学性,甚至会导致相反或错误的分析结论。本文从数据集处理、模型训练、验证与测试、效果评价等多个角度,系统地讨论与反思了推荐系统实验中的细节设定。对于每个环节,我们枚举了若干常见设定,并在真实数据集上验证了其中某些设定的实际影响。实验结果表明一些细节确实会导致关于模型优劣的不同结论。最终我们形成了关于推荐系统实验细节的指导性总结,包括可选、建议、必须的三类设定,希望帮助推荐算法研究者规避实现细节上的陷阱,更科学合理地设计实验。     

一类变时间分数阶扩散方程的Chebyshev小波数值法

运用第二类Chebyshev小波函数拟合的方法,求解一类变时间分数阶扩散方程.通过推导得出第二类Chebyshev小波的变阶微分算子矩阵,进而利用算子矩阵将方程转化为一组线性方程组,再利用最小二乘的方法求得方程组的解,进而得到原方程的数值解.并给出数值算例验证了本方法的有效性.     

基于显著性分析的气缸盖结构优化设计

为了改变缸盖的结构,提高气缸盖运行工况下的温度分布及结构可靠性,进行了以鼻梁区宽度等六组参数为设计变量、以其许用范围约束条件、以等效热应力最低为优化目标的汽缸盖结构优化。基于正交实验法,构建了6因素5水平的正交实验表,并建立相应的三维模型,仿真得到了温度场及热应力。通过均值化法去量纲,分析得到了各因素的显著性水平,基于各因素的显著性水平选取了最优方案,并进行对比。结果表明,优化尺寸优选后方案的最大热应力比原始结构降低了13.48%,为缸盖的结构设计提供了一定的参考。     

论财产中的人格利益保护--一个值得关注的民法问题

分析了具有人格利益财产的特征。介绍了国内外对具有人格利益财产的立法保护状况。认为立法保护财产中的人格利益是必要的。损害具有人格利益的财产,应当在进行物质赔偿的同时进行精神赔偿。     

4G深度覆盖中街道站解决方案研究

文章从4G深度覆盖中街道站解决方案的重要性入手,从影响4G深度覆盖因素的剖析中了解街道站规划中的难点,从街道站的定义与分类中对各种场景的街道站进行归纳总结,从街道站建设流程中对建设管理流程进行探讨。     

非线性函数逼近的几类神经网络方法比较研究

Matlab中神经网络作为数据处理的一种有效方法已经被广泛研究,其中基于神经网络实现函数逼近是其处理数据的具体应用之一.在相同误差指标和目标参数的情况下,通过应用具有代表性的BP,RBF和Elman网络以及小波神经网络逼近非线性函数.仿真结果表明,不同的网络结构和训练算法对逼近结果影响是不同的,且每种方法在恰当的应用条件下都能实现理想效果.所以在实际工程应用中具有指导意义,只要合理分析实际数据,就可选择有效的神经网络方法解决实际问题.     

青稞挤压糊化粉的研制

以青稞粉为原料,采用双螺杆挤压改性方法加工速食营养粉,研究挤压温度、螺杆转速和物料水分对物料品质的影响规律,并通过二次旋转正交组合实验（响应面实验）,优化营养粉工艺参数.结果表明,物料水分、螺杆转速和挤压温度对于青稞营养粉产品品质影响显著（P＜0.05）.响应面试验得出速食营养粉的较优加工条件：螺杆转速290 r/min,温度165℃和水分含量16.5％.在此优化条件获得青稞预糊化粉的各项指标为：膨化度3.14,吸水指数5.92,容重0.53,碘呈色度5.44.