一种用于伺服系统的改进冲量BP神经网络/PID控制算法

从伺服系统所面临的问题出发,分析了神经网络和经典ＰＩＤ控制算法在系统参数不易确定和非线性因素不易描述的伺服系统中的优势和不足,提出了一种适用于伺服系统的算法--改进冲量ＢＰ神经网络／ＰＩＤ控制法。实验仿真结果表明本算法对伺服系统的控制问题显示出了较好的适应性、鲁棒性和快速性。     

有机仿钢-聚丙烯复合纤维微膨胀自防水混凝土施工技术研究

建筑构件向大体积、形状复杂多样的方向发展，混凝土内部的应力大而复杂，导致裂缝的出现。纤维混凝土作为一种新型材料，得到了广泛应用。本工法利用有机仿钢纤维和聚丙烯复合纤维优良的抗拉、抗弯、抗剪、阻裂、耐疲劳、高韧性等性能，控制了混凝土结构裂缝的产生。     

爆破震动安全判据评述

评析了国内外的爆破震动安全判据,指出其中的不足;并将爆破震动安全判据与天然地震安全标准进行了比较,指出其差别.通过分析爆破震动波的特征、危害机理,指出爆破震动的安全控制只能采用半理论半经验的方法,随着爆破震动安全判据的不断研究、完善和新成果涌现,使得爆破震动的规律、破坏机理更清晰,从而使得制定的方案、监测后的调整措施更有效、更有可控性.     

基于DBSCAN算法的XML结构相似性聚类研究

通过对XML结构聚类现状进行研究分析,提出了一种新的XML文档结构相似度度量方法DBTD(Density-Based of the Tree Distance),并在此基础上提出以基于密度的DBSCAN方法对XML文档进行结构聚类.实验表明:该方法能够对XML文档进行结构聚类,且其聚类结果充分展现了该方法的有效性.     

PP和PS拉伸性能测试的影响因素研究

研究了不同拉伸速率及不同制样方式对PP和PS材料拉伸强度和断裂伸长率的影响.结果表明随着拉伸速率的增大,以上两种材料的拉伸强度均有所增加,而断裂伸长率却呈现出不同的变化;PS注塑成型试样的拉伸强度和断裂伸长率都明显高于压制成型的,PP注塑成型试样的断裂伸长率比压制成型的增加了69%,而拉伸强度几乎没改变,制得了"强而韧"的试样.     

基于深度强化学习的云边协同DNN推理

现有基于云边协同的深度神经网络（DNN）推理仅涉及边缘设备同构情况下的静态划分策略,未考虑网络传输速率、边缘设备资源、云服务器负载等变化对DNN推理计算最佳划分点的影响,以及异构边缘设备集群间DNN推理任务的最佳卸载策略。针对以上问题,提出基于深度强化学习的自适应DNN推理计算划分和任务卸载算法。以最小化DNN推理时延为优化目标,建立自适应DNN推理计算划分和任务卸载的数学模型。通过定义状态、动作空间和奖励,将DNN推理计算划分和任务卸载组合优化问题转换为马尔可夫决策过程下的最优策略问题。利用深度强化学习方法,从经验池中学习动态环境下边缘设备与云服务器间DNN推理计算划分和异构边缘集群间任务卸载的近似最优策略。实验结果表明,与经典DNN推理算法相比,该算法在异构动态环境下的DNN推理时延约平均降低了28.83%,能更好地满足DNN推理的低时延需求。     

多元智能理论观照下的英国信息与通信技术课程——《亚马逊危机》教学介绍与分析

本文介绍了英国信息与通信技术课程实例,并从多元智能的角度对该课例的特点进行分析,探讨了对我国基础教育改革的启示。     

柑橘果园机械化推广中存在的问题及发展策略

我国柑橘的种植面积近年不断增加,其主产区主要在南方地区及三峡库区,目前柑橘也成为主产区的支柱产业,但大多数的柑橘种植在山地丘陵,平整度差,造成柑橘果园机械化很难推广,发展水平居世界水平之下,种植过程中,灌溉,施肥,修剪,采摘运输等主要还是靠人力和简单中小型机械完成,大大增加了劳动强度,增加了生产成本。再加上人口职业,产业结构不断向城镇化进程转变,劳动力急剧短缺,更加阻碍了柑橘产业的可持续发展,因此提高果园机械化生产水平已经迫在眉睫。     

车内低频路面噪声分析与控制

某三厢轿车在粗糙的老旧沥青路面上行驶时,车内后座存在严重的低频轰鸣声。通过车内空腔声学模态和装饰车身结构模态仿真计算,发现车内后座低频噪声产生的原因为车内空腔的第二阶声学模态与装饰车身车顶后部第六阶局部结构模态强烈耦合。为避免耦合共振,改进了后车顶横梁结构设计。实车验证改进措施有效。     

基于测试驱动及并行工程的一种改进前置驱动测试模型

软件测试是软件过程中的一个阶段,也是保障软件质量必不可少的重要一环,本文在前置驱动测试模型的基础上,基于并行工程以及测试驱动提出了一种改进型的前置驱动测试模型。