视觉传达设计中数字的应用及其审美

数字不仅作为一种文化现象在传播,而且作为一种符号也被高效率地再表现和再认识,它是视觉传达设计中的设计元素。本文试从数字在东西方的释义及数字在设计作品中的应用及其审美介绍入手,阐述数字在视觉传达设计中的重要性。     

基于固定增量单样本感知器的AdaBoost算法

针对传统AdaBoost算法在分类过程中时间复杂度和算法学习复杂度较高的问题,提出一种改进的算法AdaBoostFISP。以固定增量单样本感知器为弱分类器,在感知器的权值更新上采用固定增量代替变量增量,从而减少运算时间、降低学习复杂度。实验结果证明了该算法在预测准确性、学习复杂度和时间复杂度等方面的优势。     

基于信息向量机的神经活动分类和译码研究

利用信息向量机(IVM)算法对来自脑皮层的少量运动神经元激发率进行分类,识别出神经状态,用该神经状态指导神经元激发率的译码。将IVM算法与支持向量机算法、相关向量机算法进行实验比较,结果证明,IVM算法的神经活动分类和译码性能最优,运行时间最短。     

p范数正则化支持向量机分类算法

L2范数罚支持向量机(Support vector machine,SVM)是目前使用最广泛的分类器算法之一,同时实现特征选择和分类器构造的L1范数和L0范数罚SVM算法也已经提出.但是,这两个方法中,正则化阶次都是事先给定,预设p=2或p=1.而我们的实验研究显示,对于不同的数据,使用不同的正则化阶次,可以改进分类算法的预测准确率.本文提出p范数正则化SVM分类器算法设计新模式,正则化范数的阶次p可取范围为02范数罚SVM,L1范数罚SVM和L0范数罚SVM.     

基于混沌粒子群优化的约束状态反馈预测控制算法

提出一种基于混沌粒子群优化的约束状态反馈预测控制算法,用于解决带有输入约束和状态约束的控制问题.将混沌粒子群优化引入到约束状态反馈预测控制的滚动优化过程中,增强了算法在约束范围内的局部搜索和全局搜索能力.通过对一个实际的带有约束的线性离散系统控制优化问题的解决,验证了基于混沌粒子群优化的状态反馈预测控制算法的可行性和有效性,与传统的二次规划算法的比较结果说明了此算法的优越性,证明了状态反馈预测控制系统良好的鲁棒性.     

气相色谱仪载气流速校正计算器的设计

本文对气相色谱仪检定中需进行载气流速校正的原因进行了分析,针对JJG 700—1999《气相色谱仪》中给出的校正公式在使用中存在极不方便的问题,编写了一个在Android智能手机上运行的载气流速校正计算器,方便了检定工作中的计算过程.     

化工过程非方瘦系统的串级控制系统结构设计

化工过程一般为多变量系统，其中输出变量个数多于输入变量个数的非方多变量系统称为瘦系统，现有的非方系统控制结构设计一般采用方形化处理方法，只能形成一个输入变量与一个输出变量配对的单回路控制，要么作为工艺控制指标的重要变量不能成为被控变量，要么次要变量未纳入反馈控制，无法满足控制要求。本文介绍了非方系统的平均频域相对增益阵，对瘦系统进行了变量配对分析，提出了一种瘦系统串级控制系统结构设计方法。这种方法在不添加输入变量的同时有效利用了所有的输出变量反馈，使系统反馈信息更完备，构造了重要变量与次要变量结合的串级控制系统。最后通过实例分析说明了瘦系统的串级控制系统结构设计方法不仅能够得到合理的变量配对，而且系统控制性能良好，尤其在进行干扰抑制的过程中体现出了快速性和高效性。     

变工况条件下Bang-Bang控制与常规PID控制的集成设计与分析

将Bang-Bang控制与常规PID控制集成,研究了一种适用于大范围工况变化的变工况控制方法。对于非线性二阶系统,采用相轨迹法求解Bang-Bang控制的一次最优切换点;通过设置切换动作的最短响应时间来计算变工况控制的启动阈值。实例仿真结果表明:以变工况控制作为补充的集成控制方案,对全范围的工况变化具有良好的控制效果。