基于LS-SVM逆系统的无轴承异步电机解耦控制

无轴承异步电机具有非线性、多变量和强耦合的特点,要实现电机稳定悬浮和旋转运行,必须对其进行非线性动态解耦控制。为了克服逆系统方法精确建模难的局限性,采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)α阶逆系统方法对无轴承异步电机进行动态解耦控制的研究。首先利用最小二乘支持向量机辨识出无轴承异步电机的逆模型,然后将它串联在原系统前,将无轴承异步电机解耦成四个独立的伪线性子系统-2个径向位移子系统、一个速度子系统和一个磁链子系统。为保证鲁棒性能,最后对解耦后的系统采用非线性内模控制策略。研究表明,LS-SVMα阶逆系统方法能够实现无轴承异步电机径向悬浮力和旋转力之间的动态解耦控制,控制系统具有良好的静态和动态性能。     

促进我国硫铁矿制酸的发展

我国硫磺制酸原料主要依赖进口,大量进口硫磺已经影响到世界硫磺的供需关系,硫磺价格居高不下.硫铁矿是我国自有资源,可保证长期、稳定的供应,对我国硫酸工业的稳定和安全具有重要作用,我国发展硫铁矿制酸有其必要性.硫铁矿制酸实现大型化;采用高品位硫铁矿制酸,有效利用铁资源和热能;实现清洁生产,减少废水排放、尾气二氧化硫排放及综合利用废热,是发展方向.抓住硫酸需求增加的机遇,采用先进技术发展硫铁矿制酸,硫铁矿制酸一定会有良好的发展前景.     

“工作室”制的图形图像制作专业人才培养模式的思考

近些年来,伴随着素质教育在各个高校以及职业学校普及的大趋势。以及社会上的各个集团公司和部门对公司工作人员综合素质的需求的目益增加,如何培养除具备高素质的人才已经成为了摆在各个职业学校面前的大难题。截至目前为止。为了响应国家职业教育高速发展的大趋势也是为了提升自己学生的综合职业素养能力,各个高等职业学校纷纷推行了一种新型的人才培养模式——工作室培养人才的新型人才培养机制。“工作宣”教育制度的培育模式是在教育教学的过程之中大力提倡实践教育,不是以前的传统的只注重考试成绩的教育,通过这样的注重过程与培养学生们的动手能力的教学,让学生们可以极大地加强自己的专业技术能力。通过这种方式,各个职业学校也可以圆满的完成自己为国家培育优秀职业技能人才的重要任务。     

基于STM32F103的随钻测量系统

本文在仔细分析了随钻测量系统的工作原理之后,给出了随钻姿态测量的具体方法. 并使用STM32F103RET7和LSM303完成核心电路的设计. 完成数据采集和处理的工作. 最后给出上位机Labview程序实现数据的实时显示. 实验表明本文设计的嵌入式随钻测量系具有集成度高,精度高等特点.     

统计分析及关联挖掘在大学生心理健康中的应用

为深入了解影响大学生心理健康的主要因素以及心理症状之间的关系,以某高校2011级的学生心理测试数据为基础,采用统计分析和关联规则挖掘两种方法,从性别、学生干部、独生子女、来源地、家庭结构、家庭月收入等方面进行了分析研究,根据研究结果为高校开展大学生心理健康教育的规划、决策提供依据．     

基于支持向量回归的动力电池参数辨识

根据铅酸蓄电池在放电过程中内部电化学反应导致外部电特性变化的特点,提出一种基于支持向量机原理的电解液密度辨识模型。利用支持向量机理论非线性回归的特性,简化测量电解液密度的过程,在恶劣环境下检测动力电池的电解液密度更显其优越性。预测实验表明,采用改进的交叉验证预测模型具有泛化能力强、稳定性好的特点,并且在小样本的条件下能达到预期的辨识精度。     

多线程全通信软件模型的设计与实现

为了改进软件在多核计算机中运行速度问题,多线程的解决方法要广泛应用。本文在此基础上,通过对Java程序中多线程方法的研究,设计了多线程全通信软件模型,通过多线程间的相互通信,实现多节点实验仿真,并在虚拟实验中得以实现。     

高校学生事务服务中心微信公众平台的构建

本文以南航金城学院学生事务服务中心微信公众平台为例,介绍了微信公众平台的设计和开发。该平台包含了失物招领、各类证件办理、综合资讯、医保报销等各类服务。开发过程搭载了模块化功能开发后台,采用SAE云计算平台,对图片、音频以及重复使用率高的数据进行分布式计算存储,一方面大大降低开发成本,另一方面又由于SAE整体架构的高可靠性和新浪的品牌保证,大大降低了开发者的运营风险。     

基于语言模型的有监督词义消歧模型优化研究

词义消歧是自然语言领域中重要的研究课题之一。目前,有监督词义消歧方法已经是解决该问题的有效手段。但是,由于缺乏大规模的训练语料,有监督方法还不能取得满意的效果。该文提出一种基于语言模型的词义消歧优化模型,该模型采用语言模型优化传统的有监督消歧模型,充分利用有监督和语言模型两种模型的消歧优势,共同推导歧义词的词义。该模型可以在训练语料不足的情况下,有效的提高词义消歧效果。在真实数据上表明,该方法的消歧性能超过了参加SemEval-2007:task #5评测任务的最好的有监督词义消歧系统。     

基于条件随机场与时间词库的中文时间表达式识别

该文提出一种统计与规则相结合的时间表达式识别方法。首先,通过分析中文文本中时间表达式的词形、词性和上下文信息,采用条件随机场识别时间单元而非时间表达式整体,避免了中文时间表达式边界定位不准确的问题;然后,从训练语料中自动获取候选触发词,并依据评价函数对候选触发词打分,筛选出正确的触发词完善触发词库;最后,根据时间触发词库与时间缀词库,制定规则对时间表达式边界进行定位。实验结果显示开式测试F1值达到98.31%。