基于CELTS和知识点的自主学习导航系统的设计

提出了一个以知识点贯穿始终的自主学习导航系统,根据CELTS-3标准定义知识点的特征描述元素,利用包交换文件封装知识点,使AOE-网和学习资源有效结合,解决自主学习中的"无从下手"和"茫然无助"问题。     

量子Hopfield神经网络及图像识别

传统的Hopfield网络的存储容量是神经元个数的0·14倍(P=0·14N)。由于它在识别大量的图像或模式时遇到了巨大的困难,所以研究人员一直在寻找新的方法。由量子计算和神经网络结合而产生的量子神经网络是新兴和前沿的学科之一。为了提高图像识别的速度和增加图像识别量,在分析了量子线性叠加特性的基础上,提出了一种用于存储矩阵元素的基于概率分布的量子Hopfield神经网络,它在存储容量或记忆容量上提高到了神经元个数的2N倍,比传统的Hopfield神经网络有了指数级的提高。通过图像识别的实例分析和仿真试验的结果表明,该量子Hopfield神经网络能有效地识别图像或模式,并且工作过程符合量子演化过程。     

基于MAX114的高速数据采集系统设计

该系统运用简单的MCS-51单片机来实现复杂的数据采集与还原电路.采用89C51单片机作为中心控制单元,由ADC芯片将数字信号转换为模拟信号,经过高速缓存芯片后,由DAC芯片进行数模转换,从而实现数据的高速采集及还原.     

大规模电力系统仿真用新能源场站模型结构及建模方法研究(一):模型结构EI北大核心CSCD

建立准确的新能源场站模型是研究大规模新能源接入对电网影响的基础。该文首先从大规模新能源接入对系统功角稳定性、频率稳定性、电压稳定性、和电力电子多频段振荡角度出发,论述大规模电力系统仿真对新能源场站模型的需求,并总结出新能源场站等值模型需求表。然后,通过仿真验证新能源场站模型对大规模电力系统仿真的关键影响因素,在某些工况下,新能源场站内的拓扑结构、集电线路阻抗、发电单元功率分布的影响不可忽略。最后,综述现有新能源场站等值方面相关文献,通过需求分析、场站为单位的建模体系,提出统一结构的新能源场站等值模型。     

面向工业互联网的汽车供应商协同研发模式

为了解决汽车供应商协同研发困难及协同过程中多项目管理问题,梳理了业务模式现状及相关需求,提出了面向工业互联网的汽车供应商协同研发模式,构建了协同研发多项目管理模型,详细阐述了协同设计任务的分解与耦合流程,最后对汽车产业供应商协同研发创新云平台进行了功能规划,进行了业务流程的设计和平台的实现,并通过实例应用验证了该模式和平台的实用性和合理性。     

调频连续波相干激光雷达的多脉冲频域相干累积研究

针对相干激光雷达在低空、远距离、高动态目标探测等应用场景中存在的弱信号探测问题,基于调频连续波相干激光雷达,采用多脉冲频域相干累积方法提高激光雷达弱回波信号的信噪比。结合调频连续波理论,分析了信号幅度起伏和相位起伏对多脉冲频域相干累积信噪比效果的影响,实验结果表明,经过M脉冲周期的频域相干累积,微弱回波信号对数信噪比可提升10lg M dB,并且信号幅度起伏、相位起伏可导致多脉冲相干累积信噪比低于理想相干累积信噪比,对于均值分别为2.25×10^-4、1.65×10^-4和相对起伏幅度分别为0.69、0.93的回波信号而言,相位补偿后的回波信号在50脉冲周期内相干累积信噪比的误差因子最大为0.57%、0.3%,该多脉冲频域相干累积方法对相干激光雷达在远距离目标探测、微弱信号接收方面的应用具有重要意义。     

仿生扑翼模态分析研究与优化设计

微型扑翼飞行器是微型飞行器和扑翼飞行器的结合,是飞行器设计领域的研究热点,但在低雷诺数下存在升力不足的现象。已有研究表明,扑翼的弯扭耦合对于提高升力有效,弯扭耦合可通过共振激励放大驱动机理来实现,但该机理对扑翼的模态提出要求。本文首先建立仿生扑翼有限元模型,对其进行模态分析,并提出1种适用于扑翼的模态种类判别方法。为满足模态要求,提出了2种改进方案,并进行了有限元仿真验证。结合两种改进方案,提出双斜梁-主梁变截面扑翼模型。基于PCL语言对该模型进行参数化建模,采用遗传算法对其进行尺寸优化,得到满足模态要求的相对理想的仿生扑翼,为仿生扑翼的设计和优化提供重要的科学依据和工程应用价值。     

基于灰关联分析方法

针对一致关联度算法不具有普遍性和动态改变惯性权的自适应粒子群算法(DCW)不易跳出局部收敛能力的缺陷,本文提出了完全关联度算法和自适应变异的动态粒子群优化算法。完全关联度算法主要用来选择软测量的辅助变量。在改进的粒子群优化算法中,除了采用动态惯性权重外,还引入了自适应学习因子和新的变异算子。为了构造一种性能较好的神经网络,采用改进的粒子群优化算法来优化神经网络所有的权值参数,并将提出的软测量建模方法预测延迟焦化的汽油干点,实验结果表明,与DCW算法优化神经网络(DCWNN)的建模方法相比,该算法不仅具有较好的泛化性能,而且具有较高的精度和良好的应用前景。     

智能式动态路线诱导系统诱导单元决策方法

诱导单元决策方法的研究是实现智能交通系统的一个关键环节,其实现方法的好坏对诱导效果有直接的影响.为此,提出一种智能动态路线诱导系统诱导信息的模式,对诱导信息所在路段的多目标终点交通流构成比例以及到下游路段的转弯率的预测方法进行研究,并在此基础上提出了智能动态路线诱导系统诱导单元的综合决策方法.实验结果及分析表明了所提出的诱导单元决策方法的有效性.     

基于红外光学原理的便携式甲烷报警仪

提出了基于红外光学原理的便携式甲烷报警仪的设计方案,详细介绍了报警仪的硬件电路设计、软件设计、光学气室结构、外形结构设计及标定技术。该报警仪采用红外光源、高精度干涉滤光片一体化热释电探测器和单光束双波长技术,配合镀金膜气室实现对CH4等气体的实时检测,具有不易老化、响应快、灵敏度好、性能稳定、抗干扰能力强等优点。