基于优化RBF神经网络的集成算法及其在调制识别中的应用

首先通过模拟退火算法对单个网络的隐含层高斯基函数中心值和标准化常数聚类算法进行了优化,进而提出了一种基于泛化误差性能跟踪的最优训练中止算法,避免了神经网络的过学习问题;最后通过基于最优权重的集成算法给出了模式所属类别的确定性衡量,提高了识别精度和系统的泛化能力。将该算法用于调制信号类型识别,取得了较高的识别精度。     

硫酸盐渍土道面破坏机理

在分析盐渍土道面结构特点和所处环境的基础上,对盐渍土道面破坏的机理进行了深入探讨,道面下季节性水盐运动、飞机荷裁以及施工质量是造成盐渍土机场破坏的主要因素.     

含铁低镍白色金合金镍渗出及抗变色性能

研究Fe元素部分取代镍对白色金合金镍渗出以及抗变色性能影响.指出当Fe等元素取代合金中的部分Ni元素后,由于镍含量降低,合金的镍释放率出现下降,镍降低导致表面镍钝化膜的破坏.当镍质量分数低于2.5%时,合金的镍释放量反而升高.Fe对合金的漂白效果弱于镍,Fe的加入会导致合金抗变色性能降低.均匀化退火热处理对该实验系列金合金材料的抗变色性能影响不大,但可减少合金成分的偏析,有效降低合金的镍渗出量.     

基于小波分析和遗传神经网络的模拟电路故障诊断方法*

针对BP网络极易收敛于局部极小点与过拟合等缺点,在构建小波神经网络的基础上,提出用遗传算法优化BP神经网络的模拟电路故障诊断方法.该方法使用小波作为预处理工具,经PCA分析和归一化后提取输出信号的能量信息作为特征向量,用遗传BP神经网络作为故障识别器,对模拟电路故障进行诊断.与传统BP神经网络相比较,结果表明,该方法可明显改善神经网络结构、提高故障诊断的精度和速度.     

基于微课的翻转课堂教学实践

本文以C语言程序设计课程中的递归程序教学为例,论述了基于微课开展翻转课堂教学的教学设计及实施方法。     

乙二醇催化氧化生产乙二醛工艺探讨

主要探讨了乙二醇催化氧化生产乙二醛的工艺条件 ,在乙二醇进料速度为 3l·min-1、反应温度为 60 0℃、乙二醇进料浓度为 90 %、空气流量为 3 0 0 0Nm3 ·h-1时 ,采用磷银复合催化剂乙二醛的收率可达 80 %以上。     

区间Pythagorean犹豫模糊连续熵及灰色关联度的应用

区间Pythagorean犹豫模糊集,可以更加全面完整地描述决策者给出的决策结果,因此它是一个表示不确定现象的强有力的工具。针对模糊信息下的决策问题,提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵的多属性决策方法。提出连续区间Pythagorean犹豫模糊有序加权平均（CIPHFOWA）算子,并提出了区间Pythagorean犹豫模糊连续熵,同时给出了属性权重完全未知和部分已知时的权重确定方法;提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵-灰色关联度的多属性决策方法,并通过新型农村医疗制度完善情况评价案例说明该方法的可行性和有效性。     

基于在线监测的海绵城市源头项目径流控制效果评价研究

对于海绵城市的绩效评价与考核工作,源头项目径流控制效果的评价是其中一项重要内容,筛选典型源头项目进行排口在线流量数据的收集是开展定量化效果评价的主要依据。结合相关标准要求和论文研究,总结提出了4种利用在线监测数据对源头项目径流控制效果进行评价的分析计算方法,并以Q市海绵试点区3个典型源头项目为例进行评价方法的应用研究。结果表明,不同评价方法的评价角度和侧重点不同,适用性也有所差异,在实际评估工作中,应结合考核评价需求和相关条件进行方法的合理选择,宜进行综合应用,指导项目的优化与完善。     

锥面共形阵列极化-DOA估计的降维MUSIC算法

针对传统MUSIC(multiple signal classification)算法在锥面共形阵列极化-DOA(direction of arrival)参数联合估计过程中计算复杂度较高的问题,利用单极化阵元构造极化敏感锥面共形阵列,并建立阵列接收信号模型.通过构造同极化接收子阵,将导向矢量中空域信息和极化域信息去"耦合",在考虑阵元遮挡效应的条件下,结合秩损原理实现了基于降维MUSIC算法的极化-DOA多参数估计,减小了极化-DOA参数估计的计算量.通过计算机仿真证明了方法的有效性.