旅游管理专业实践教学中的产学结合模式研究

在旅游高等教育中要注重理论与实践相结合,合理设置实践环节,体现行业的特殊性要求。通过系统的实践教学模式,培养学生从事该行业的素质、技能和情感。在调研的基础上,结合个案,提出具针对性的、切实可行的实践教学产学结合系统模式。     

基于映射函数的对流层双向时间比对斜延迟分析

设计了利用对流层散射通信进行双向时间比对方法,对比分析了NMF、VMF1和GMF共3种映射函数特征和参数选取方法,简化并假设对流层大气层,提出了基于映射函数进行对流层双向时间比对斜延迟分析的方法,选取东北亚中纬度地区的4个代表性GPS测站进行了对比分析。根据所选测站的地理位置情况和探空数据分析表明,所选测站间的斜延迟呈现年周期余弦函数分布特征,且大致呈夏季最大冬季最小分布,且3种映射函数下斜延迟大致相同,GMF有实时获得的优势。研究了高度角变化条件下的斜延迟误差分布,运算结果表明斜延迟误差也近似呈余弦函数分布,且夏季最小冬季最大,在误差角为0.01°时,最大延迟误差对应的时延约为0.2ns。     

离散选择模型的比较及其在零售业的应用

离散选择模型可以根据消费者的数据来分析其购买行为,进而为企业营销策略进行决策支持.本文解决了在动态客户关系管理中如何选择合适的离散选择模型这一问题.首先对Logit和Probit模型进行比较研究,其次确定消费者离散选择模型的评价指标,最后在零售业中使用消费者数据对评价指标进行验证.结果表明,所确定的消费者离散选择模型的评价指标可以用来进行模型的选择,Probit模型比Logit模型更适合于零售业的动态客户关系管理问题.同时本文的分析过程也为研究者和企业更好地理解和定量分析消费者购买行为提供了理论参考.     

一种新型滑模观测器的永磁同步电动机无传感器控制

针对永磁同步电动机反电势滑模观测器低速性能差和系统抖振大的问题,提出了一种基于传统滑模观测器(SMO)来预估转子位置和速度的新方法.切换函数采用饱和函数代替开关函数,通过在传统滑模观测器中引入卡尔曼滤波,利用卡尔曼滤波方法滤除反电势噪声,提高反电势估算精度,从而精确地估算出转速和位置.基于Matlah/Simulink平台,建立了控制系统的仿真模型,对该方法做了验证.仿真试验结果表明:该方法拓宽了滑模观测器低速观测范围,降低了系统的抖振,提高了系统的性能.     

基于RLKF的无传感器PMSM控制

针对永磁同步电动机无传感器控制中经典扩展卡尔曼滤波器算法计算量大的缺点,设计了一种新的降阶线性卡尔曼滤波器算法。通过数学公式推导分析比较了该算法与经典卡尔曼滤波算法,并在M atlab/S imu link平台下进行了仿真研究,仿真结果表明该算法在线计算量小,能准确估计电机转子位置和转速,参数调整容易,并具有良好的动态特性。     

服务质量的特性与功能分析

认为服务质量具有两面性，揭示了服务质量的互动性、序数性、无界性、依附性、锁定性和期权性等特性；分别从市场竞争、市场营销和市场创新等方面探讨了服务质量的功能。     

GPC净化联合GC-MS/MS测定番石榴中2种杀菌剂残留

建立同时测定番石榴中三唑酮和腐霉利的气相色谱-串联质谱(GC-MS/MS)分析方法。番石榴样品经乙腈提取,凝胶渗透色谱净化,GC-MS/MS检测,外标法定量。结果表明:三唑酮和腐霉利在0.05~0.50 mg/kg范围内,回收率在77.4%~100.7%之间,相对标准偏差为5.0%~9.6%(n=5)。三唑酮、腐霉利定量限分别为0.01和0.005 mg/kg。该方法灵敏、准确,适用于番石榴中2种杀菌剂的残留检测分析。     

在GIS支持下利用MODIS数据监测多种作物和果树种植面积

MODIS数据以其时间分辨率高、监测范围大、可免费接收、获取方便及时等优势,已经成为土地利用研究的重要信息源。以河北省38°N带为研究区,选取不同时相的MODIS数据,分别计算出NDVI,根据植被的生长过程中叶面积的变化规律,观察其NDVI的变化,建立分类规则,确定出主要植被的种植区域。在GIS软件的支持下,利用分类精度为91%的TM数据分类结果从提取区域的面积和形状两个方面对MODIS数据的分类结果进行像元尺度上的精度分析。     

国际函件处理信息系统设计

本文试图从系统整体及行业MIS建模方法出发，对国际函件处理信息系统进行了系统设计．在设计中，遵循了对象模板法的开发思想，采用了FoxPro与Excel相结合的技术．所开发出的系统功能较齐全，人权界面友好，具有一定的推广应用价值．     

基于混沌量子粒子群的FHN神经元UWB信号检测

在UWB-IR信号检测中,针对目前所采用的量子粒子群FHN神经元模型易造成粒子群多样性降低,易陷入局部最优,导致求解精度不高的问题,对量子粒子群算法中量子更新参数引入混沌优化算法,提出了基于混沌量子粒子群算法的FHN神经元UWB-IR信号检测方法,分析了所提算法的收敛性,并对所提算法的性能进行仿真验证。仿真结果表明,所提算法与现有算法相比,可提高粒子群的多样性和算法的收敛速度,提高算法精度,实现多个系统参数同时最优,从不同噪声强度下自适应地检测出UWB-IR信号。