协作是一门必修课

员工不是每个人都对协作有正确的认识，作为领导必须要给员工解惑，要求自己的部属以协作的心态开展工作，让员工明白为什么要协作、部门间的协作会给工作带来哪些好处。     

植物保护领域中的农业专家系统

对农业专家系统的构成和在植保领域中的作用进行了简述,综述了其在植保领域中的应用,并对其在植保领域中的发展进行了展望。     

基于3D-SVPWM的APF控制策略研究

基于p-q-r空间坐标变换的基本思想,采用三相对称单位正弦电压替代电网畸变电压,由此构建出改进的正序分量矩阵,对p-q-r法在电网不平衡及畸变时的检测原理进行了改进。结合改进的p-q-r谐波检测法,采用3D-SVPWM调制方法,对电容中点式APF进行了建模及仿真,详细论述了3D-SVPWM策略中零矢量方向的判断方法。以DSP2812为控制器搭建了实验平台,验证了该系统的正确性。     

空间矢量脉宽调制在二相异步电动机变频调速中的应用

研究了二相逆变器一异步电动机系统的空间矢量脉宽调制（SVPWM）控制技术。该系统可以广泛应用于小功率、宽调速运行的场合。通过对电机基本方程进行Kron变换，建立系统完整的数学模型，提出四个电压矢量八个工作空间的SVPWM控制技术，推导控制参数和计算公式，建立了基于80C196KC控制器的二相逆变器一异步电动机系统。实际运行表明，SVPWM在二相异步电动机变频调速中的应用可使转矩脉动减少、效率提高，具有一定的经济性和实用性。     

基于PD-CNN的Polar码译码算法

针对传统Polar码译码算法在相关噪声信道下性能严重下降的问题,提出了一种基于前置预判-卷积神经网络（Prior Decision-Convolutional Neural Networks,PD-CNN）的译码算法。通过前置预判深度优化CNN,使其准确地估计信道噪声并使残余噪声尽可能遵循高斯分布,再根据残余噪声分布统计更新出可靠的似然比信息。分析了不同译码算法对不同码率Polar码在不同噪声相关强度下的译码性能,并与本文所提出的译码算法进行对比。仿真结果表明:在相关噪声信道下,当误码率为10-5时,本文所提出的译码算法与标准置信度传播算法相比可获得约2.5 Bd的增益。此外,在高信噪比时,与置信度传播-卷积神经网络算法相比,本文提出的译码算法具有相同的性能,但复杂度更低,译码延迟最大可减少42%。      

基于CNN扰动的极化码译码算法

针对中短码长下串行抵消(SC)算法性能较差,且串行抵消列表(SCL)算法复杂度较高等问题,根据译码纠错空间理论,该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)扰动的极化码译码算法.对SC译码失败的接收序列,通过CNN产生相应的扰动噪声,并将该扰动噪声添加到接收信号中,然后根据重新计算的似然信息进行译码.仿真结果表明:与SC译码算法相比,所提出的算法约有0.6 dB的增益,与SCL(L=16)译码算法相比,该算法约有0.1 dB的提升,且平均复杂度更低.     

基于改进粒子群算法的热连轧粗轧短行程控制曲线优化

对热连轧粗轧短行程控制原理和模型进行深入的分析基础上,采用一种新的进化寻优方法一粒子群优化方法,简称PSO算法,对短行程控制曲线进行优化;为了保证粒子群算法的全局最优性,在算法中采用带有变异算子的改进粒子群算法．经实验仿真证明,获得满意的效果,采用改进PSO算法优化后的短行程曲线,可以降低板坯头尾宽度偏差,减少头尾切损量,是一种有效的短行程控制优化方法．     

延长连续工艺系统胶带使用寿命探讨

元 宝山露天煤矿采用２套连续工艺系统开采，胶带总长 度１７ｋｍ（主要采用钢丝绳胶带）。通过几年来的运转情况来看，胶带更换频繁，修补工作量大，３年来（１９９９～２００１）总剥离量７００万 ｍ３，更换胶带２ ６８９ｍ。综合几年来的胶带使用状况进行分析，胶带损坏原因和应采取的防范措施总结如下。 ｌ 胶带损坏的原因 （１）物料对胶带的冲击，造成胶带的胶面磨损，这种磨损属自然损坏。 （２）清扫器胶条磨损后不能及时更换，造成清扫器钢架与胶带直接摩擦，使胶带磨损加快。 （３）耐磨板和挡料板由于物料冲击而脱落，造成胶带…     

专题:智能信号处理技术

<正>内容导读信号与信息处理是以信号与信息为主体,包含信息获取、变换、存储、传输、交换和应用等环节中的信号与信息的处理,是信息科学的重要组成部分。其主要理论和方法已广泛应用于信息科学的各个领域。随着大数据与存储技术的发展,数据计算与处理能力的大幅度提升,人工智能(AI)也如火如荼地发展。AI为信号与信息处理技术的发展提供了额外的冗余度,智能信号处理技术应运而生。     

基于CNN扰动的极化码译码算法

针对中短码长下串行抵消(SC)算法性能较差,且串行抵消列表(SCL)算法复杂度较高等问题,根据译码纠错空间理论,该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)扰动的极化码译码算法。对SC译码失败的接收序列,通过CNN产生相应的扰动噪声,并将该扰动噪声添加到接收信号中,然后根据重新计算的似然信息进行译码。仿真结果表明:与SC译码算法相比,所提出的算法约有0.6 dB的增益,与SCL(L=16)译码算法相比,该算法约有0.1 dB的提升,且平均复杂度更低。