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。     

页岩油注空气提高采收率在线物理模拟方法

为探索页岩油注空气驱油机理,建立了基于CT扫描和核磁共振技术的页岩油注空气提高采收率在线物理模拟方法,研究了不同衰竭压力下页岩油空气驱开发效果、不同大小孔喉微观动用特征和页岩油空气驱采油机制,分析了空气含氧量、渗透率、注入压力、裂缝对页岩注空气驱油效果和不同大小孔隙原油采出量的影响。研究表明,页岩储集层衰竭开采后注入空气可大幅提高页岩油采收率,但不同注入时机下驱油效率和不同级别孔喉动用程度存在一定差异。空气含氧量越高,低温氧化作用越强,不同大小孔隙动用程度越高,采收率越大。渗透率越高,孔喉连通性越好,流体流动能力越强,采收率越高。注入压力升高,孔喉动用下限减小,但易产生气窜现象导致突破提前,采收率先增大后减小。裂缝能加大气体与原油的接触面积,通过基质向裂缝供油提高空气波及系数和基质泄油面积,在合理生产压差下,注空气前进行适当的压裂改造有助于提高空气驱效果。     

介绍一种用双四连杆机构增力的气动夹具

在我厂设计、制造的加工390柴油机气缸盖的组合机床流水生产线中,有一台双面四轴铣床。该铣床用于同时铣削气缸盖的A、B平面(见图1)。由于A、B面本身面积较大,加工     

不一致决策表规则获取的粒计算方法

针对不一致决策表的规则获取,从属性多粒度角度考虑,按粒度由粗到细将决策表划分成不同的粒度空间,通过定义相容粒关系矩阵和不相容粒关系矩阵,并充分挖掘隐含在矩阵中的启发式信息,实现对不同粒度空间确定性规则和不确定性规则的获取.最后,从实例分析以及UCI测试对算法进行验证,并与现有算法进行实验对比,实验结果与分析表明了所提出算法的可行性和有效性,而且按此方法获取的规则集的泛化能力更强.     

《电厂信息安全的三道重要防线》(节选)

3电厂信息安全防线下面重点从电厂运行的角度出发,讨论电厂的信息安全。透过信息安全所囊括的方方面面,综合来看电厂的信息安全,笔者认为,需重点考虑好电厂的三道信息安全防线。3.1电厂信息系统与外部系统的安全防线第一道安全防线:电厂信息系统与外部系统的安全防线。电厂信息系统需要与外部系统发生很多联系,主要有:与上级管理机构进行运行监控和管理信息交     

基于神经二部分裂结构的多智能体WSNs数据融合算法?

为进一步提高无线传感器网络WSNs( Wireless Sensor Networks)使用寿命,从提高算法数据融合效率角度出发,提出一种神经二部分裂结构的多智能体WSNs数据融合算法。首先,根据神经结构的主干与枝干承载信息量不同的原理,选取主干、枝干通讯链路并赋予较大能量,并给出主、辅中心节点选取方法;其次,设计了基于LMS的自适应加权融合算法,分别针对节点层级、枝干中心层级和主干中心层级进行逐层处理,实现了对神经二部分裂结构的数据融合;最后,通过与两种已有算法进行仿真对比,显示本文算法在Sink节点接收数据包,能耗等指标上均具有优势,验证了算法有效性。     

矿用绞车下降过程中电制动能量回收研究北大核心CSCD

针对矿用绞车下降过程中电制动产生的能量回收利用的问题,提出了一种超级电容回收电制动能量的方法,并且分析了不同载重下绞车能量回收系统的回收效率。首先对超级电容回收系统进行建模,然后结合电机矢量控制的建模,最后通过MATLAB/Simulink软件建立绞车回收系统的仿真模型。仿真出绞车在三种不同的载重下回收的能量,并计算出每种载重下的回收效率,仿真和计算结果表明:绞车能量回收系统回收的能量和回收效率随着负载的增大而增大。仿真结果表明,改进方法为矿用绞车电制动能量回收系统设计提供了科学依据。     

基于块稀疏快速重构的MISO活跃用户集与信道联合估计

针对多用户多输入单输出（Multiple input single output, MISO)系统的用户选择与信道估计问题,引入基于用户分布式自选择的信道接入策略,设计一种新的结合该策略的时分双分复用（Time division duplex, TDD)模式数据传输帧结构。利用用户活跃模式自然稀疏性和信道冲激响应时延域稀疏性,将基站接收上行随机导频序列建模为块稀疏线性模型。基于凸松弛的l2/l1模型提出一种快速的块稀疏重构算法求解问题模型。算法首先对目标函数进行变量分裂,然后利用交替方向法对各变量进行交替更新,直至满足收敛条件。交替更新中,对于无法获得闭式解的信号变量项,采取块坐标下降法求解。计算机仿真表明,与块正交匹配追踪和块压缩采样匹配追踪比较,新算法能够在保持高重构精度的前提下获得更快的计算速度。