面向能力培养的计算机网络课程群建设研究

课程群建设是高校教学改革的有效手段之一。文章总结了6种网络工程师的职业能力,从课程体系、师资团队、教学方法、实验教学和工学结合5个方面介绍计算机网络课程群建设的改革思路和实践经验。     

基于课程群的计算机应用人才培养模式

应用人才培养模式改革是高水平计算机持续发展的保障。文章按照国家和军队应用需求,结合军队院校特色,从保持课程群教学内容的先进性、科学设置课程群、在课程实验与创新实践活动中培养学生应用能力等方面出发,探讨如何依托教学团队优势资源培养高水平计算机应用型人才。     

基于CDIO标准的信息管理与信息系统专业工程类课程群建设

从信息管理专业的工程性特点出发,针对工程类课程群在教与学的双向过程中存在的问题,秉承CDIO工程教育模式的基本理念,兼顾地区性产业和学生生源,基于12条CDIO标准,从培养目标、课程群组织架构、自主学习培养模式与学习考核体系等4个方面,提出一个阶梯递进式的工程类课程群建设方案。     

Nonlinear model predictive control with relevance vector regression and particle swarm optimization

In this paper, a nonlinear model predictive control strategy which utilizes a probabilistic sparse kernel learning technique called relevance vector regression （RVR） and particle swarm optimization with controllable random exploration velocity （PSO-CREV） is applied to a catalytic continuous stirred tank reactor （CSTR） process. An accurate reliable nonlinear model is first identified by RVR with a radial basis function （RBF） kernel and then the optimization of control sequence is speeded up by PSO-CREV. Additional stochastic behavior in PSO-CREV is omitted for faster convergence of nonlinear optimization. An improved system performance is guaranteed by an accurate sparse predictive model and an efficient and fast optimization algorithm. To compare the performance, model predictive control （MPC） using a deterministic sparse kernel learning technique called Least squares support vector machines （LS-SVM） regression is done on a CSTR. Relevance vector regression shows improved tracking performance with very less computation time which is much essential for real time control.     

基于RePast的汽车产业集聚的探析

本文根据复杂适应系统理论,结合产业集聚的相关理论,对汽车产业集聚现象进行研究。利用粒子群算法来解决产业中的自适应问题,模拟结果得出汽车产业的集聚过程宏观上是聚集的,微观上其聚集的点是分散的。最后提出在选择汽车产业集群重点发展的区域选择上应当注重资源的分布与合作企业之间的距离两个方面的因素对合作效益的预期的影响。     

基于粒子群算法的PID神经网络解耦控制

基于粒子群的优化算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性,设计了具有PID结构的多变量自适应神经网络控制器。该算法采用粒子群算法优化PID神经网络初始权值,并将优化后的最优初始权值控制非线性耦合系统。系统仿真结果表明,粒子群优化后的PID神经网络控制器具有逼近控制目标更快、响应时间较短的显著优点。该控制策略可在大范围内克服系统的非线性和强耦合问题,具有一定的理论研究价值和工程实用价值。     

一种小电流接地系统故障选线方法

针对小电流接地系统故障选线方法难以适用于不同接地方式的问题,提出了一种基于粒子群优化RBF神经网络的小电流接地系统故障选线方法。该方法利用粒子群优化算法来优化RBF神经网络,将RBF神经网络要确定的参数作为粒子群优化算法的粒子。仿真结果表明,该方法收敛效率高、误差平方和小、选线准确率高、灵敏度高,具有一定的可行性。     

基于参数优化的永磁同步电动机直接转矩控制系统自抗扰控制器研究

针对基于PI控制器的永磁同步电动机直接转矩控制系统存在转矩波动大、易受负载变化影响的问题,设计了一种基于转速外环的自抗扰控制器,代替PI控制器以改善永磁同步电动机直接转矩控制系统的性能;采用粒子群优化算法对自抗扰控制器的相关参数进行了优化计算,改进了控制器的调节性能。仿真和实验结果表明,基于参数优化自抗扰控制器的永磁同步电动机直接转矩控制系统具有较高的抗负载扰动能力,更快的响应速度和良好的动、静态性能。     

选煤厂取料机料耙液压泵站控制系统设计

针对目前选煤厂取料机料耙液压泵站电动机大多采用直接启动方式,液压油的温度检测采用模拟仪表实现,存在着对设备冲击大、油温检测精度不高、可靠性差等问题,提出了基于软启动器和PLC的新型液压泵站控制系统设计方案。该系统通过PLC采集液压泵站油温及设备运行状态,根据设定的工作模式对其进行控制,并可实时在线显示液压泵站运行状态、故障诊断报警信息,具有油温超限、滤油器堵塞、电动机过流等多种保护功能。     

新媒体与学生思想教育工作

现在在校的“90后”大学生,他们主体意识强、民主意识强、创新意识强,追求思想政治教育方法的多样化、网络化、信患化,通过分析,笔者探究了新媒体环境下大学生思想教育方法,以更好的实现新媒体思想教育的价值。