光纤传感测温技术

一、引言温度是重要的物理量之一,自从人们把热量和温度两个概念分开后,便开始了利用水银冷缩热胀的特性做成温度计测温。科学技术的迅速发展,向测温技术提出了更高的要求。显然,水银温度计、空气温度计等古老的温度计,已不适应高精度的要求。相继出现了温差电偶、热敏电阻、热二极管等各种新型的测温方法。在所有这些方法中,温度计都要和被测物体接触进行测量,这样必然吸收物体的热量,干扰了温度场,不可避免地带来测量误差。目前,虽然使用了红外测温技术,实现了非接触测温     

最小相关性最大依赖度属性约简

在经典粗糙集中,基于重要度的决策表属性约简算法只考虑了决策属性与条件属性之间的依赖度,没有考虑约简中条件属性之间的相关性,由此求出的约简中可能依然包含冗余属性。针对这一问题,提出了一种改进算法,它利用最小相关性和最大依赖度准则求决策表属性约简。与基于重要度的决策表属性约简算法相比,本算法求出的约简包含的属性个数少、冗余小。实验结果显示,本算法优于基于重要度的决策表属性约简算法。     

游戏场景中基于势场的交互寻路方法

在即时战略游戏中,路径规划是一种重要且常见的任务。游戏的实时性要求玩家能够快速寻找一条进攻的路径,而且游戏单元之间普遍存在的交互作用对寻路质量有着重要的影响。传统的寻路算法如Dijkstra算法虽然能够找到最优路径,但是耗时较多,而且未体现真实游戏中的交互。为此选取RTS游戏中一种典型的攻防场景,提出基于人工势场的快速高效动态寻路方法,同时为了体现RTS中游戏单元之间的交互性,将模糊测度引入到势场寻路中。实验结果表明,采用人工势场法寻路较Dijkstra算法耗时少、路径平滑;而引入模糊测度体现了真实游戏中单元之间的交互影响作用,与真实的游戏场景更为接近。     

“数字科学家”助力学校“STEAM+”课程体系建构

A-STEM卓越教师行动培训是一个为“教育创客”赋能的过程,该培训组织教师在实际工作中产生课题,并在专家指导下采取行动研究。对于A-STEM创客教育如何作为一个支点,撬动各个学科的主动拥抱跨学科综合课程的设计,带动整个学校创新课程的体系的构建,本案例可以作为一个较为典型的参考。     

一种具有双重进化空间的扩展粒子群优化算法

为了使粒子群优化(PSO)适于求解更多类问题,提出一种由动力空间和制导空间共同进化的改进粒子群优化算法-具有双重进化空间的扩展粒子群优化算法(简记EPSO).在EPSO中,在演化转换映射的作用下,首先将动力空间中对粒子辅助位置的进化转换为制导空间中对主导位置的进化,然后基于对主导位置的择优选择操作实现算法的进化过程.EPSO克服了PSO仅适于求解连续域最优化问题的缺陷,也非常适于求解离散组合优化问题.对于随机3-SAT问题、背包问题和TSP问题,通过与PSO、ACO和GA等算法的计算对比表明:EPSO是一种继承了PSO优点的高效、扩展演化算法.     

Protel 99SE在电液仿形系统电路设计中的应用

介绍了Protel 99SE应用软件的功能特点以及设计电路的一般方法步骤,结合实际在电液仿形系统电路设计中的应用,指出了设计中遇到的一些问题,并给出了具体的解决方法和注意事项,对学习和应用Protel?9SE会有一定的帮助.     

关于“示例学习的最大复合问题及算法”一文的注记

针对"示例学习的最大复合问题及算法"一文(计算机学报,1997,20(2):139-144)中提出的FCV算法给出了一种优化改进。改进的主要思想是省略FCV算法中建立扩张矩阵,寻找公共路径这一步,直接从评价矩阵中记录选择子得到公式,从而生成规则。实验表明,优化后的算法在时间和空间性能上都有提高,其泛化能力明显高于FCV算法。     

电磁变刚度半主动动力吸振结构的振动控制研究

分析特殊结构变刚度动力吸振系统的移频和减振特性。提出一种电磁式变刚度结构,作用于传统动力吸振器以进一步改变主系统共振频率,实现振动宽频半主动控制。设计一种新型电磁变刚度结构的功能及支撑部件,在其内部形成闭合磁路,使转子在磁场作用下具有回复到平衡位置的特性。通过改变电流大小改变电磁力作用下结构刚度。基于结构设计,建立电磁变刚度结构磁路数学模型,并利用麦克斯韦应力张量理论,对磁场及输出转矩进行数学求解。利用Ansoft进行有限元模拟分析,计算输出力矩。加工实验样机并测量输出转矩,对比模拟值、数值求解值,发现结果具有良好的一致性。仿真和试验结果验证了所提出电磁变刚度半主动吸振控制的可行性。     

溶剂型氯丁橡胶胶粘剂的研究开发现状

综述了国内氯丁橡胶胶粘剂的发展现状,对溶剂型氯丁橡胶胶粘剂的研究状况做了详细介绍,最后对溶剂型氯丁橡胶胶粘剂的发展前景作了展望。     

敏感属性与不敏感属性对决策树的影响

目前,已有许多种构建决策树的方法。大多数是基于信息熵的,例如,ID3算法,Min-Ambiguity算法以及它们的变异。文中提出了一种新的启发式算法,它是基于属性对于分类的重要程度的。在选择扩展属性时,有两个选择,即敏感属性和不敏感属性,通常人们习惯选择敏感属性而忽视了不敏感属性。文章主要将其应用到了几个具有符号型属性类分明的数据库。根据对几个数据库所做的实验,对这两种方法从几方面进行了比较,指出了他们各自的利弊所在。