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学风建设是高校教学基本建设的重要内容之一,是高校加快建设和不断发展的重要基础。优良的学风是提高教学质量的重要条件,是全面推进素质教育的保障。目前各高校都将学风建设当做一项系统工程来抓,其意义不言而喻。如何推进学风建设是一个长期、艰巨粗需要不断创新的课题。优秀毕业生是学校中的精英,是所有教师共同缔造的结晶,是学校不可多得的宝贵资源,他们中有许多已经在各自的工作岗位上作出了不凡的业绩,应充分挖掘优秀毕业生的潜力,用他们的个人事迹、成长历程去激励学生,推进高校的学风建设。 相似文献
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通过对污水生化处理过程的分析,选取能耗和罚款最低为优化目标,建立污水生化处理过程多目标优化控制模型。为了提高Pareto最优解集的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto支配和分解的混合多目标骨干粒子群优化算法(HBBMOPSO)。该方法采用带自适应惩罚因子的分解方法选取个体引导者,采用Pareto支配和拥挤距离法维护外部档案和选取全局引导者。此外,采用精英学习策略增强粒子跳出局部Pareto前沿的能力。最后,将HBBMOPSO与自组织模糊神经网络预测模型和自组织控制器相结合,实现污水生化处理过程溶解氧和硝态氮设定值的动态寻优、智能决策和底层跟踪控制。利用国际基准仿真平台BSM1进行实验验证,结果表明所提HBBMOPSO方法在保证出水水质参数达标的前提下,能够有效降低污水处理过程的能耗。 相似文献
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基于电子鼻和电子舌的白酒检测 总被引:1,自引:0,他引:1
研究利用电子鼻和电子舌技术快速检测白酒品质。以不同品牌、不同香型和不同比例掺假白酒为检测对象,采用主成分分析、线性判别分析和偏最小二乘法对电子鼻整体气味响应图谱和电子舌在1、10、100和1000Hz四个不同频段脉冲激发下的金、银、钨、钛四个工作电极组成的传感电极阵列响应信号进行分析。结果显示:电子舌对不同品牌和不同香型白酒的区分能力要优于电子鼻,且LDA的识别效果较PCA更好;利用偏最小二乘法建立的定量预测模型,在主成分数取5时,电子舌所建模型最优。用独立样品检验模型精度,模型预测值和参考值的相关系数为0.881。研究结果可为白酒生产和销售过程中的质量监控提供支持。 相似文献
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精确的短期电力负荷预测是电力生产优化调度和安全稳定运行的重要保证,是智能电网建设的重要一环。为提高模型的预测精度,提出了一种基于粒子群优化小波包回声状态神经网络的短期电力负荷预测方法。首先利用多分辨率分析小波包分解理论对负荷数据进行分解和重构,建立小波包回声状态网预测模型;然后,利用粒子群算法对预测模型储备池中的参数进行优化。实验结果表明:针对短期电力负荷动态时间序列数据,与BP、Elman、传统ESN等网络相比,PSO-WPESN网络的预测精度、稳定性和泛化能力都得到明显增强,尤其是能在一定程度上缓解由于输出矩阵过大造成ESN存在病态解的弊端。 相似文献
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为解决传统截流井难以实现对水质和水量的精准控制,容易引发污水排河和河水倒灌的问题,设计了基于物联网技术的智能型防倒灌自控截污系统。该系统主要由设备层、网络层和应用层组成。设备层主要包括STM32主控模块、多传感器模块、闸门和潜水泵控制模块等,可实现截流井中水质参数的自动采集、污水的自动提升和截污装置的自动控制。网络层主要包括嵌入式智能网关和云端服务器,既可以实现设备层数据的加密、上传和保存,又可以实现应用层控制指令的远程下发。应用层主要由云平台和微信小程序组成,可实现对多台截流井的数据统计、可视化展示、智能预警和远程控制。系统运行结果表明,基于物联网技术的智能型防倒灌自控截污系统通过嵌入支持向量机(SVM)等人工智能算法,能够实现水质预警和远程控制,可有效防止污水排河和河水倒灌,具有较高的应用价值。 相似文献
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针对非线性动态系统的控制问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络(adaptive fuzzy neural network,AFNN)的模型预测控制(model predictive control, MPC)方法。首先,在离线建模阶段,AFNN采用规则自分裂技术产生初始模糊规则,采用改进的自适应LM学习算法优化网络参数;然后,在实时控制过程,AFNN根据系统输出和预测输出之间的误差调整网络参数,从而为MPC提供一个精确的预测模型;进一步,AFNN-MPC利用带有自适应学习率的梯度下降寻优算法求解优化问题,在线获取非线性控制量,并将其作用到动态系统实施控制。此外,给出了AFNN-MPC的收敛性和稳定性证明,以保证其在实际工程中的成功应用。最后,利用数值仿真和双CSTR过程进行实验验证。结果表明,AFNN-MPC能够取得优越的控制性能。 相似文献