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网上远程教育成功与否很大程度上是基于教育资源的效果认知及其交互中的情感价值。完善和促进网上非教学支持旨在实现教与学的和谐统一,这对于解决网上教学中的师生冲突,构建远程开放的学习者学习支持模式和实现学习者的终身学习具有深远的意义。而提升教师的网上非教学支持活动能力,开发建设网络教学支持服务项目,转变学习支持方式,优化网上非教学支持环境,是提高网上非教学支持效果及实现网上非教学支持的有效途径。 相似文献
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在多目标的鲁棒控制系统设计中,使用传统方法通常存在一定的保守性.应用粒子群算法研究多目标的鲁棒控制设计问题,提出了基于多目标粒子群算法H2/H∞鲁棒控制设计方法.数值仿真结果表明:与已有的LMI(线性矩阵不等式)方法相比较,用多目标粒子群算法获得的鲁棒控制器具有更好的鲁棒性能指标,降低了鲁棒控制设计的保守性. 相似文献
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煤制甲醇合成变换过程中,需要把原料气中的一部分CO变换成CO2与H2,以提高H2的含量。为了能够快速地得到CO的变换率,利用偏最小二乘在提取信息、去噪、精简数据等方面的优势,将其与混合Pi-Sigma模糊神经网络进行了融合,建立了CO变换率预测模型。该模型仿真时间短且具有较高的精度,能够指导并调整甲醇合成净化气中的碳氢比。 相似文献
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一类时滞不确定系统的自适应鲁棒镇定 总被引:1,自引:0,他引:1
张凌波 《华东理工大学学报(自然科学版)》2005,31(3):406-408
针对一类时滞不确定系统存在有界不匹配扰动,但上界值未知的情形,通过估计不确定性的上界,基于估计值设计了控制器,保证了闭环系统一致有界意义下的鲁棒稳定性,给出了闭环系统鲁棒稳定的充分条件。仿真实验结果验证了结论的正确性。 相似文献
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在以人工装配为主的流水线生产中,工时的不确定性是影响生产节拍的重要因素。考虑到随机优化要求精确的概率分布信息和较高的鲁棒优化保守性,本文针对工时不确定条件下混流U型装配线平衡问题,采用以经验分布为中心、Wasserstein距离为半径的模糊集对工时的不确定性进行描述,并以最小化生产节拍为优化目标,建立装配线平衡问题的分布鲁棒优化模型。为了降低模型的复杂性,利用强对偶理论将模型转换为易于求解的形式;为保证解的鲁棒性,设计了一种鲁棒性指标并将其作为模型的约束条件。针对上述模型,通过设计一种基于区间数的解码方式,并引入自适应交叉和变异概率,给出了一种改进的遗传算法。最后通过标准算例和断路器抽架生产实例进行了数值仿真实验,结果表明相较于随机优化和鲁棒优化方法,所建立模型在降低结果保守性的同时保持较高的鲁棒性,并且针对问题所提出的改进遗传算法具有良好的寻优能力。 相似文献
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针对自由系统、外部干扰输入矩阵和控制输入矩阵都具有加法不确定性的一类仿射非线性系统 ,讨论了非线性系统的鲁棒H∞ 控制问题 ,将这类非线性系统具有鲁棒性能的充分条件归结为Hamilton Jacobi不等式的可解性问题 ,并获得了非线性鲁棒控制器的一种形式 相似文献
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为提高鲸鱼优化算法的寻优效果和求解稳定性,通过改进算法的种群初始化、局部搜索、越界处理方法和收敛因子,提出一种改进的鲸鱼优化算法 。 采用基于切割法的均匀设计种群初始化方法,改善算法初始种群的均匀性;通过引入基于NEWUOA算法的局部搜索算子,提高算法的局部搜索能力;在算法的越界处理方面,提出一种基于环形区间和随机波动的方式,降低算法陷入局部最优的可能;引入了非线性收敛因子和自适用权重,均衡算法的局部和全局搜索,并进一步增强搜索的精细度。通过7个单模态、多模态以及固定维度的基准测试函数进行了数值仿真实验,验证了改进的鲸鱼优化算法相较于遗传算法、鲸鱼优化算法以及其他改进的鲸鱼优化算法,在寻优效果和求解稳定性方面具有优越性。 针对混流U型装配线平衡问题,考虑最小化装配线的节拍时间,将改进的鲸鱼优化算法用于问题求解;在解码阶段,设计一种基于阈值的解码方法,优化工序的分配过程;最后计算了21个混流装配线算例,结果表明,改进的鲸鱼优化算法在20个算例中求得了更优解,相较于其它算法,节拍时间平均降低3.02%。 相似文献
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涂层颜填料色相、尺度与微观状态对热屏蔽效果的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
从光反射、散射机理入手,研究隔热涂料中颜填料的尺度与微观状态对热反射率的影响.研究结果表明,空心玻璃微珠的加入使涂层表面颜填料粒子排布更加紧密,涂层表面折射率和反射率均增大;与颜填料粒径10 μm的涂层相比,粒径5μm的涂层中粒子排布紧密,粒子之间的距离低于1μm,反射率更大,隔热效果更明显. 相似文献
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变异量子粒子群算法(MQPSO)通过在量子粒子群算法(QPSO)中引入变异机制,增加了全局搜索能力,避免陷入局部最优。在粗糙集理论和MQPSO算法基础上,提出了基于MQPSO优化的决策表属性约简方法,并在算法实现中提出了迭代记录策略,改进了算法中的耗时计算部分,降低了算法的时间复杂度。 相似文献
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