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101.
通过磁通耦合的方法将两个磁通神经元耦合, 建立耦合神经元模型. 首先, 利用Routh Hurwitz判据分析平衡点的稳定性, 并计算该模型的唯一平衡点; 其次, 由Hopf分岔定理得到分岔解析解, 并研究模型的分岔方向及分岔周期解的稳定性; 最后, 通过数值仿真模拟模型的动力学行为. 结果表明, 在一定参数范围内, 随着耦合强度的增加, 模型产生亚临界Hopf分岔, 同时出现倒倍周期、 加周期分岔现象和较多的周期窗口, 且增加外界刺激电流可诱导尖峰放电. 相似文献
102.
为了解决温度和负载的变化容易引起超声电机转速波动,以及基于转速反馈的闭环控制因转速传感器安装体积和成本在某些特种场合应用受限的问题,提出一种基于相位差信息反馈的频率闭环控制方法:首先,根据电机各类相位差对温度和负载变化的敏感程度,优化选择了相位差反馈量的类型;其次,针对系统机械噪声以及驱动器谐波对相位差计算结果的影响,利用改进的相关性相位提取方法准确提取驱动电压和孤极电压的基频相位差信息;最后,分别就超声电机运行过程中温度和负载变化的情况,给出了相应的频率闭环控制方案。实验结果表明,所提出的方法能有效降低温度以及负载变化导致的转速波动,可提升电机所在系统的转速稳定性。由于其只需采样两路电压信号,故易于工程实现。 相似文献
103.
104.
105.
106.
提出了一种基于空气耦合超声波技术的玉米种子虫蛀孔洞颗粒和完好颗粒分类识别方法·首先根据玉米颗粒的弹性模量、泊松比和密度等物理量计算出了玉米颗粒的声速,并根据检测精度需求设定了激励信号频率。然后采用MATLAB对采集的两类种子超声波信号数据进行分析处理,并分析了种子厚度和摆放方位对超声波响应特征的影响。最后建立了K近邻(KNN)、簇类独立软模式法(SIMCA)、Fisher线性判别(LDA)和决策树(DT)识别模型,并对模型性能进行了测试.结果表明;种子孔洞深度、胚部厚度和正反面方位不同,即超声波在种子表面的反射程度不同、在种子中传播声程不同,则起声波信号衰减程度不同,导致接收到信号的幅值不同,且样本点在主成分分析(PCA)特征空间的分布也不同。4种识别模型均可以实现对两类玉米的分类识别,其中KNN模型性能最佳,其对虫蛀孔洞颗粒和完好颗粒的正确识别率分别为98%100%,误差带为2%,0。此结果说明采用空气耦合超声波技术可以实现对玉米种子虫蛀孔洞颗粒的检测。 相似文献
107.
考虑到高Tc超导材料层状桔构特点,从三维各向异性Hubbard模型出发,在大U时导出了自旋波线性近似下的有效哈密顿量。利用格林函数运动方程技术,计算了系统的子晶格磁化强度、内能、比热、平行磁化率和垂直磁化率等物理量。结果表明,层间和层内反铁磁耦合强度之比δ=J⊥/J对这些物理量有重要影响。在低温T?2J(2+δ)/kB下,确定了特征温度T0=2J(2δ(2+δ))1/2/kB,分别给出了T?T0和T?T0时,这些物理量的渐近表达式。
关键词: 相似文献
108.
STUDIES ON THE DYNAMICS OF OPTICAL BISTABILITY SWITCHING IN THE INTERNAL FABRY-PEROT CAVITY WITH A CdSxSe1-x-DOPED GLASS CHANNEL WAVEGUIDE 下载免费PDF全文
We report the optical bistability in CdSxSe1-x-doped glass channel waveguide with rise and fall times of about 24 and 30ps, respectively, in bistable switching by means of fiber coupling input with a power of about 3mW. The third-order nonlinear susceptibility (x(3)) of CdSxSe1-x-doped glass is estimated experimentally to be 1.8×10-9 esu. The high speed switching and the value of x(1) show that the optical bistability is caused by an optical nonlinearity which can be attributed to the band-filling effect. 相似文献
109.
110.
如今,海上溢油事故频发,如何对溢油的油量进行估计,是一个重要课题。如果可以得到溢油量,那么对后续的处理以及损失的评估都会有较大的帮助。高光谱遥感技术的快速发展使对油膜厚度的定量估计成为可能。采用AvaSpec光谱仪测量不同厚度的油膜,然后对得到的光谱曲线的多种曲线特征进行提取,分析其与油膜厚度之间的关系。结果表明,油膜厚度与基于高光谱位置变量的Rg和Ro、三角植被指数的RDVI和TVI以及Haboudane关系式相关性较大。分别采用曲线拟合、BP神经网络和基于SVD的迭代方法建立油膜曲线特征与油膜厚度之间的预测关系,并以此对不同的油膜光谱曲线进行油膜厚度估计,对得到的结果进行精度检测和运行时间分析,最终得出对每个估计模型的分析评价。 相似文献