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宏正推出全球首款支持指纹辨识的LCD KVM 近日,宏正自动科技发布全球首款支持指纹辨识功能的LCDKVM多电脑切换器CL5708／CL5716,这两款PS／2-USB LCDKVMP抽拉式多电脑切换器整合LCD显示器、键盘及鼠标触控板于单一抽拉式机身内,内置两组控制端,可分别直接管理8或16台服务器,另外再串接31台KVM多电脑切换器,可从单一控制端管理多达512台服务器,     

基于花期果树冠层光谱反射率的果树树种辨识研究

利用冠层光谱反射率数据(Rλ),对处于开花期的7种果树的树种进行了辨识研究.通过光谱数据重采样、植被指数求算等相关数据处理,比较了6种卫星传感器与4种植被指数对果树树种的辨识效能,并在优选数据形式、优化模型参数的基础上,建立了辨识果树树种的BP神经网络模型.主要结论为:(1)6种卫星传感器辨识果树树种的效能由强到弱的排列顺序为:MODIS、ETM+、QUICKBIRD、IKONOS、HRG、ASTER;(2)在4种植被指数中,RVI对果树树种的辨识效能最强,其次是NDVI,SAVI与DVI的辨识效能相对较弱;(3)用MODIS或ETM+传感器的近红外通道与蓝光通道上的反射率数据,求算的RVI与NDVI对果树树种的辨识效能相对较强;(4)在Rλ及其22种变换数据中,波长间隔设为9nm的d1[log(1/Rλ)],是建立BP神经网络模型的首选数据形式.     

感应电机直接转矩控制系统中的模糊控制研究

对模糊控制在直接转矩控制系统中的应用做了全面分析和总结,重点讨论了各种模糊直接转矩控制方案的特点和不足之处。最后指出,这些方案都能改善系统性能,但无疑增加了系统的复杂性。     

神经网络在系统辨识中的应用

系统辨识在工业方面应用广泛,该文从基本的智能控制技术——神经网络(NN)技术出发,提出了一种利用神经网络进行系统辨识的方法.该辨识方法显示出很强的处理问题的能力,无需辨别系统阶次.辨识结构简单,精度高.仿真结果表明这种方法的有效性和可行性.本论文共分为四部分:第一部分介绍了神经网络用于系统辨识的特征,第二部分讲述了神经网络的工作原理,包括神经网络的模型、传递函数及训练过程,第三部分讲述了神经网络进行系统辨识的仿真实例,第四部分对上述内容作了简要小结.     

卷首语

电机的参数辨识一直是交流调速领域的研究热点。本期"感应电机离线参数辩识方法"一文介绍了日本三菱电机技术专家在这一方面的研究成果。该论文提出了在电机回转轴固定不转的状态下,测量感应电机的漏感、互感和转子电阻的方     

高阶控制增稳系统等效拟配参数时域在线辨识方法

现代控制增稳飞机是高达几十阶的复杂系统,将其降阶为特定形式的低阶等效系统才能与已有飞行品质规范进行比较,进而预测和评价飞机飞行品质.从时域角度出发,提出了一种高阶控制增稳系统等效拟配参数在线辨识方法.分析了时域等效系统拟配的基本方法,提出了等效系统实时在线拟配的系统框架思路,基于Tustin变换法推导了由高阶系统时域响应获取四阶等效系统参数的数学公式,应用最小二乘法在MATLAB中实现了算法编程,并用试飞数据验证了所提方法的可行性.计算结果表明,所提方法可以快速准确地实现高阶控制增稳系统的等效系统参数辨识.     

基于粗糙集和模糊C均值聚类的空战效能评估

针对评估指标的重要性不一,且存在冗余问题,基于粗集可辨识矩阵,提出了一种计算指标属性重要度和约简的有效、简便算法,对样本信息进行约简,并计算约简后各指标的权重.其中,针对连续属性值离散化过程可能造成信息损失问题,采用了模糊C均值聚类算法离散化连续属性值.最后,建立了基于粗糙集和模糊C均值聚类的空战效能评估模型,并通过实例验证了该模型的可行性和有效性.     

第九届研究生建模竞赛B题的建模与评述

题目来自一个国防科研项目,根据其中数学含量较高的部分提炼成适合竞赛的形式,其核心是参数估计模型.设计比较成功地体现了全国研究生数学建模竞赛历年来形成的特色.综述介绍了B题的命题背景,较详细地推导了问题二的数学模型的建立过程,分析了大多数答卷的存在问题,最后对由竞赛过程出现的现象,提出了笔者的若干近期思考.     

基于改进PSO的非对称BoucWen模型参数辨识

为了辨识压电陶瓷中的迟滞非线性,该文提出一种改进的粒子群算法(PSO)对非对称BoucWen模型进行参数优化。首先在归一化BoucWen模型中引入非对称因子描述非对称特性,解决该模型只适用于描述对称迟滞的问题。其次通过引入混沌映射、收缩因子和动态学习因子来对传统PSO进行改进,动态改变粒子群的权重和学习因子,有效地提高算法的搜索能力和收敛速度。最后通过改进的PSO对非对称BoucWen模型进行参数辨识。结果表明,改进的粒子群算法能较好地辨识BoucWen模型参数,验证了方法的有效性。     

Dynamic thermal modeling and parameter identification for a monolithic laser diode module

We improved the thermal equivalent-circuit model of the laser diode module(LDM) to evaluate its thermal dynamic properties and calculate the junction temperature of the laser diode with a high accuracy.The thermal parameters and the transient junction temperature of the LDM are modeled and obtained according to the temperature of the thermistor integrated in the module.Our improved thermal model is verified indirectly by monitoring the emission wavelength of the laser diode against gas absorption lines,and several thermal parameters are obtained with the temperature uncertainty of 0.01 K in the thermal dynamic process.