对《微机原理》教学改革的几点看法

《微机原理》作为一门重要的专业基础,普遍存在着教师难教学生难学的现象。针对这一现象,本文就教育观念、教学内容、教学手段、实验教学、考核方式等方面提出了一些改进措施。     

汇编语言程序调试工具DEBUG浅析

DEBUG是汇编语言程序的重要调试工具,也是学好汇编语言的难点之一。本文探讨了DEBUG在寄存器、内存、堆栈以及指令等教学内容中的重要作用,阐述了利用DEBUG调试程序的方法,以帮助学生利用这一工具学好和用好汇编语言。     

变论域模糊控制器及其伸缩因子的仿真研究

在动态性能指标和稳态性能指标方面,变论域模糊控制器相时于一般模糊控制器均获得了较大的提高.但是,这些性能的提高与其伸缩因子的选取有很大的关系.作者对一般模糊控制器与变论域模糊控制器的控制性能作了仿真对比,讨论了伸缩因子中的参数对变论域模糊控制器的动态性能的影响,并总结了参数在不同的数值区间取值时影响性能指标的规律.     

基于PSO优化LSSVM的未知模型混沌系统控制

由于混沌系统存在非线性、不确定性等特点, 常规的控制方法难以获得满意的结果. 提出一种基于PSO优化LSSVM模型参数的混沌系统控制方法. 该方法利用PSO算法的收敛速度快和全局收敛能力, 优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数, 避免了人为选择参数的盲目性, 提高了LSSVM模型的预测精度. 另外, 该方法不需要被控混沌系统的解析模型, 且当测量噪声存在情况下控制仍然有效. 仿真实验结果表明了该方法的有效性和可行性. 关键词： 混沌系统控制 粒子群算法 最小二乘支持向量机     

基于梯形隶属函数的模糊控制器的逼近精度分析

讨论了一类基于梯形隶属函数、单值模糊器、乘积型推理和中心平均解模糊的模糊控制器结构。利用泰勒公式．给出了一个在预定逼近精度的条件下如何划分模糊论域的公式,并且用仿真例子验证了该公式的正确性。仿真结果表明．该文所提出的计算公式是一个充分条件。     

基于改进蚁群算法优化参数的LSSVM短期负荷预测

提出一种自动优选最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的改进蚁群(MACO)算法.该算法将LSSVM模型的参数作为蚂蚁的位置向量,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到模型的最优参数,得到基于MACO算法优化的LSSVM(MACO-LSSVM)预测模型.将优化后的LSSVM模型应用于短期电力负荷预测问题,选择湖南某地区日期为2009-08-01至2009-08-30各小时点的数据进行分析,对2009-08-31该日24 h的负荷进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较.研究结果表明:本文方法得到的均方根相对误差为1.71％,比用BP神经网络和SVM模型得到的均方根相对误差分别低1.61％和1.05％.     

汽车轮胎压力监测系统人机交互功能的实现

人机交互功能模块涉及到用户使用的方便与简洁,对汽车压力监测系统的整体实现具有至关重要的意义,决定着方案的成功与否。详细介绍了人机交互功能模块的声光报警电路、LCD显示电路和按键输入设置电路的实现方案,给出了相应的硬件电路和软件流程图,具有一定的实用价值和应用前景。     

《自动控制原理》课程教学改革的探索

分析了目前自动控制原理课程教学的现状及存在的问题,就提高教学成果,培养学生的实践能力提出了新的教学方法和手段。     

基于混合PSO优化的LSSVM锅炉烟气含氧量预测控制

烟气含氧量是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素,影响锅炉烟气含氧量的因素多面复杂,对烟气含氧量特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础.借助现场运行数据,根据锅炉烟气含氧量的特性,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锅炉烟气含氧量预测模型.在此基础上结合全局寻优的混合粒子群算法(PSO),对锅炉烟气含氧量进行控制.仿真结果表明:该方法能够比较准确地列火电厂锅炉烟气含氧量进行测量和控制,为锅炉燃烧系统的闭环控制与优化运行提供了新的手段.     

综合电子系统设计的教学研究与实践

《综合电子系统设计》课程综合性强、涉及知识面广。根据该课程的特点,结合教学实践,从课程的教学模式、教学内容、实验教学和考核评价进行了探索性改革,取得了较好的教学效果。