具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

对初中数学深度学习的理解与探究

初中生在数学学习过程中,往往更多地将注意力集中在数学知识的习得,以及数学习题的解答上.这样的认识实际上限制了学生学习主动性的发挥,再加上初中生受身心发展局限性的影响,他们的学习行为有时停留在浅层学习(Surface Learning)的层面,存在碎片化、浅表化、浮躁化的现象,学生很难深度加工知识信息、深度理解复杂概念、深度掌握内在含义,进而建构个人化和情境化的知识体系以解决复杂问题.要化解这些难题,关键之一就是要优化学生的学习方式,要将学生从浅层学习中解放出来,要让学生真正经历深度学习的过程.     

基于不确定控制理论的最优策略研究

本文在不确定理论的框架下,研究一类带背景状态变量的最优控制模型.在乐观值准则下,利用不确定动态规划的方法,证明了不确定最优性原则,得到最优性方程.作为应用,求解一个固定缴费(DC)型养老金的最优投资策略问题,在乐观值准则下,以工资变量为背景状态变量,建立养老金模型.通过求解不确定最优性方程得到最优投资策略和最优支付率.     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

结构主义视角下“吃播”观众心理探微

近年来,我国直播平台迅猛发展,直播领域由最初的游戏直播逐渐扩展到电商直播、泛娱乐直播,等等,其中吃饭直播,以其内容的特殊性,加之迅速扩大的主播群体和用户群体,成为一种值得深度思索的大众文化传播现象。以结构主义理论为基础,立足当下各种直播平台发展迅猛的现状,分析用户选择观看"吃播"这一现象的心理动机,通过对他们不同心理需求满足状况以及产生问题的考察,探析"吃播"这一现象折射出的当代人的精神状况,有着独特的意义。     

基于Modbus-RTU通讯方式在AI集群建筑中的设计与实现

为了实现多楼宇之间的集群化通讯控制,减少人工作业的强度。文中采用基于Modbus-RTU传统通讯方式,建立以楼宇为通讯单元和楼宇内多层集成化的新通讯模式。首先,实现被控楼宇内多层温控风机盘管的集中控制,然后实现多楼宇间群控功能。结果表明:新模式的使用比单层控制的传统通讯模式节约了遍历面板采集数据的时间。本研究对加快中国AI建筑的信息化转型以及进一步完善AI建筑集群化控制具有一定的参考价值。     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

移动视频学习资源建设——以微信公众号为平台

结合高职院校《Flash二维动画》课程,在现有移动学习模式设计理念基础上,提出基于微信公众平台的教学设计框架和移动视频学习资源的设计模式及开发流程。为基于微信公众平台的移动教学提供了一个新的视角,也为Flash二维动画爱好者提供了崭新的学习模式。     

机载雷达天线的稳定跟踪设计

作为一种精密跟踪机载雷达,需要在伺服控制技术的基础上,有效地隔离载机在机动状态和气流干扰时对飞行状态的影响,同时,拓宽伺服带宽,采用复合控制方法,实现高精度稳定跟踪的目标。