ICAI课件系统的基本结构

智能计算机辅助教学课件的结构即具有一般性的特点也具有个性化的特征,它的基本结构主要由知识库、学生模型、教师模型和智能接口四部分组成。本文明确阐述了各部分的构成、作用以及各部分之间的关系,介绍了相关部分的实现方法。     

基于最优加权法的改进交通流组合预测研究

分析了交通流由线性和非线性部分组成,使用ARIMA模型、指数平滑模型和灰色模型对线性部分进行预测,并且以预测误差平方和最小为准则确定这3个模型预测结果的最优加权系数,得到这3个模型的最优组合,最后对非线性残差部分使用支持向量机模型进行预测.通过实例分析发现,组合预测模型相比单个预测方法具有更高的精度,能够较准确地对交通流进行预测.     

压力自动厚度控制(AGC)模型研究与改进

将AGC模型分为厚度估计模型和厚度调节模型两部分,分别对应于AGC系统的静态指标和动态指标,依据各部分所采用的轧机弹跳方程和金属塑性变形方程形式的不同,对各种典型的压力AGC模型进行了分类和对比研究·并提出了一种新的压力AGC模型,经过详细的分析比较,证明新的压力AGC模型具有良好厚度估计精度和系统动态特性·     

基于模型分解的车辆侧倾控制器设计

八自由度车辆模型所包含的控制量较多, 对其直接分析控制有一定的难度, 为此, 提出一种模型分解方法。将原有整车模型分解成3 部分, 使每部分模型包含的控制量较整车模型明显减少, 便于对每部分单独设计控制器。同时对分解后模型的车辆侧倾角及其速度部分, 使用线性二次型最优控制方法, 设计状态最优控制器实现车辆稳定性控制。计算结果表明, 该控制器具有较好的控制效果, 既降低了分解后模型的分析难度又保证了车体控制的精度。     

有多类顾客且转移率与状态相依的排队网络设计

在含有多类顾客和消极信号的经典Jackson网络模型基础上,引入了与状态相关的转移率,构建了新的模型,并通过两类平衡:整体平衡和cross部分平衡,验证了新网络的稳态分布具有新形式的乘积解,并且说明了cross部分平衡如何构建出整体平衡式.     

有多类顾客且转移率与状态相依的排队网络设计

在含有多类顾客和消极信号的经典Jackson网络模型基础上,引入了与状态相关的转移率,构建了新的模型,并通过两类平衡：整体平衡和cross部分平衡,验证了新网络的稳态分布具有新形式的乘积解,并且说明了cross部分平衡如何构建出整体平衡式.     

唐钢二炼铁厂3号高炉铁水硅含量神经网络预报模型

根据唐钢二炼铁厂3#高炉的生产情况和技术水平,建立了高炉铁水硅含量神经网络预报模型.模型采用BP网络,仿真试验结果表明,该模型具有较好的命中效果.同时,基于预报的铁水硅含量,结合部分专家知识,指导操作决策.具有很强的实用性.     

混合广义部分线性加性模型的参数估计

广义部分线性加性模型具有参数和非参数2个部分,并且选择不同连接函数可以得到多种不同加性模型,是一种非常灵活的统计模型.有限混合模型是研究异质性总体的有效工具,扩展性很强,随着计算能力的不断提升,得到越来越广泛应用.本文将这2种模型相结合,提出混合广义部分线性加性模型(MGAPLM).首先给出模型的定义,并在一些温和条件...     

切片在组件系统回归测试中的应用

在组件系统的回归测试中,为了确定修改所影响的部分,需要建立组件系统的依赖模型.组件系统具有高复用性和高复杂性,现有的依赖模型已经不适应描述组件系统,所以提出一种描述组件系统的层次依赖模型.通过对该模型中修改点的向前切片,得到修改所影响的部分,然后遍历该部分得到修改所影响的测试路径,进而有效地选择回归测试用例,提高了回归测试的效率.     

基于过采样的Hammerstein模型最小方根辨识算法

针对Hammerstein模型提出了基于过采样原理的新的最小方根辨识算法,通过估计线性部分的中间输入,可以辨识出任意连续函数的未知非线性元件和线性部分传输函数。即使在非线性元件传递函数存在近似误差的情况下,线性部分的估计值也具有一致性。     

大学生实践能力模型的初步构建

在分析现有文献的基础上,通过访谈和问卷调查收集测评项目,构建了大学生实践能力结构模型和测评量表,并将此模型和测评量表在我校和重庆市部分民办高校的部分大学生中进行测评和验证.结果表明,该大学生实践能力模型和测评量表,不仅具有良好的信效度,而且模型各项拟合指标良好,尤其适合于对民办高校大学生实践能力的测评.对重庆市部分民办高校大学生测评结果显示,大学生实践能力近两年来提高较大,但提高的程度与专业有关.     

带有二元连接函数的半参数模型

提出了一种新的带有二元连接函数的广义半参数模型, 即二元连接模型 (简称为BLM). 使用轮廓似然方法估计模型的 参数和非参数部分, 并给出了计算算法. 证明了所得的未知参数的估计量为$\sqrt{n}$-\!\!相合, 渐近正态且具有渐近最小方差, 给出了实际数据分析和模拟研究, 最终采用局部功效方法来检验非参数部分的线性性.     

基于卷积循环神经网络的语音逻辑攻击检测

语音合成和语音转换等技术正逐渐成为合成语音的主流方法,合成语音对社会稳定和国家安全都具有潜在的风险。为进一步提高合成、转换伪造语音检测的准确率,本文从混合网络模型,特征选择出发,提出了基于CNN-RNN-DNN网络的三种混合网络模型,分别为CNN-LSTM-DNN、CNN-GRU-DNN、CNN-BiLSTM-DNN。模型中CNN部分可以进行下采样,RNN部分解决语音中的时序问题,DNN部分则实现分类功能。每种混合网络模型包含20层网络层。对提取的6种声学特征进行实验,其中CNN-LSTM-DNN+MFCC的组合表现最优,等错误率为5.79%,比ASVspoof2019提供的B02基线系统低28.43%。比较了三种混合网络结合6种特征的表现并增加了其与4种单独网络的对照实验,结果表明本文提出的混合网络模型具有性能稳定、准确率高等优点且MFCC特征及MFCC+LFCC混合特征更适合此模型。     

四旋翼飞行器全局动态鲁棒性跟踪控制

针对带有模型参数不确定和风微扰状况的四旋翼飞行器轨迹跟踪问题,提出了一种全局动态鲁棒性控制策略. 基于牛顿-欧拉形式化方法解耦得到飞行器直线运动部分和旋转姿态控制部分. 设计了模型预测控制器来实现直线运动部分的动态实时控制. 并在模型参数不确定和风微扰情况下,为了稳定四旋翼飞行器的旋转姿态行为和直线运动,引入全局鲁棒滑模控制方法. 仿真结果表明,设计的全局动态鲁棒控制策略具有实时快速稳定的跟踪效果.      

基于LuGre摩擦模型的伺服系统自适应鲁棒控制器

针对具有摩擦非线性、参数不确定性以及外界扰动的伺服系统,建立了基于LuGre摩擦模型的控制系统模型。在此基础上,设计了自适应鲁棒控制器。该控制器包括基于模型在线参数估计的自适应补偿、稳定反馈和鲁棒控制三部分。分析了鲁棒控制部分的机理。利用Lyapunov稳定性方法证明了该闭环控制器信号有界,且跟踪误差在任意要求的精度范围内。仿真结果验证了该控制器的有效性。     

基于灰色理论的基坑变形预测预报系统研究

基坑工程是部分信息已知、部分信息未知的灰色系统,利用其具有的灰色特征,建立基于灰色模型的GM(1,1)的基坑变形预测预报系统,并采用Fortran语言编程对其建模过程、模型预测精度检验及模型修正进行全过程实现.工程应用表明,建立的基坑变形预测预报系统具有较好的适用性和较高的精度,对指导基坑信息化施工具有一定的指导作用.     

一类带有广义负上限相依索赔额的风险过程大偏差

构造了一类具有多类独立保单的风险模型。 对每类保单,在索赔额为广义负上限相依(extended negatively upper orthant dependent,ENUOD)且服从重尾分布的假设下,分别得到了该模型损失过程的部分和及随机和的大偏差结果。     

核结构研究中的相互作用玻色子模型

本文描述了近年来核结构研究领域中的一种新的成功的唯象理论——相互作用玻色子模型,论述了模型的基本假定,唯象哈密顿量的群结构,以及具有动力学对称性的极限情况。最后介绍了该模型的部分研究近况。     

可以处理补偿作用的认知诊断模型:CDINA模型

对DINA和DINO模型进行改进,构建了一个比DINA和DINO模型更“一般”的模型,称为CDINA模型.除了猜测和失误参数之外,在CDINA模型中每个项目还包含1个补偿参数.构建的模型不仅保留了DINA模型简单和易于解释的特点,而且模拟和实证研究结果表明:(i)CDINA模型可同时处理项目属性之间是连接、部分补偿或完全补偿的情况(可将DINA和DINO看成是CDINA的特例),且CDINA模型具有较高的参数估计精度和被试分类准确率;(ii)通过比较CDINA、DINA、DINO模型的分类判准率和相对拟合指标,发现CDINA不会比DINA和DINO的分类准确率更低,且在存在部分补偿的情况下CDINA模型更优于DINA和DINO模型.     

协变量含测量误差的变系数偏线性模型的变量选择问题研究

研究了当参数部分和非参数部分的协变量均具有测量误差且两部分测量误差相关时,变系数偏线性模型的参数估计和变量选择问题。在误差校正和profile最小二乘估计方法的基础上,提出了基于smoothly clipped absolute deviation (SCAD)惩罚的变量选择方法,且估计具有渐进正态性和先知性。数值模拟研究进一步说明了所提出的变量选择方法的有限样本性质。