浅谈高校人事档案收集渠道和方式

浅谈高校人事档案收集渠道和方式ＡＢＲＩＥＦＤＩＳＣＵＳＳＩＯＩＮＯＮＭＥＤＩＵＭＳＡＮＤＳＴＹＬＥＳＯＦＴＨＥＰＥＲＯＳＮＮＥＬＡＲＣＨＩＶＥＳＣＯＬＬＥＣＴＩＯＮＯＦＣＯＬＬＥＧＥＳ／ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＩＥＳ翁巧英ＷｅｎＱｉａｏｙｉｎｇ（浙江水产学...     

尼克刹米对三种果树花粉生活力的影响(简报)

尼克刹米对三种果树花粉生活力的影响（简报）宋金耀刘永军孟庆祥牛春霞王玉芬（河北农业技术师范学院园艺系,昌黎,０６６６００）ＥＦＦＥＣＴＳＯＦＮＩＫＥＴＨＡＭＩＤＥＯＮＴＨＥＰＯＬＬＥＮＡＣＴＩＶＩＴＩＥＳＯＦＡＰＰＬＥ,ＰＥＡＣＨＡＮＤＰＥＡＲ（ＢＵ...     

MONTE-CARLO CALCULATIONS OF NUCLEON EMISSION AND ENERGY DEPOSITION OF SPALLATION NEUTRON SOURCES INDUCED BY INTERMEDIATE ENERGY PROTONS

ＭＯＮＴＥ┐ＣＡＲＬＯＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮＳＯＦＮＵＣＬＥＯＮＥＭＩＳＳＩＯＮＡＮＤＥＮＥＲＧＹＤＥＰＯＳＩＴＩＯＮＯＦＳＰＡＬＬＡＴＩＯＮＮＥＵＴＲＯＮＳＯＵＲＣＥＳＩＮＤＵＣＥＤＢＹＩＮＴＥＲＭＥＤＩＡＴＥＥＮＥＲＧＹＰＲＯＴＯＮＳＳｈｅｎＱｉ...     

浙江省养殖中国对虾暴发性流行病病原的初步研究

浙江省养殖中国对虾暴发性流行病病原的初步研究ＳＴＵＤＹＯＮＴＨＥＰＡＴＨＯＧＥＮＯＦＡＮＯＵＴＢＲＥＡＫＥＰＩＤＥＭＩＣＤＩＳＥＡＳＥＯＦＣＵＬＴＵＲＥＤＰＥＮＡＥＵＳＣＨＩＮＥＮＳＩＳＩＮＺＨＥＪＩＡＮＧ沈锦玉钱冬尹文林曹铮陈月英沈智华张念慈Ｓｈｅ...     

浙江中部外海深水流网生产试验

浙江中部外海深水流网生产试验ＡＮＥＸＰＥＲＩＭＥＮＴＡＬＧＩＬＬＮＥＴＦＩＳＨＩＮＧＩＮＯＦＦＳＨＯＲＥＡＲＥＡＯＦＭＩＤＤＬＥＺＨＥＪＡＮＧ董彭年，吕海军ＤｏｎｇＰｅｎｇｎｉａｎＬｕＨａｉｊｕｎ（岱山县水产局舟山３１６２００）（ＤａｉｓｈａｎＣｏｕ...     

网板单拖在浙江南中部外海的应用与推广

网板单拖在浙江南中部外海的应用与推广梅永练，王陈，陈传涨，芄祖连，林昌枣（苍南县水产局，温州３２５８０２）ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＡＮＤＤＩＳＳＥＭＩＮＡＴＩＯＮＯＦＴＨＥＯＴＴＥＲＢＯＡＲＤＴＲＡＷＬＩＮＳＯＵＲＴＨ—ＭＩＤＤＬＥＯＰＥＮＷＡＴＥＲＳ...     

THE MOTION PROPERTIES OF THE STARS CONFINED TO THE SYMMETRIC AXIS OF AN OSCILLATION KUZMIN DISK

ＴＨＥＭＯＴＩＯＮＰＲＯＰＥＲＴＩＥＳＯＦＴＨＥＳＴＡＲＳＣＯＮＦＩＮＥＤＴＯＴＨＥＳＹＭＭＥＴＲＩＣＡＸＩＳＯＦＡＮＯＳＣＩＬＬＡＴＩＯＮＫＵＺＭＩＮＤＩＳＫＦｕＹａｎｎｉｎｇ１，２）ＳｕｎＹｉｓｕｉ１）（１）ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｓｔｒｏｎ...     

INDIRECT ESTIMATION OF POLY－HYDROXYBUTYRICACIDBY CELL CARBO NANALYSIS

ＩＮＤＩＲＥＣＴＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＯＦＰＯＬＹ－ＨＹＤＲＯＸＹＢＵＴＹＲＩＣＡＣＩＤＢＹＣＥＬＬＣＡＲＢＯＮＡＮＡＬＹＳＩＳＳｏｎｇＳｈｕｉｓｈａｎ，ＪｅｎｓＪｏｒｇｅｎ，ＬｏｎｓｍａｎｎＩｖｅｒｓｏｎ（ＢｉｏｌｏｇｙＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｈｅｂｅｉ...     

浅谈高校办公室督促检查工作

浅谈高校办公室督促检查工作吴中平（浙江水产学院院长办公室，舟山３１６１０１）ＯＮＳＵＰＥＲＶＩＳＩＯＮＡＮＤＩＮＳＰＥＣＴＩＯＮＷＯＲＫＯＦＨＥＡＤＭＡＳＴＥＲ－ＯＦＦＩＣＥＩＮＣＯＬＬＥＧＥＷｕＺｈｏｎｇｐｉｎｇ（ＺｈＥｊｉａｎｇＦｉｓｈｅｒｉｅｓ...     

基于模糊算法的判决神经网络

在判决神经网络（ＤＢＮＮ）的基础上提出了一种基于模糊算法的模糊判决神经网络（ＦＤＢＮＮ）．在网络训练中引入置信度和容噪度的概念,提高了网络分类的稳定性,同时克服了（ＤＢＮＮ）在训练样本混有噪声时学习困难和泛化能力不高的缺点．因ＦＤＢＮＮ在学习时的不均匀性,大大加快了网络训练的时间,提高了训练的效率．实验结果表明,ＦＤＢＮＮ的性能高于ＢＰ网,而且也比ＤＢＮＮ在稳定性和识别率上有了显著的提高．     

动态模糊神经网络研究

针对静态网络无法处理暂态问题，对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接，使其具有动态映射能力，从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练，避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究，结果表明，动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善，并具有更好的动态系统处理能力。     

基于SVD_TLS及EKF算法的动态自组织模糊神经网络

提出了将奇异值分解总体最小二乘法(SVD_TLS)及扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的动态自组织模糊神经网络.首先给出了STD_DSFNN的结构及各层的含义;其次,用EKF算法学习非线性参数,SVD_TLS算法学习线性参数的同时提取重要模糊规则;最后,通过典型的Machey-Glass时间序列预测实例验证SVD_TLS及EKF相结合的动态自组织模糊神经网络(STE_DSFNN),同时与DFNN、ANFIS及UKF_DFNN相对比,结果表明STE_DSFNN网络结构更紧凑,具有更好的泛化能力.     

板坯连铸二冷水智能控制及仿真研究

基于传统板坯连铸二冷水控制方法，提出用自适应模糊神经网络推理系统实现板坯连铸二冷水智能控制，建立了基于自适应模糊神经网络推理系统的板坯连铸二冷水智能控制系统模型，并对该控制系统进行了计算机仿真，结果表明系统较好地实现了板坯表面的温度控制，且具有良好的自适应和自学习能力．     

Temperature modeling and control of Direct Methanol Fuel Cell based on adaptive neural fuzzy technology

Aiming at on-line controlling of Direct Methanol Fuel Cell （DMFC） stack, an adaptive neural fuzzy inference technology is adopted in the modeling and control of DMFC temperature system. In the modeling process, an Adaptive Neural Fuzzy Inference System （ANFIS） identification model of DMFC stack temperature is developed based on the input-output sampled data, which can avoid the internal complexity of DMFC stack. In the controlling process, with the network model trained well as the reference model of the DMFC control system, a novel fuzzy genetic algorithm is used to regulate the parameters and fuzzy rules of a neural fuzzy controller. In the simulation, compared with the nonlinear Proportional Integral Derivative （PID） and traditional fuzzy algorithm, the improved neural fuzzy controller designed in this paper gets better performance, as demonstrated by the simulation results.     

ANFIS在水电站地下厂房围岩变形预测中应用

针对目前应用人工神经网络(ANN)方法预测地下洞室围岩变形时间序列的缺陷,提出一种将神经元网络和模糊逻辑有机结合的新型模糊推理系统——ANFIS(adaptive-network-based fuzzy inference systems),该系统采用反向传播算法和最小二乘法的混合算法分别调整前提参数和结论参数,充分地利用了神经网络的学习能力和模糊逻辑的表达能力,实现了回归模型的自适应调整.通过龙滩电站的实例应用可以发现,ANFIS预测系统较传统ANN方法具有简单、快速以及预测精度高等特点.     

基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器研究

针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络（FNN, Fuzzy Neural Network）的自适应FNN-PID控制器模型。该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力,利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数KP, KI和KD,从而达到理想的控制性能。将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明：基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器。     

一种基于动态模糊神经网络的飞行数据模型辨识方法

针对飞行数据的特点,提出了一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的飞行数据模型辨识方法。该方法采用在线学习方式,通过动态增加和删除神经元节点的策略实现网络结构学习,采用递推最小二乘法实现网络权值的在线调整,以最终得到一个结构简单、泛化能力强的神经网络。以某特定时间段的飞参数据为仿真样本,将该DFNN用于参数关联模型的辨识,实验结果表明该辨识方法收敛速度快、泛化能力强。     

基于量子进化算法的演化ANFIS模型及其应用

利用量子进化算法对自适应模糊推理系统进行建模,从而利用自适应模糊推理系统和量子进化算法的两方面的优点来对种群结构进行优化,从而达到优化整个模糊推理系统的目的。通过仿真实例,将结合量子进化算法与自适应模糊推理系统分别应用于单输入单输出的模糊系统、多输入单输出模糊系统和多峰非线性模糊推理系统中,通过训练数据和测试数据得出性能的寻优跟踪路径及误差曲线进行比较。实验数据对比表明,ANFIS的缺点是精度低,GA-ANFIS的缺点是训练时间过长,而QEA-ANFIS主要摒弃了ANFIS训练的精确度上述两个系统的明显缺陷,既提高了精度又缩短了训练时间。     

基于改进自适应神经模糊推理模型的 回流焊参数设定方法

复杂制造过程中,系统参数往往呈现动态、非线性特征,以回流焊过程为例,针对现有参数设定方法效率和精度不足的问题,提出了一种基于改进自适应神经模糊推理模型的在线参数设定方法.引入了神经网络预测器来增强模糊神经网络的自适应能力和非线性逼近能力,通过最近邻聚类算法对模糊规则的参数和结构进行调整和在线更新,以提高模糊推理的精度,增强系统的容错性和鲁棒性.以回流焊过程参数设定过程为背景,建立仿真实验.结果表明,所提出方法可有效实现非线性输入输出系统参数的快速及准确的设定.     

基于自适应模糊神经系统的热轧精轧机组动态设定系统

应用自适应模糊神经网络控制技术,建立了热带精轧机组动态设定系统,该系统根据前两个机架实测的轧制力和设定计算的轧制力间误差预测带钢可能出现的厚度偏差,根据模糊神经网络的预测结果修正后续机架的辊缝值,提高带钢头部厚度精度.并以实际数据对系统进行了校验,取得了良好的效果