企业家精神与企业绩效关系的结构方程建模

以中国制造业、服务业和信息产业等112家企业为样本进行问卷调查,在数据分析的基础上建立了结构方程模型.结果表明,企业家精神通过组织学习中介变量对企业绩效产生影响,环境的不确定性通过企业家精神、组织学习两条途径对企业绩效产生影响.     

求图控制集问题的模拟退火算法的改进

图控制集问题要求确定任意简单无向图的最小控制集,是NP-难度的问题.本文针对已有的求解此问题的模拟退火算法进行了两个方面的改进:一是给出了一个更为合理的解的评估函数;二是提出了一个产生邻解的加权随机策略.仿真实验表明,改进后的模拟退火算法在稠密图的随机实例上明显提高了收敛速度.     

基于强化学习的倒立摆起摆与平衡全过程控制

倒立摆的控制是一种典型的非线性控制问题。本文的目标是在假设不知道任何倒立摆模型的前提下,采用强化学习控制器实现倒立摆的起摆和平衡的全过程控制。为提高学习效率,采用了任务分解的方法,将整个控制任务分解为起摆和平衡两个子任务,对于不同的子任务根据其特点采用不同的强化学习算法。在Matlab/Simulink上进行仿真实验,结果证明,该方法在合理的时间内可以学习到成功的控制方法。     

Vagon R＋乘坐舒适性分析

汽车行驶时，由于来自路面不平等因素激起汽车的振动，使乘员处于振动环境之中，振动影响着乘坐舒适性、工作效能和身体健康，因此国外汽车公司对乘坐舒适性的研究都比较重视并已积累了丰富的经验，Wagon R 车在世界小型车坛上占有重要一席，它的平顺性设计也达到了较高的水准，本文旨在通过分析Wagon R的乘坐舒适性，了解汽车乘坐舒适性研究的一般规律。     

E-Learning与提高学习者的学习素质的研究

21世纪是信息的世纪,是一个全面知识的的社会,以网络通信技术为主要标志的信息技术的发展,给我们的生活、工作学习、娱乐等方方面面带来了新的机遇与挑战.E-Learning呈现开放性、资源丰富充裕、学习方法和手段多样化等特点.对于我们教育教学过程和人才的培养产生了新的影响.在教育教学中贯彻E-Learning思想,提高学习者的学习素质,培养具有终身学习思想的学习者是时代的要求,也是我们进行此项研究的出发点.本文就我们所进行的研究从研究背景、理论基础、研究方案和实施过程、研究结果和研究心得等方面进行了阐述.     

Map Building for a Mobile Robot Based on Grey System Theory

In this paper, a new method for mobile robot map building based on grey system theory is presented, by which interpretation and integration of sonar readings can be solved robustly and efficiently. The conception of "grey number" is introduced to model and handle the uncertainty of sonar reading. A new data fusion approach based on grey system theory is proposed to construct environment model. Map building experiments are performed both on a platform of simulation     

基于距离和信息的单目标精确跟踪

对仅有“距离和”测量信息的多传感器系统提出了一种对量测方程预处理的快速卡尔曼跟踪算法．该卡尔曼跟踪算法通过对量测方程预处理得到目标位置与“距离和”测量量成线性关系的观测方程；状态变量只选目标的空间坐标，而速度矢量仅作为确定性输入量加入状态方程，速度矢量通过引入速度“伪测量值”滤波得到．并同以前的跟踪算法仿真比较表明，该方法计算量小，收敛速度快，精度高，具有一定的实用价值．     

脉冲步进频率雷达宽带数字接收

根据脉冲步进频率信号的特征，提出了一种新的宽带数字接收方案．通过对回波脉冲串的分组采样和数字正交混频，实现了宽频带的步进频率脉冲信号的频率搬移，显著降低了信号的采样速率和硬件实现的复杂性．通过多级滤波设计和结构优化，简化了处理结构并提高了滤波性能和实时性．该宽带数字接收处理方法从根本上解决了传统的步进频率混频和相干检波模拟电路中存在的寄生调制和I／Q通道幅相不一致的问题．利用QuartusⅡ软件进行了电路设计和时序仿真，仿真结果表明该数字接收机的处理性能可以满足实时处理的要求，有很好的仿真成像结果．     

基于H∞跟踪的不确定机器人模糊神经网络变结构控制

针对不确定机器人的跟踪控制，提出了一种基于H∞跟踪的模糊神经网络变结构控制方案。该方案利用模糊神经网络的学习和函数逼近能力，补偿机器人系统的内部不确定性和外干扰，H∞跟踪设计与变结构控制的结合削弱了控制输入的抖振，提高了机器人的鲁棒性，保证了整个系统的快速跟踪性能，仿真实例证实了该控制方案的有效性。     

求图符号控制数的拟人退火算法

为确定图符号控制数的问题提出了几个拟人的求解策略，并基于模拟退火算法和拟人策略，为该问题得出了一个拟人退火算法PA-SDN．实验结果表明，算法PA-SDN能快速收敛到问题的高质量解．