技术创新风险控制策略

企业的生命力取决于它能否使产品不断更新换代,满足市场不断变化的需求.为此,只有通过持久的技术创新才能实现.技术创新作为一项高风险活动,因其受到许多不确定因素的影响而存在着巨大的风险.因此,对技术创新进行风险分析,科学地控制和防范风险,对企业成功地进行技术创新,增强核心竞争力,提高技术创新效率是有十分重要的意义.     

影响高校专利申请工作的因素及对策

申请专利、取得专利保护是高校科技成果获得法律保护的首要条件,专利申请与授权的质量和数量同时也反应了高校技术创新的能力高低以及知识产权保护意识的强弱.本文通过安徽省主要高校专利工作的情况分析,从宏观和微观两方面探讨影响安徽省高校专利申请的因素,寻找高校专利工作发展对策,以促进高校专利申请量和授权量的提高.     

棒材连轧机主电机电流与温度远程在线监控系统

分析了棒材主电机电流与温度参数监测的工艺特点，采用集散控制原理和远程监测技术设计了主电机电流与温度的在线监控系统，并在硬件设计的基础上，采用汇编语言和VB6．O开发了数据采集与控制、定时通讯及上位机管理软件。运行实践表明，该系统的使用，不仅降低了设备的故障率，而且保证了生产的安全性和可靠性。     

应用联邦自适应UKF的卫星多传感器数据融合

在卫星自主导航系统中,一方面,系统状态模型存在难以准确建模的问题,要求信息融合算法具有一定的自适应性;另一方面,系统的量测模型通常具有较强的非线性,又要求信息融合算法在强非线性下保持较高的精度和鲁棒性. 针对以上两个问题,本文提出了基于星敏感器、红外地平仪、磁强计、雷达高度计、紫外敏感器的多信息联邦自适应UKF组合导航方案,该方案将多个导航传感器提供的信息在联邦滤波器里融合,并采用自适应UKF算法构建联邦滤波器的子滤波器. 采用这种方案,可有效组织并充分利用导航传感器提供的导航信息,并且系统模型具有一定的自适应性. 数字仿真结果表明,与传统的联邦卡尔曼滤波方法相比,该方法更适合于非线性较强、系统模型参数不准确的场合,有效提高了导航精度.     

多元线性模型系数岭估计的改进研究

文章对病态的多元线性模型Yn×q～(Xn×pBp×q,Vq×q(⊕)In×n)提出了c-k型估计,证明了利用Stein式压缩技术可以改进岭估计;同时给出了参数最优值满足的条件,证明了c-k型估计的可容许性.     

信念整合与文化自觉:高校师德师风建设的长效机制构建

师德师风是高校教师队伍建设和文明校园建设的重点。高校部分教师在师德师风中凸显的教学从业技能不强,存在应付性教学;教师身份定位不准,职业使命感缺乏;教师言谈行为不严,示范性作用弱化;学术科研工作不实,功利性研究明显;教师道德境界不高,社会责任感不足的问题,从根本上会对高校基本职能的履行和教师队伍建设产生巨大阻碍。从信念整合角度来看,造成目前高校师德师风问题存在的根本原因在于文化层面,教师在经济文化、身份文化、行为文化、学术文化和道德文化等方面的文化认知和自觉与高校主流文化存在分野。推动高校教师师德师风建设信念整合和文化自觉,是实现良好师德师风建设的根本与关键。     

高校图书馆流通安置馆员的现状及对策

简要介绍了高校图书馆流通安置馆员的现状,提出了提高图书馆安置馆员素质的对策。     

产业转移粘性与皖江示范区发展对策

目前我国东中西部地区间大规模的产业转移并没有完全如人们预期的那样发生,而是出现了产业转移粘性现象。导致产业转移粘性的因素可以归纳为劳动力自由流动、产业转移成本过高、西部制度环境不佳、东部产业集群的存在以及区域能力结构差异等若干方面。皖江示范区要培育技术创新体系,加大人力资本投资,合理引导要素流动,增加本地市场规模,加快基础设施建设和产业配套能力提升,加强软环境建设,以便更好地承接东部地区的产业转移。     

大气压脉冲调制微波发卡氩等离子体射流的电离行为研究

大气压微波等离子体射流具有高密度、高活性的优点,但是难以调制出特定需求的等离子体射流形貌,从而限制了微波等离子体射流的应用范围.本文构建了脉冲微波发卡谐振放电装置,产生了大气压脉冲调制微波氩等离子体射流.实验表明,脉冲调制微波等离子体射流存在三种典型的放电形态:当脉冲频率为10 kHz时,氩等离子体射流呈现周期性变化,且在发卡的开口端形成了拱形的等离子体形貌;当脉冲频率为30 kHz时,氩等离子体射流呈现非周期性变化,等离子体形貌为月牙形;当脉冲频率为60 kHz时,氩等离子体射流呈现大尺度非周期性变化,此时形成了类椭圆形等离子体形貌.此外,微波瑞利散射实验测定了氩等离子体射流的时空电子演化过程,得出电子密度峰值为4.06×10²¹m^-3,电子数在10¹³的量级且随入射功率呈周期性变化.结合实验和仿真结果,三种放电形态的形成机制可归因于局域增强电场的共振激发、微波等离子体射流中的电离波推进、脉冲调制微波氩等离子体中不同粒子的时空分布等共同作用.     

一类非线性非最小相位系统的神经网络逆控制

基于对象的逆动力学模型,提出一种RBF神经网络逆控制的在线自学习控制方案.辨识器采用RBF神经网络和最近邻聚类学习算法,实现对象逆模型的动态辨识.并引入优化策略对聚类半径进行自动调整,以保证聚类的合理性.为克服逆控制对非最小相位系统的不足,利用构造铸系统的方法,构成一种对非最小相位系统仍然有效的神经网络逆控制器.仿真实验证明该控制策略不仅能使非线性非最小相位系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有较好的抗干扰能力.