重庆城口黑色岩系中铂矿的分子古生物学特征研究

重庆城口铂矿产于秦岭地槽与扬子准地台接合部位的城巴深断裂两侧的断块或岩体蚀变破碎带中,含矿层为上震旦统一下寒武统黑色岩系.通过对城口铂矿进行实地考察,发现含矿层有机质含量偏高,并且碳质与矿体伴生,预示着生物或有机质在城口铂矿的形成过程中起着重要的作用.测试出氯仿沥青族组成中总烃(饱和烃 芳烃)不占优势,重组分(非烃 沥青质)丰度较高,说明有机质成熟度较低.运用分子古生物学的基本理论和分析方法,论证了与铂矿化有关的有机质的生物母源为菌藻类微生物;另外,Pr/Ph比值小于1反映了其成矿环境为还原环境.     

自动倒车简易模糊插值控制

 针对倒车问题,该文提出了简易模糊插值控制方法。在未对规则进行优化的情况下,以简便快捷的方式实现了自动倒车。仿真结果表明：简易模糊插值控制响应快,控制精度高,具有很强的普适性,在相同条件下明显优于常规模糊控制。     

西藏措勤盆地它日错地区多尼组烃源岩生物标志物特征

运用质谱色谱技术,对采自西藏措勤盆地它日错地区多尼组烃源岩生物标志物的有机质生源构成、沉积环境和成熟度进行了分析。分析结果表明:西藏措勤盆地它日错地区多尼组烃源岩的碳数值分布在nC_(15)~nC_(33),以"前峰型"单峰为主。正构烷烃碳数相对较高,表明遭受了一定程度的微生物降解;样品中检测出了伽马蜡烷且Pr/Ph值约为0.80,反映了较咸水还原的沉积环境;三环萜烷/五环三萜值小于1,且规则甾烷以C_(27)略占优势,说明有机母质主要来源于水生低等藻类生物,部分有机质具有混合来源;成熟度参数OEP为0.99~1.61,平均1.16,Ts/(Tm+Ts)为0.47~0.67,C_(29)-β/(αα+ββ)值为0.32~0.54及C_(29)-20S/20(S+R)值为0.31~0.49,显示多尼组烃源岩有机质热演化程度已达到高成熟阶段。     

基于滑模PID神经网络控制的混沌同步

对于多输入多输出(multiple inputs multiple outputs,简称MIMO)混沌系统的同步问题,设计了基于误差比例-积分-微分(proportional integral derivative,简称PID)改进下的滑模径向基函数神经网络(radial basis function,简称RBF)控制方法,实现了主从统一混沌系统的同步.设计自适应RBF滑模控制器,将其用于初值不同的不确定主从统一混沌系统的同步控制中,证明了控制的Lyapunov稳定性.最后结合MATLAB仿真实验验证了所提方法的可行性与有效性.     

基于滑模神经网络控制的混沌同步及应用

本文基于滑模控制技术及径向基函数神经网络(RBF),研究了统一混沌系统的同步问题。设计出一个简单单维控制器,将该制器用于初值不同的统一混沌系统同步控制中,实现了统一混沌系统的同步,在Simulink中编写模块搭建混沌同步仿真系统,验证本文方法的有效性,最后将此方法用于混沌保密通信中,利用混沌信号掩盖实际要传输的信号,在接收端,由同步的混沌系统分离出实际传输的信号,成功地实现了信号的加密和还原。     

双输入型模糊前向神经网络的构建

利用高斯型隶属函数作为隐层神经元激励函数,构建了四层模糊前向神经网络.根据从训练数据集中提取出的插值样本数量来确定隐层神经元个数.网络结构确定后,基于二元函数逼近论确定最优权值,得到双输入型近似插值神经网络,说明了最优权值的双输入型模糊前向神经网络的实现过程.计算机数值仿真实验表明所构建的网络在运行时间、逼近精度与去噪效果等方面是有效的,丰富了多输入神经网络的构建方法.     

关于我校大学生数学学习状况的调查分析

2004年以后,我国高中数学逐步实施了新课程标准,而大学数学教材基本上还是基于原来高中数学的知识体系编写的,其教学内容与高中数学教学内容脱节的现象比较严重。课题组对高中数学实施新课改后我校大学生的数学学习状况进行了问卷调查,结果显示,高等数学与高中数学内容的脱节,一定程度上加剧了学生学习高等数学的困难,从而导致学生学习积极性下降。本文在问卷调查分析结果的基础上,对高等数学教学如何做好与高中数学从教学内容到教学方法和手段的衔接提出了有针对性的建议。     

汽车半主动悬架系统的高精度模糊控制

对于时变非线性的汽车半主动悬架系统,本文选用二元双线性插值模糊控制算法,在未经优化的控制规则作用下,进行仿真实验,表现出响应快、舒适性、平顺性与安全性兼具的特点,得到了与相关文献相近或更好的控制效果.     

一类非线性系统的模糊推理建模与控制仿真

针对一类非线性系统,首先使用模糊推理建模法由输入输出数据对得到该系统的数学模型,然后直接对所得的模型进行变论域自适应模糊控制,最后在不同参考输入情况下进行了仿真实验,并与常规模糊控制进行了比较。结果表明,基于模糊推理模型基础上的变论域自适应模糊控制具有相当的普适性和非常好的跟踪性、实时性。     

双输入样条神经网络权值与结构确定算法

基于样条函数逼近理论构建了以样条函数乘积为隐层神经元激励函数的三层双输入样条神经网络。该网络依据输入变量的空间结构,实现了训练数据的网格化划分,网络结构可随训练数据和网格划分数的变化进行相应调整,生成的权值矩阵做到了一步直接确定。仿真实验表明,双输入样条神经网络具有较高的建模精度,较短的运行时间,有效确定了训练数据网格划分数与网络结构的关系。