图形推理的脑波超慢涨落研究

对140名大学生进行了瑞文图形推理测试,然后从中选取了高分组和低分组各21名参加了脑波超慢涨落测试.结果表明:1)高分组和低分组在α波频率成分以及α波平均频率之间差异均不显著(P>0.05);2)推理能力无论是高分组还是低分组,前、后脑区平均功率符合额低枕高的前、后梯度.图形推理高分组在各个脑区的平均功率均高于低分组,在右额叶、右中央区、右前颞叶以及右后颞叶高分组和低分组差异显著(P<0.05);3)对图形的推理能力高分组和低分组S谱的9种基频成分在全脑出现次数的分析发现,在S 6成分上高分组和低分组差异显著(P<0.01),而在其他基频成分上高分组和低分组差异均不显著(P>0.05).     

“最值定理”的教学探究

最值定理是高等数学的重要定理之一,为物理、化学、生物、工程、经济管理和社会等领域的最优化问题奠定了理论基础。由于最值定理具有高度的抽象性,学生很难深刻理解,这对后继课程的学习和将来的研究非常不利。为了帮助学生理解最值定理,借助函数的图像直观感知最值定理;通过最值定理的理论证明完成感性认识到理性认识的升华;利用最值定理中的辩证法思想,培养学生的辩证唯物主义的思维方式。     

具反应扩散项和马尔可夫跳变的时滞耦合神经网络的同步

研究了一类具有反应扩散项的时滞耦合神经网络的同步问题．通过构造Lyapunov—Krasovskii泛函,利用线性矩阵不等式技术并结合Kronecker积获得了耦合神经网络依赖T-he滞和反应扩散算子的均方全局指数同步的充分性判据．此外,将细胞激活函数假设为扇形非线性函数,能减少结论的保守性,数值仿真结果证明所得结论有效．     

基于随机摄动法的齿轮系统动态响应及灵敏度分析

考虑时变啮合刚度、齿轮综合误差及齿侧间隙等非线性影响因素,建立了多级齿轮传动系统的动力学模型.将齿轮系统中的相关物理参数、几何参数和载荷参数看做随机变量,得到随机振动模型.当随机参数的随机部分比确定部分小得多时,采用随机摄动理论,将振动微分方程在随机参数向量的均值处按Taylor级数展开定理展开至一阶项,并对整理后的方程组进行数值求解.求解过程中结合Kronecker积的代数和矩阵微分理论,得到系统响应的前四阶矩.为了衡量系统的平稳性,对齿对的动态传递误差的前两阶矩进行求解,并与MonteCarlo法进行比较,同时分析了动态传递误差对随机参数的无量纲均值灵敏度,分析结果为提高系统的平稳性提供了依据.     

MEMS器件捷联惯导系统旋转调制技术

使用微机电(MEMS)惯性器件利于捷联惯导系统的低成本和小型化,但MEMS器件误差较大.为提高系统精度,引入了一种全自主误差补偿方法——旋转调制.说明了旋转调制对常值误差的抑制作用和对导航精度的改善效果,并在旋转轴数目、旋转方向、旋转连续性和旋转速度等方面比较了不同旋转调制方案.根据MEMS器件的误差特性,选择了一种适合MEMS器件捷联惯导系统的旋转调制方案并自主研发了原理样机.静态和车载实验表明:旋转调制可以明显抑制MEMS器件常值误差对导航精度的影响,200s内俯仰和横滚姿态精度提高了5倍,速度和位置精度提高了近10倍.     

种-面积曲线三种扩大样地面积的方法比较

本文以雾灵山低山区的人工油松林为例,对种-面积曲线确定植物群落最小面积时,随机设置不同面积样方、逐步扩大样地面积和随机相同面积小样方相加的三种扩大样地面积的方法进行了比较研究.随机设置不同面积样方的方法最佳,研究样地人工油松林群落最小面积为700~750 m2.种-面积曲线的最佳拟合方程为S=6.217 8×ln(2.298 0×A+1),最小面积的最佳拟合方程为A=﹛eSt6.2178-1﹜/2.2980.植物群落最小面积的确定应充分考虑群落的组成、演替等情况,应适当动态调整最小面积值.     

中文图书主题标引中的错误分析

阐述了中文图书主题标引中叙词组配标引的概念、次序及方法,总结了中文图书主题标引中易犯的错误,并分别进行了实例分析。     

AR(p)扰动下最小均方误差受控过程的联合监控

针对最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)受控过程联合监控可控输入与过程输出这一问题,在任意阶自回归AR(p)平稳扰动模型下开发了一种通用的联合控制图,并将界内点排列非随机判异规则引入其中.同时,对AR(p)平稳扰动模型下生产过程的MMSE控制器和输入与输出的平均链长(Average Run Length,ARL)进行了推导.最后,通过仿真实验验证了该联合控制图的有效性.     

基于状态空间模型的机床热误差动态建模

提出了一种基于状态空间模型的机床热误差建模方法,以几个关键温度点的温升为输入,结合状态变量和干扰来确定热误差输出,由子空间辨识算法得到模型参数.同时,在一台数控车床上进行实验,以探究模型的精度和鲁棒性.结果表明:在不同的转速条件下,所提出的模型能够补偿70%的热误差;与自回归模型的建模方法相比,状态空间模型表现出更优异的鲁棒性.     

基于G2连续Bézier曲线的刀具轨迹压缩算法

针对复杂曲面的数控加工,提出一种基于Bézier曲线的刀具轨迹数据压缩算法.根据连续小线段的几何特征来筛选适用于被压缩的区域,将各个区域内的形值点转化为特殊的3阶Bézier曲线,选用最小二乘法拟合形值点,通过调整参数曲线控制点和插入过渡曲线,使得加工路径光顺并保证G2连续性,采用2阶Taylor展开来估计误差和控制拟合精度.结果表明:所提出的算法无迭代、实时性好,算法数据的压缩比高;采用Taylor展开估计的误差与真实误差很接近,可以有效控制拟合精度.