基于社会网络分析的产业集群建模及实证检验

近几年产业集群对地区经济发展影响显著，吸引了许多学者加入到产业集群研究中，这些学者涉及许多学科领域，其中包括经济地理学、产业组织学、技术经济学等。新经济社会学的出现，为产业集群研究开辟了新的视角，本文尝试从新经济社会学的视角，特别运用与之相联系的社会网络分析理论与方法进行产业集群定量化研究，并作以实证检验，旨在为产业集群定量化研究奠定一定的理论基础。     

基于BP神经网络PID参数自整定的研究

PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法。但在实际应用中，其参数整定仍未得到较好的解决。本文把神经网络技术应用在PID控制中，充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力，构造神经网络PID自整定控制器，并通过仿真试验，取得较好的结果。     

基于平面多边形的不规则三角网分割

判断平面多边形与不规则三角网(TIN)中的三角形的相离、相交和包含3种位置关系，确定与多边形相离、包含的三角形应分别归入原TIN和新形成的TIN中，与多边形相交的三角形重新进行三角剖分，剖分后的三角形归入相应的TIN中，从而实现了基于平面多边形的不规则三角网的分割。     

神经网络的非平衡态热力学研究

建立了神经网络的非平衡态热力学理论，给出了神经网络熵产生率，稳定条件及应用实例，为神经网络的研究增加了一种新方法，为人工神经网络的建模与应用提供了有益的信息。     

基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

织物透湿性能测试与MATLAR应用研究

对各种织物透湿性能进行测试与分析．利用MATLAB6．5建立神经网络模型，选择最佳网络参数并对网络进行训练．通过应用实例提出了如何处理实验数据的方法，并通过建立大量的BP网络进行比较，筛选出最具应用价值的网络对透湿性能进行预测．     

距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法

针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性.     

城市轨道交通网络化运营条件下车辆基地的资源共享研究

随着国内城市轨道交通建设的快速发展与网络化运营的需求,车辆基地的资源共享研究受到日益广泛的关注与重视.该文旨在从线网车辆运用及维修角度对整个线网车辆基地进行分析研究,探讨相关各专业各种资源的共享、合理取舍和确定各车辆基地的规模.     

综合嵌入式视觉与网络智能通信的监控系统

基于物联网技术的操作平台,利用DSP,ARM技术的强大数据图像处理能力,结合互联网、移动通信网等网络进行信息的传送与交互,及智能计算技术对信息进行分析处理,提高产品的监控能力。     

“无线传感网络”课程教学研究

针对目前高等院校物联网工程专业＂无线传感网络＂课程教学存在的主要问题,考虑学生因素,从课程设置、教学方法、综合素质培养等三个方面提出了合理的解决办法,以便有效提高学生的理论知识和专业技能.