高校经济困难生心理健康状况及对策研究——以绍兴文理学院为例

以绍兴文理学院为例,采用《中国大学生心理健康量表》（CCSMHS）对417名困难生和373名非困难生进行调查,运用社会科学统计软件SPSS 11.5进行统计分析。结果表明,困难生存在明显的焦虑、自卑等心理问题,本文对此进行分析并提出了相应的心理＂脱贫＂对策。     

基于转矩方程的感应电机转速自适应辨识方法

速度辨识是无速度传感器直接转矩控制的核心问题。提出了一种利用电机状态方程和转矩方程直接推导出的新型速度自适应辨识方法,与以往的利用观测器稳定性理论推导出的速度辨识方法相比,能大大降低了转矩脉动对速度辨识的影响,提高了辨识精度与观测器的稳定性。此外,利用Lyapunov稳定性理论,构造新的Lyapunov函数,从理论上严格证明磁链观测器在全速范围内的稳定性,尤其是保证系统在低速度范围内的稳定运行。研究结果表明:基于电机转矩方程推导出的速度辨识方法具有很高的辨识精度且系统在全速范围内都可以获得良好的动静态性能。     

子空间预测控制中的椭球优化及其应用

为联合系统辨识和控制器设计,在子空间辨识的基础上研究了一种新的子空间预测控制. 该控制方法可自动校正模型预测控制中的系统参数,避免传统的线性二次高斯最优控制中繁琐的设计过程,且不依赖于控制器的任何先验信息. 在带有约束条件时,利用椭球优化来迭代产生一系列体积逐渐减小的椭球序列,该序列最终收敛到一个最优解. 在此基础上推导了椭球优化算法达到收敛时所需迭代次数的一个上界. 以直升机悬停状态为例,利用该文方法设计控制器,验证了子空间预测控制方法的有效性.     

基于跳辨识-MCMC组合算法的人民币汇率跳扩散模型参数估计问题

针对人民币汇率收益率时间序列数据存在的跳变特征,采用跳扩散模型对其时间序列数据进行描述.为识别跳变规律并解决模型的参数估计问题,提出了基于跳辨识-MCMC的组合算法:即结合Lee-Mykland的跳辨识方法与MCMC(蒙特卡罗马尔可夫链)方法形成组合算法,利用仿真实验,通过误差分析得出组合算法在跳扩散模型参数估计方面效果明显优于单一MCMC方法.以人民币/美元日汇率数据为样本进行实证分析,结果表明组合算法不但能较为准确地识别出汇率收益率的跳变时刻及规律,而且其模型参数估计的有效性大大提高.     

DSmT理论在综合敌我识别中的应用

战场环境的复杂性要求使用多种传感器对战场目标进行综合敌我识别,而综合敌我识别有待解决的基础性难题之一是如何对异类传感器输出的不确定性信息进行有效处理。针对一包含雷达、红外、电子支援措施和敌我识别器等传感器的综合敌我识别系统,对异类传感器敌我识别过程进行分析,根据其特点提出采用DSmT理论进行决策级融合,同时针对每类传感器构造不同的基本置信指派方法,并进行了算法仿真。实验结果证实了该方法的有效性。     

基于UKF的自组织模糊神经网络训练算法

如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点,针对这一问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的自组织模糊神经网络的训练算法。分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用递推最小二乘法（recursive least square, RLS）和UKF分别学习线性和非线性的参数,给出了模糊规则生成的准则和参数更新的策略;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则。通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明所提算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能更佳。     

基于TS模糊模型的热工过程建模方法

热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类算法并对TS模糊模型进行模型结构离线辨识,确定模型的结构和前件部分参数的初始值;然后应用解耦扩展卡尔曼滤波算法进行后件参数在线辨识,同时对前件辨识结果进行精确修正。最后,对煤气炉、500MW机组及气化炉等热工过程进行仿真计算表明本方法具有精度高、计算量小等优点。     

突发污染源散发特性辨识与仿真研究（英文）

在载人航天器、潜艇、飞机等密闭微环境中,如果发现有污染源存在,确定污染源的位置及其散发特性具有重要意义。笔者提出一种新型的浓度离散随机模型,在采用敏感性分析方法实现污染源定位后,利用隐式与显式卡尔曼滤波相结合的方法实现污染源散发特性的动态辨识与预测,同时完成空气污染物浓度预测。笔者采用蒙特卡罗仿真实验方法对一密闭空间进行了动态仿真研究,仿真结果表明提出的方法可以实现污染源散发特性的快速准确辨识,具有重要的应用价值。

Abstract：

In case of contaminants appear in enclosed spaces such as spacecraft,submarine,aircraft and so on,it is useful to find the contaminant source. A novel algorithm was proposed to identify contaminant source strength based on finite sensors. After having identified the source location by using the Sensitivity Analysis Algorithm （SAA）,this method built a new discrete concentration stochastic model,and combined implicit and explicit Kalman filter. Monte Carlo simulation was used in our experiment. The simulation results show that the new method could track and predict the source strength dynamically; meanwhile,it also could predict the distribution of contaminant concentration.     

高中学生心理压力和体育锻炼调适调查研究

通过对300名高中学生进行的问卷调查结果所做的分析,发现他们普遍存在心理压力的困扰。应全面识别引起高中学生心理压力的压力源,并且控制压力源,提高高中学生适应能力两方面来调适高中学生心理压力。通过比较分析可看出,经常参加体育运动的高中学生,其心理压力困扰的程度明显低于不经常参加者,研究认为,科学锻炼有助于提高高中学生身心健康。     

基于切片度量的重构对象识别

为了提高识别重构对象的效率和正确性,提出一种自动化识别重构对象的技术.首先,在程序切片的基础上,构造一种度量函数来量化元素间的依赖程度.然后,利用度量结果识别出在原程序的位置和从属关系不合理的元素,从而自动识别出程序中的"坏味道".与以往的手动识别相比,该方法可以自动地分析源代码,指出程序中不合理的地方,从而提高重构识别的效率,并建议使用相应的重构手段对"坏味道"实施更改,使代码更加合理、易于维护.最后,利用3个重构实例显示该方法能够识别出一些重构对象,从而验证了该方法的可行性.