外语教学中的文化导入

语言和文化密不可分,语言是文化的载体,文化的传播离不开语言。由于价值观念、思维方式、宗教信仰、民族性格等因素的不同,各民族之间存在一定的文化差异,这给英语教学带来不同程度的影响。因此,在外语教学中教师应遵循一定的原则,针对学生的实际情况,向学生传授必要的文化背景知识,提高学生的跨文化交际能力。     

新颖的平均传输参考型超宽带相关接收机的研究

基于超宽带（UWB）通信在多个比特数据传输中信道基本不变的特点，提出一种平均传输参考型UWB相关接收机．发送端的每一帧数据由头部几个参考信号和多个调制数据信号组成，接收机采用这几个参考信号接收波形的累加平均作为相关模板来解调随后的数据信号，由于提高了相关模板的信噪比，从而改善了接收机的误码率性能，同时结构较为简单，便于实现．理论分析和IEEE多径信道模型的仿真表明：该接收机的比特误码率明显优于传统自相关接收机，在10^-2误码率时约有2dB的信噪比增益．     

一种迭代改进的球向量机故障诊断算法

针对往复式压缩机故障数据规模大、常规诊断算法训练时间长的问题,提出了一种迭代改进的球向量机算法(IIBVM).该算法将多个传感器采集到的压缩机不同工况下的运行数据输入球向量机进行训练,在训练过程中,增加了缓存用量,并在采样中跳过点积大于当前最远点点积的缓存点;引入缓存校正措施,每隔数次迭代即用点积和球心模计算公式对缓存中的数据进行一次校正;将距球心小于某个安全距离的点标记为无效点,并在下次采样到无效点时直接跳过;若核向量个数连续几次迭代保持不变,则提前终止迭代.训练后将新的压缩机运行数据代入决策函数,实现压缩机的故障诊断.在4个UCI标准数据集和实测的压缩机气阀故障数据集上进行的对比实验结果表明,IIBVM算法与球向量机算法相比,训练时间最多可降低50％,支持向量个数最多可减少18％.     

基于X滤波最小均方算法的冲击振动自适应逆控制

针对冲击振动控制的自身特点及已有算法的缺陷，提出了冲击振动的自适应逆控制方法。该方法能够根据不同的负载特性自适应地调节逆控制器参数，在时域实现了冲击振动控制，完全克服了频域方法中低频分辨率低、易产生溢出的问题。同时，针对X滤波最小均方(LMS)算法运算量大、收敛速度慢的缺点，提出了一种快速X滤波LMS算法，运用批处理技术，使码元间的平均计算量减小。试验表明，该方法使控制精度提高了约50％，明显优于已有的控制方法。     

动梁式龙门机床的双驱同步控制系统建模

针对动梁式龙门双驱系统产生不同步误差的原因及机理进行了建模研究,提出了一种双驱动同步控制模型.其特色在于模型基于动力学理论分析,描述了双驱动两轴机械耦合特性及两轴摩擦力特性对于不同步误差的影响.为对所建模型进行验证,以动梁式龙门铣床DK-1200为例,测量机床匀速及S型加减速运动下的两轴不同步误差,并与Matlab/Simulink的模型仿真结果进行对比.结果表明,具两轴摩擦特性及机械耦合特性的双驱同步控制模型仿真结果与实测结果的相关系数达0.861 8,所建模型能够有效反映动梁式龙门机床双驱同步结构的运行状况,两轴机械耦合及摩擦力不同是解决双驱动不同步问题不可忽略的因素.     

利用测地线距离的改进谱聚类算法

针对往复式压缩机故障数据空间分布复杂、常规算法不能有效聚类的问题,提出了一种改进的谱聚类算法.该算法使用新的相似度矩阵计算方式,根据故障数据流形分布的特点引入测地线距离取代欧氏距离作为数据间的关系度量;通过计算各数据点的邻域密度因子有效地识别和剔除了噪声点;利用基于密度的局部欧氏距离调整方法对流形间隙过小的区域进行了处理.在几个人工数据集和往复式压缩机故障数据集上的测试结果表明,改进谱聚类算法对于具有流形分布、多尺度、有噪声、流形间隙过小甚至交叉等特点的数据具有很好的聚类能力,聚类准确率比常规的k-均值和MSCA谱聚类算法分别提高了50.86%和8.6%.     

采用卷积神经网络的电站锅炉燃烧效率建模方法

针对电站锅炉燃烧效率经典建模方法精度较低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的新型建模方法。通过分析影响锅炉燃烧效率的各项因素,建立了以锅炉负荷、一二次风配风方式、烟气含氧量等参数为输入,锅炉燃烧效率为输出的建模数据集。由于CNN的核心特征是通过卷积运算从样本数据的空间关联中进行特征提取,所以为了加强输入样本数据的空间特征,利用主成分分析法(PCA)对数据进行重构。在此基础上,采用LeNet-5结构的CNN构建锅炉燃烧效率模型。仿真结果表明,经过PCA重构的锅炉燃烧效率CNN模型的检验集相对误差最小,相比经典模型减小了19.58%,该方法为锅炉燃烧效率的优化提供了新的思路。