基于多RBF神经网络的汽车衡误差补偿

传统汽车衡称重误差补偿过程繁琐、称重结果准确度低,为此提出了一种基于多径向基函数神经网络(RBFNN)的汽车衡误差补偿方法.根据汽车衡不同检定秤量段的最大允许误差确定多个子RBFNN,每个子RBFNN负责一段秤量范围的误差补偿,建立相应秤量段的称重误差补偿模型,并给出补偿模型的训练算法.将各子RBFNN并联组合,利用自适应选择网络,自动选择合适的子RBFNN,完成不同称重段的最优补偿,从而获得全量程的最佳补偿效果.仿真实验表明,这种多RBFNN补偿方法与由单个RBFNN实现全量程补偿的方法相比,子RBFNN规模小,补偿效果更好.     

教学题库管理系统

考试题库管理系统在教学管理中起到重要的意义。本文简明阐述了C语言题库管理系统的设计和建立。系统运用C/S架构设计,主要分成四个功能模块：用户管理模块、试题管理模块、组卷管理模块和试卷管理模块。在传统的考试出题时,由教师从庞大的题库中手工挑选试题,不仅难以保证试题的覆盖度和试卷的难易程度,而且耗费教师大量的精力,造成有限的教师资源浪费。因此考试题库管理系统,有助于减轻教师工作负担、提高工作效率,并为试卷的规范性提供了保障,同时也为教学质量的评估提供了统一的标准。