法学多媒体教学的应用与思考

多媒体技术的运用对传统法学课堂教学改革大有裨益，它在优化教学环节、转变传统教学模式及提高教学效果等方面都有显著作用。法学专业的特点和现状亟需推广和扩大多媒体教学的使用。各高校法学专业在使用多媒体技术后取得了显著的效果，同时也需要正确处理好几个方面的关系。     

基于ELMAN神经网络的波焊炉故障诊断研究

针对传统的前馈神经网络误差反传学习算法具有容易陷入局部极小值,收敛速度慢以及容易导致震荡等缺点,提出了一种基于Elman神经网络的故障诊断方法.介绍了该网络的训练算法,阐明了故障诊断的系统结构及诊断步骤.在实验研究部分,根据波焊炉的现场条件及运行经验,确定了波焊炉的征兆集和故障集,详细介绍了数据处理方法及故障诊断的实现过程.MATLAB仿真实验验证了该神经网络收敛速度快、学习记忆稳定,可用于波焊炉故障诊断.     

基于混合系统的倒立摆的建模与仿真

针对倒立摆系统中摆杆的控制问题,从混合系统的角度出发,将单摆描述为一个混合自动机,运用不同控制策略之间的切换,构造能量控制器进行起摆控制,在工作平衡点运用线性反馈控制器进行稳定控制,实现将倒立摆从不同初始状态摆起并稳定在θ=0(工作位置)的目标位置。在MATLAB环境中建立单摆的Simulink仿真模型并通过CheckMate 3．6工具箱进行仿真,结果表明在不同初始条件下的单摆系统都能在较短时间内到达垂直向上位置并稳定。     

思维进化算法的收敛性研究

依据自然遗传机制的本质,从分形的角度出发,通过引入自相似度量因子对思维进化算法作了改进。利用分形数学理论证明了思维进化算法在最优解搜寻过程中存在自相似性。利用压缩映射原理进一步研究了算法在自相似下的收敛性,指出在满足收敛性的同时,可通过引进自相似度量因子来离线估计收敛的快速性,并可利用自相似度量因子和离线收敛速度的关系来改进算法,以避免陷入局部极小解。     

基于模糊专家系统的智能行车控制

模糊自适应控制利用不同特性参数下的控制规则进行推理控制，专家系统则利用经验及策略迅速校正控制器的输入，减小控制过程中的迟滞，达到平稳快速的调节。提出了一种模糊控制与专家控制相结合的比例控制器。该控制器能够实现精确的点到点运输负载，并且减小过程中的振荡。仿真结果表明，模糊专家控制器在行车控制中比串联反馈控制器各项控制性能好。     

基于多维度特征提取网络的肝脏图像分割

随着计算机技术的发展,基于深度学习的医学图像自动分割已经成为人工智能辅助医疗的重要研究方向.为弥补现有神经网络结构对信息提取不足而产生的边缘细节丢失问题,构建了一种基于多维度特征提取网络(RDD-UNet)模型,该模型是基于残差UNet和混合损失函数的三维分割网络,以向肝脏肿瘤分割方法提供高精度的脏器分割结果.首先,该网络从原始CT数据的3个轴向提取信息,以长短跳跃连接的组合形式融合多尺度语义特征,保证了层内和层间信息的充分利用.其次,网络中设计了不平衡深度可分离空洞卷积模块,在提升三维网络计算效率的同时,扩大了体素级别的特征感受范围.最后,针对小尺寸分割目标数据不平衡问题提出了混合损失函数,并与深度监督结构相结合,提升了边缘细节的分割效果.该网络模型从体素、轴向和网络层级3个维度上充分提取特征信息,提高了肝脏分割的准确率,在公共数据集LiTS 2017上的Dice分数达到0.965 2,与其他方法相比达到了较高的精度水平.     

一种软计算混合策略在多相催化剂建模与预测中的应用

为了减少发现新的碳一多相催化剂的时间、降低消耗,加速二甲醚合成工业化进程,提出一种新的软计算混合策略并应用于碳一多相催化剂建模与预测研究。支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)作为一种新的机器学习算法,能较好地解决小样本、高维、非线性和局部极小点等实际问题,在混合策略中被用于多相催化剂组分模型的开发。SVR模型的超参数选择采用启发式全局优化搜索算法——自适应混沌粒子群算法来提高SVR模型的预测精度和泛化能力。新策略的主要优势是在反应机理未知或难以获取的情况下,建模完全由历史进程的少量样本空间完成,避免了传统催化剂研发过程中"试错实验"的盲目性和偶然性。通过对两种不同建模方法、三种不同SVR超参数优化策略在Cu-Zn-Al-Zr合成二甲醚催化剂组分模型中的对比研究得出,新策略在多相催化剂建模与预测上是一个有前途的发展方向。     

半导体点火桥的电路模拟

研究半导体桥的点火时间同输入能量以及电压的关系.通过对装有BNCP炸药的半导体点火桥的输入能量进行分析,结合其电阻特性,建立了半导体点火桥的Pspice器件模型.根据与实验结果的偏差,改进了半导体桥模型,使模型的适用范围从低能量(＜5 mJ)一直拓展到高能量(＞40 mJ).并对其在点火电路中不同发火条件下的点火时间与电压以及点火时间与能量的关系进行了模拟,得出了半导体桥存在最小点火时间的结论.     

基于混合系统的倒立摆的建模与仿真

针对倒立摆系统中摆杆的控制问题,从混合系统的角度出发,将单摆描述为一个混合自动机,运用不同控制策略之间的切换,构造能量控制器进行起摆控制,在工作平衡点运用线性反馈控制器进行稳定控制,实现将倒立摆从不同初始状态摆起并稳定在θ=0(工作位置)的目标位置。在MATLAB环境中建立单摆的Simulink仿真模型并通过CheckMate 3.6工具箱进行仿真,结果表明在不同初始条件下的单摆系统都能在较短时间内到达垂直向上位置并稳定。     

基于邻域粗糙集的文本主题特征提取

LDA主题模型是一种有效的文本语义信息提取工具,利用在文档层中实现词项的共现,将词项矩阵转化为主题矩阵,得到主题特征;然而在生成文档过程中会蕴含冗余主题。针对LDA主题模型提取主题特征时存在冗余的不足,提出一种基于邻域粗糙集的LDA主题模型约简算法NRS-LDA。利用邻域粗糙集构造主题决策系统,通过预先设定主题个数,计算出每个主题的重要度;根据重要度进行排序,将排序后重要度低的主题删除。将提出的NRS-LDA算法应用于K-means文本聚类问题上并与传统的文本特征提取算法及改进的算法进行比较,结果表明NRS-LDA方法可以得到更高的聚类精度。