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介绍了笔者将馆藏数据CNMARC化的方法及体会。从技术方案的选定、转换语言的选择、对现有.DBF馆藏数据的分析等入手,分析将.DBF格式数据转换成MARC格式的过程,最后提出使用VB语言和ACCESS数据库将.DBF转换成MARC文本的算法。 相似文献
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本文介绍了日本松下K·S系列CO2/MAG气体保护焊机的节电装置的工作原理.提出了一种采用时基电路的新型空载自停装置的设计及应用.其结构简单、工作可靠,可应用于各种弧焊电源,节电效果显著. 相似文献
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K—9卷积码的Viterbi译码算法及其FPGA实现 总被引:9,自引:0,他引:9
探讨了CDMA数字移动通信中的差错控制问题,研究用约束度K=9的卷积编码和最大似然Viterbi译码的差错控制方案。在Viterbi译码算法中,提出了原位运算度量、保存路径转移过程和循环存取幸存路径等方法,能有效地减少存储量、降低功耗,使得K=9的Viterbi译码算法可以单片XC4010 FPGA为主的器件上实现,其性能指标符合CD-MA数字移动通信IS-95标准要求。文中给出了实测的算法性能, 相似文献
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递归相关联想记忆(RCAM)的回已规则不同于Hopfield网络之处在于前者在输入与记忆模式的相关值上作用一非线性函数,在文献(7)的基础上,文中对所涉及的非线性函数进行了进一步的研究,提出了利用截断较小相关值来提高记忆性能的方法,得到了一种新的具有RCAM结构的联想记忆器(TRCAM),理论分析表明该方法可大大地提高记忆器对任意输入的信噪比,仿真实验也显示此方法可显著增大记忆模型在保证一定纠错能 相似文献
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提出一种双向AC/DC变换器的状态空间平均模型,并在此基础上,经过理论分析得出一系列有价值的公式与结论。通过MATLAB数值仿真和实验结果,证实该模型及理论的正确性。 相似文献
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以聚丙烯酰胺(PAM)化学修饰AgX(X=I、SCN、Br、Cl)及Ag2CrO4沉淀的结构,减小AgX结X的吸附与促进Ag2CrO4的转化,用莫乐法既可测定0.01mol/L)X,特别是I、SC,又可直接滴定Ag,终点敏锐,相对误差〈2(‰)从而完善了Mohr法。 相似文献
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邹于丰 《长沙水电师院学报》1999,14(1):23-24
将多项式基函数神经网络作为了模型算法控制(MAC)中的内部模型,以此逼近被控对象的非线性特性,推导出相应的最优控制策略算法,克有了MAC不能和于非线性预测的缺陷,该方法对在被控对象未知或建模困难情况下能很地实现地系统的预测控制,具有很强的鲁棒性和自适应性。 相似文献
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在CMT-A2应用性能研究的基础上,通过红外光谱、俄能谱、极化曲线、电镜扫描等检测分析,深入研究了CMT-A2的作用机理,进一步提出和完善了”絮体-金属表面双成膜”的絮凝-缓蚀机理,为今后开拓机理研究提供了有益的依据. 相似文献
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王植鑫 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2004,20(2):50-52
探讨不定控制系统的强健神经网络控制器.这是一个由遗传运算法则确定的最佳隐藏神经数的前馈多层神经网络.它借助状态空间控制器和编入必要的最佳程序,进行非线性处理,以确保性能的强健性.混合的遗传运算法则和后繁殖神经培养,具有最佳网络结构和神经染色体接合权的双重目标,把最佳网络结构和神经权协调地聚合,从而得到与性能控制目标基本一致. 相似文献
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对《证券投资学》课程建设的文献研究 总被引:1,自引:0,他引:1
李晓莉 《济源职业技术学院学报》2009,8(4):92-96
《证券投资学》是一门实践性很强的课程,多媒体教学已经成为证券投资学教学不可或缺的重要手段,为了增加学生对证券交易活动的感性认识,必须借助多媒体和网络,结合证券交易所的实时行情进行实践教学。模拟教学、模拟投资活动、案例教学法是实现证券投资学理论与实践相结合、增加教学的直观性与趣味性、调动学生的学习积极性、提高课程教学效果的有效办法。 相似文献
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针对传统控制方法难以克服飞行仿真转台伺服系统中存在的摩擦等非线性干扰力矩问题,提出了一种基于大脑情感学习(brain emotional learning, BEL)模型的转台伺服系统复合控制方法. 在传统PI反馈控制器的基础上,设计了基于BEL模型的同结构系统逆模型辨识器和前馈补偿控制器. 通过在线辨识系统逆模型来学习BEL模型的节点权值. 理想转台模型的数值仿真和实际转台伺服系统的实验结果都表明:BEL模型学习能力强,能满足实时控制要求,基于BEL模型的复合控制策略能有效抑制摩擦力矩的影响,提高转台系统的跟踪性能. 相似文献
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肌电信号作为智能化假肢、康复机器人的驱动源,是目前热点研究方向之一。针对多通道肌电信号的时变、非线性、相互关联耦合的特性,选择了基于神经网络的数据融合技术。完成了CMAC神经网络方法的数学建模,为实现肌电信号的数据融合技术,作了重要的准备。 相似文献
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杨钟瑾 《湖南师范大学自然科学学报》2006,29(3):39-44
介绍了一种加快神经网络学习的改进算法.这种改进算法结合采用快速自底向上构造神经网络算法和动态优化学习参数算法.首先,快速自底向上构造神经网络算法自动地构建神经网络的优化结构;随后,动态优化学习参数算法动态地调整和选取优化的学习参数.实验结果显示,这种改进算法能自动有效地构造网络的优化结构,与其它算法相比,具有更好的分类性能、优化的网络结构和更快的学习速度. 相似文献
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针对目前标准BP神经网络的缺点,提出基于高阶导数的多记忆BP算法,将能量函数的 阶导数与最速下降方向相结合,构造出一个新的最速下降方向,从而提高了神经网络的学习速度。证明了该算法相对于传统梯度算法的快速性,然后给出了该算法的实现方法,并进行了算例仿真。为了证明其实效性,设计了汽车半主动悬架神经网络控制器。结果证明,该算法便捷、实用、有效。 相似文献