基于SPWM的采样法优化

论述了SPWM控制原理及目前广泛应用的几种采样方法,对比分析了这几种采样方法的优缺点.提出了基于比例计算进行采样的不对称优化规则采样法,使脉冲宽度较传统采样方法更接近于自然采样.基于不对称优化规则采样法,应用dsPIC30F3011控制三相ACIM进行试验验证.试验结果表明,采用此采样法控制电机,可靠性好,抗干扰能力强,电机运转更加平稳,有较大的应用价值.     

非晶硅氢薄膜材料光稳定性的研究

研究a Si:H薄膜样品在长时间强光照后会引起光、暗电导率的降低 (S W效应 )及薄膜的光转换效率 实验表明 ,随着光照时间增加 ,薄膜的光接受灵敏度下降 ,光电转换效率也相应降低 ,就此提出了S W效应发生的微观模型     

人造板挥发性有机物(VOCs)的研究

采用容积为0.0275m^3的环境气候箱对使用不同胶黏剂的麦秸刨花板、杨木刨花板以及添加了水溶性防腐剂硼酸铜的麦秸刨花板、杨木刨花板等进行挥发性有机物的气体采样,并利用气相色谱一质谱联用分析技术对人造板中挥发性有机物(VOCs)进行定性与定量研究,分析了刨花板有机挥发物的种类和浓度,通过22d浓度衰减试验分析了麦秸板挥发性有机物的散发趋势与规律。结果表明,原料、胶黏剂和防腐剂对挥发性有机物的种类和浓度有比较明显的影响;在一定环境条件(温度、湿度、装载度和换气量)下,麦秸板挥发性有机物的散发符合动态的气体散发规律。     

铸铁平板像素检测法中的图像均匀化方法

在铸铁平板像素检测法中，针对图像的不均匀特点，建立了铸铁平板图像的数学模型，并在此基础上提出了以二维插值为基础的铸铁平板图像均匀化方法．结果表明，该方法的均匀化效果良好，均匀化后的平板图像可直接用Otsu方法对其讲行分割．分割效果满足应用要求．     

基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于构造物特征点的矢量数据化简算法

在进行公路矢量数据化简时,采用已有算法,一些构造物可能会在转换低比例尺时被不正确地化简掉,影响应用的正确性.提出了一种基于构造物特征点的二级矢量数据化简算法,根据空间位置提取高速公路中的构造物点,进行一级化简,构成构造物特征点,以每个特征点作为分割点,将整个曲线划分为若干子曲线,在每个子曲线中采用Douglas-Peucker算法进行二级化简,最后进行子曲线合并,并设计了一种多比例尺矢量数据组织的构建方法.实验表明该数据化简算法能够有效化简数据,并且保存完整的构造物特征点,选取的多级比例尺能够满足应用的需求.     

模糊信息系统知识约简的分辨函数法

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容.针对不同的粗糙集模型和约简定义,给出相应的知识约简方法一直是知识约简的主要任务.以分辩函数法为代表的各种符号值信息系统知识约简方法已得到深入研究.将分辨函数引入模糊信息系统,得到相应的知识约简分辨函数法,并通过实例分析说明了该方法的具体计算步骤.这为从模糊信息系统中获取知识提供了一种有效的粗糙集方法.     

基于PSRT的大连豆粕期货价格的混沌判据

通过相空间重构技术,对大连豆粕期货价格增长率的时间序列分别进行相空间重构,应用Wolf方法得出最大的Lyapunov指数,从而给出系统混沌存在的证据;利用关联函数求出关联维度和Kolmogorov熵,从而给出对系统的混沌程度的估计和对大连豆粕期货价格进行有效性预测的时间尺度.     

基于改进边际优化的离散变量优化设计算法

针对传统离散变量优化方法存在的目标函数测算次数多、收敛性不佳等问题,借鉴边际优化理论和模式搜索算法,设计了一种基于改进边际优化的离散变量优化设计算法.借鉴边际效用优化原理,通过引入周围单位步长空间的概念,在初始点选择、边际增量设计、禁忌搜索策略等方面进行了改进,并设计了变异操作以跳出局部最优.实例分析表明,所提算法能够...     

四川黑熊ND3、ND4L和tRNA-Arg基因的克隆和序列分析

克隆并测定了四川黑熊（Ursus thibetanus mupinensis）线粒体基因组764 bp的片段,根据序列同源性比较,该DNA片段包括2个蛋白质编码基因：ND3和ND4L基因,以及1个tRNA-Arg基因.四川黑熊的ND3基因和ND4L基因的DNA序列和所编码的氨基酸序列与马来熊、棕熊、美洲黑熊和北极熊的同源性分别为：90%和95%、93%和97%、91%和96%、93%和97%;89%和98.98%、88%和98.98%、89%和100%、89%和98.98%.与棕熊、美洲黑熊和北极熊tRNA-Arg（CGA）的同源性分别为95.65%、94.20%和94.20%.拓扑结构比较显示,四川黑熊的ND3基因所编码的氨基酸序列比美洲黑熊的少了1个蛋白激酶C磷酸化位点.