基于UKF的自组织模糊神经网络训练算法

如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点,针对这一问题,提出了基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的自组织模糊神经网络的训练算法。分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用递推最小二乘法（recursive least square, RLS）和UKF分别学习线性和非线性的参数,给出了模糊规则生成的准则和参数更新的策略;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则。通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明所提算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能更佳。     

体育教育的身体社会学解读

从宏观意义上说,体育是一种特殊的身体活动,体育文化就是一种身体文化.体育教育是一种身体教育实践,是对身体的社会规训,也是身体社会化的纽带,体育教育的目的最终是为了重塑身体的主体性.为了扬弃消费社会的身体异化,也须强化体育教育的身体研究,实现真正的身体审美.     

高校图书馆外文期刊装订的优化策略

通过分析高校图书馆馆藏外文纸本期刊装订工作中出现的具体问题和装订工作的实际意义,提出高校图书馆馆藏外文期刊装订的优化策略,以期使外文期刊装订工作更加科学化及规范化.     

基于残差比阈值的迭代终止条件匹配追踪稀疏分解方法

基于传统的迭代终止条件,应用匹配追踪(MP)稀疏分解方法分解高噪信号,研究了固定迭代次数及阈值迭代终止条件的不足.引入相邻残差之比,规格化相邻残差之差,减少了噪声的干扰,设计了残差比阈值迭代终止条件. 采用残差比阈值迭代终止条件,对高噪声超声信号进行稀疏分解,分解过程会根据噪声成分的水平自适应地终止迭代,克服了传统迭代终止条件无法选择迭代终止阈值的问题.理论推导与实验都证明了残差比阈值迭代终止条件具有很强的鲁棒性.     

遥控制导系统的准连续高阶滑模控制器一体化设计

 针对三点法导引的遥控制导系统纵向通道进行准连续高阶滑模控制器一体化设计。采用理想准连续高阶滑模控制器,构造高阶微分器对滑模面的高阶微分进行估计,实现整个控制器设计。利用更高阶次的滑模控制来规避由于高频切换控制引起的振抖效应,将其隐藏于控制计算中,而不作用于执行机构。控制计算的过程中只需确认模型是有界的,利用该界限值即可进行其切换控制设计。该设计方法对不确定模型很有效,尤其是对于参数变化范围较大的非线性时变系统,有更好的鲁棒性能。     

紫外光还原法制备Ag负载的TiO2纳米管阵负及其光催化性能的研究

采用恒电位阳极氧化法,用含氟的二甘醇溶液作为电解液,制备了分离的TiO2纳米管阵列,并结合紫外光还原法,制备Ag纳米颗粒负载的TiO2纳米管阵列．用SEM、XRD和紫外可见吸收光谱对Ag-TiO2纳米管进行表征,并以甲基橙为污染物测定其光催化性能．结果表明：随硝酸银浓度的增大,TiO2纳米管表面被银覆盖的面积更多,紫外吸收强度增强,光催化效率增强．     

化学法处理硫酸铅制备铅酸电池正极材料

 硫酸盐化是导致铅酸电池失效的原因之一,因此通过硫酸铅脱硫煅烧制备具有电化学活性的氧化铅具有重要意义.本文提出了一种把硫酸铅通过与碳酸铵反应和煅烧来转化为铅酸电池正极材料的方法.首先,反应得到的碳酸铅经过过滤,在350℃下煅烧得到具有电化学活性的氧化铅.随后对此法制备的样品与工厂生产电池所用的球磨铅粉分别进行了X射线粉末衍射、扫描电镜等分析,通过充放电性能测试得出制备的电极材料的容量高于工厂铅粉的结论,之后通过比较不同煅烧温度下的电性能来对制备样品的煅烧温度进行探讨并得出制备样品的最佳煅烧温度.在最佳条件下制备的氧化铅颗粒均匀,大小在200~300nm,作为铅酸电池正极材料,具有较高的放电比容量(放电倍率为0.5C时放电比容量为120mA·h/g),最后对充放电之后的样品进行了X射线粉末衍射分析.     

正负频率步进信号精确测速算法

利用正负频率步进信号特殊的信号波形,提出了一种复合测速算法。其核心思想是从不同的角度巧妙地利用回波间的相关性,通过分析与速度有关的相位或距离信息完成目标速度估计。所提算法不仅有效地利用了运动目标帧间距离走动的信息,还充分利用了运动目标在正负频率步进信号体制下耦合时移相反的特性,其结果能够直接实现高速运动目标的精确测速,完成目标微动特性的测量。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

一种新型快速的直接随机优化算法

 针对常用优化算法求解时实时性较差且易陷于局部最优解的问题, 提出一种新型快速的直接随机优化算法(DROA). 该算法直接利用随机搜索过程寻找最优解, 减少了额外计算, 降低了计算复杂度; 其搜索过程分为全局搜索和局部搜索两个阶段, 各阶段选用不同的调节参数公式和搜索方式. 先将递增参数的3个随机优化模块串接构造全局优化子, 并将多个全局优化子并行搜索构造全局优化器以获得全局最优解; 再将多个局部优化模块串接在一起运行构造局部优化器使优化解更精确. 测试结果表明, 该方法快速高效, 优于目前的全局优化算法.