Immune Feedforward Neural Network for Fault Detection

An immune algorithm-based approach was developed to optimize a feedforward neural network. The network architecture, activation functions, and training method were encoded as individuals with an ap- propriate method for individual selection. The immune feedforward neural network is then applied to fault detection of water quality monitoring equipment. This gives better performance than a feedforward neural network.     

电气信息类专业数学系列课程的教学改革探索

针对电气信息类专业数学系列课程教学中存在的一些问题,通过开展翻转课堂式教学强化课前预习与课堂讨论环节,在数学概念的讲解中灵活运用迁移教学方法,建设典型案例驱动课堂教学,将对抽象数学知识的理解转化为工程应用问题,从而激发学生对数学课程的学习兴趣,提高学生运用数学知识解决复杂工程问题的能力,在多门数学课程的教学实践中取得了良好的教学效果.     

两种初加工方法对木瓜药材的影响

通过测定木瓜总灰分、酸不溶性灰分、水溶性浸出物、醇溶性浸出物、绿原酸的含量,比较皱皮木瓜两种初加工方法对其成分的影响.除绿原酸外其他实验均采用<中华人民共和国药典>规定的相应方法;绿原酸测定条件:色谱柱为Kromasil C18柱(4.6 mm×250 mm,5 μm),流动相为乙腈-0.2%磷酸水溶液(体积比88 :12);检测波长327 nm;流速0.8 mL/min,柱温30℃.试验结果表明,总灰分、酸不溶性灰分、水溶性浸出物、醇溶性浸出物、绿原酸的含量差异不显著,不同初加工方法对木瓜药材的质量影响不大.     

模糊优化设计及人机交互与网络消费行为

就模糊优化设计及人机交互的发展现状,对其在消费者心理评价中可发展的前景作一些探讨性的研究。     

地方高校重点实验室规范管理的对策

目前,地方高校重点实验室普遍存在着代表性成果不多、高水平人才欠缺、科研任务不足等问题,需要在制度建立、队伍建设、资金投入、成果管理等方面采取必要措施,对地方高校重点实验室进行规范管理,以提高其运行效率。     

关于高校行政管理工作的思考

随着社会经济发展速度的加快,教育事业改革开放程度的日益加深,各高校之间的交流合作日渐密切,使得我国高等学校当前面临良好的发展机遇。作为支持高校持续发展核心部分的高校行政管理系统是否能够适应现代教育发展的需求就显得尤为重要,本文就新时期下高校行政管理工作进行了简要分析。     

模糊优化设计及人机交互与网络消费行为

就模糊优化设计及人机交互的发展现状,对其在消费者心理评价中可发展的前景作一些探讨性的研究.     

引入改进蝠鲼觅食优化算法的水下无人航行器三维路径规划

针对复杂环境下传统群体智能优化算法在求解水下无人航行器(UUV)路径规划的过程中存在路径搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种引入改进蝠鲼觅食优化算法的UUV三维路径规划方法。首先,根据UUV在水下航行时的实际环境,建立相关地形模型和威胁源模型;其次,对传统的蝠鲼觅食优化算法进行改进,相关改进包括在初始化过程中加入局部反向学习机制优化种群的位置,提高了种群的多样性;根据每次迭代后种群个体适应度的不同,改进蝠鲼翻滚觅食的翻滚因子S,由此实现一种自适应翻滚,有利于跳出局部最优;同时,在蝠鲼螺旋觅食过程中融合莱维飞行-柯西变异策略,扩大了搜索路径和种群搜索范围,提升了算法寻找全局最优的能力;最后,将改进的蝠鲼觅食优化算法引入到UUV的路径规划中,进行相应的实验模拟。实验结果表明：在地形1中采用改进的蝠鲼觅食优化算法所规划的路径相比于灰狼算法和蝠鲼觅食优化算法分别降低了32.49 km和23.88 km,航迹代价分别降低了9.68和4.04;在地形2中采用改进的蝠鲼觅食优化算法所规划的路径相较于灰狼算法和蝠鲼觅食优化算法分别降低了20.83 km和29.95 km,航迹代价分别降低了1...     

组件GIS与DSS数据库管理工具集成技术研究与实现

军事背景数据库中有大量空间信息，为了对决策进行更好的支持，有时需要在决策支持系统中集成地理信息系统的功能，组件式地理信息系统在系统集成方面有很多优点，是解决此类问题的最佳方案。     

一种新的个性化车辆图像搜索算法

针对现有搜索引擎算法不能完整依据用户的查询需求,导致检索质量差的问题,提出一种基于聚类和用户兴趣模型的个性化车辆图像搜索算法,实现个性化搜索。根据用户感兴趣目标特点,选择目标多特征集合;采用多核线性融合方法计算相似度;在此基础上,提出使用优化降维支撑向量机进行基于多核的动态聚类,建立用户兴趣模型,并将个性化的搜索结果返回给用户。研究结果表明:与传统的搜索算法相比,新算法增加了用户的参与方式,解决了底层视觉特征与高层语义间的鸿沟问题,能够明显提高平均查全率和查准率;新算法比基于颜色的传统搜索算法的平均查全率和查准率分别提升了9%和24.6%,比基于纹理的传统搜索算法的平均查全率和查准率分别提升了28%和42.6%。