双参数模糊调度在实时控制系统中的应用

针对嵌入式多任务实时控制系统,提出模糊调度设计(FSD)算法.该算法基于任务重要性和空闲时间2个特征参数,动态调整任务优先级,使得空闲时间越短且越重要的任务,其优先级越高.FSD算法在资源有限时可以提高关键任务的可调度性和控制性能,在不同系统负载下,通过灵活的模糊调度规则获得满意的系统可调度性能.为评估调度算法,定义性能指标IVR为任务价值总和与任务重要性之和的比值,若IVR越大,则系统可调度性越好.仿真结果表明:在正常负载下,FSD算法在保证关键任务可调度性的同时,对非关键任务的可调度性影响较小,任务调度成功率比MIX(加权组合)算法的高;超载时,FSD算法优先保证关键任务在其截止期内完成,避免EDF(截止期优先)算法中易出现的多米诺现象发生,有效提高系统的整体性能.     

硅油风扇离合器的散热特性

以一款硅油风扇离合器为研究对象,考虑不同剪切半径处硅油生热量不同,建立了计算硅油风扇离合器散热特性的有限元分析模型与解析计算模型,测量了不同转速下硅油离合器壳体表面监测点的温度,并与计算结果进行了对比,结果表明,文中建立的硅油离合器散热计算有限元模型是正确的。然后对硅油离合器进行结构改进,并对改进后的硅油离合器进行有限元分析,结果表明,改进后的结构具有更好的散热特性。     

Li4Ti5O12作为混合电化学电容器负极材料的电化学性能

通过XRD,SEM,BET及电化学测试等手段研究了高温固相合成条件对尖晶石Li4Ti5O12粉体结构、形貌、孔径分布的影响及其在Li4Ti5O12/C混合电化学电容器中的电化学性能.研究表明:采用800.℃合成温度,保温2.h的合成条件获得的尖晶石Li4Ti5O12中孔发达,电化学性能良好,其比表面积为4.4.m2·g-1.该样品采用175.mA·g-1充放电时的比容量约为150.mAh·g-1,功率特性和循环性能良好.     

图约束的半监督对抗跨模态检索方法研究

跨模态检索是指给定一种模态的查询词,返回与之语义相关的其他模态关联词的一种检索方法。现有工作主要集中监督式跨模态检索方法研究,而实际应用中样本标签少,样本标签获取成本高。为此,提出一种图约束的半监督对抗跨模态检索方法(SS-ACMR)。该方法通过对无标签样本建立图作为约束条件来学习公共子空间表示。具体而言,在对抗学习框架下:1)对无标签样本,根据样本之间欧式距离构建图,希望相似样本的公共子空间表示是相似的; 2)对有标签样本使用传统的对抗跨模态检索方法进行学习; 3)无标签样本和有标签样本在对抗学习框架下共同学习公共子空间的表示。Wikipedia数据集和NUSWIDE-10k数据集上的实验结果表明:本文的方法得到了和现有监督跨模态检索方法相当的检索结果,远好于现有半监督跨模态检索方法。     

高校美育现状及重要意义研究

美育是培养受教育者感受美、鉴赏美和创造美的教育。文章分析了当前高校美育的现状及存在的问题,呼吁高校重视美育,多渠道、多形式地开展美育活动,这是值得高校美育工作者认真研究的课题。     

甬江口附近海域环境质量现状分析与评价

该文利用2011—2012年对甬江口附近海域环境现状监测结果,分析了甬江口附近海域水质特征,并对甬江口附近海域的环境质量现状进行评价。评价结果表明：甬江口附近海域海水中p H、DO、CODMn、石油类和重金属（Cu、Pb、Zn、Cd、Hg、As、Cr）等评价因子可满足各水质类别的要求,营养盐类（无机氮、活性磷酸盐）已大大超出二类海水水质标准,甬江口附近海域水质处于富营养状态,沉积物质量除Cu外,各评价因子的标准指数均小于1,基本满足环境保护目标对沉积物质量的要求。     

平阳古湖东界退缩过程研究

平阳古湖浩浩淼淼，在探寻其消亡的阶段的时期上，前人普遍认为平阳古湖自中更新世纪中期或晚期就全部消亡了，笔者认为此后仍有部分小湖，甚至延续至全新世。     

陕西皮影及其人物造型艺术

皮影戏是一种古老的、流传区域相当广泛的民间戏曲艺术,是中国民间工艺美术与戏曲巧妙结合的独特艺术品。它经过长期的发展,逐渐成为了具有鲜明民族特色的民间艺术。陕西皮影就是中国皮影这个戏曲艺术百花园中的一朵奇葩。本文从陕西皮影发展的历史及人物造型等方面,深入阐述其独特的艺术风格。     

企业货运铁路取送车作业智能优化方法

针对综合布局(同时具有放射状和树枝状)的企业货运铁路专用线的特点,提出了一种智能优化方法.该方法在建立取送作业模型的基础上,对问题进行分解,提出了两级优化策略,即先并行求解各车间内树枝状取送作业的子优化问题、再综合求解车间之间放射状取送作业优化问题.依据该优化策略,设计了一种融合遗传算法和蚁群算法的遗传精英蚁群优化算法(GAASelite)求解取送车作业优化问题.实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题.