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391.
【目的】提出了一种基于 BP 神经网络的广义预测控制器用于无人车运输编队的路径跟踪,以弥补 PID 跟踪控制器的不足。【方法】通过将非线性系统网络线性展开,得到线性回归模型,并以非线性前馈增益方式弥补建模的误差。【结果】最后在 CARSIM 和 MATLAB 上进行控制器仿真,并得到了方向跟踪控制器仿真图和无人车编队路径跟踪轨迹图。【结论】仿真结果验证了所提出的方向控制策略在该研究领域的可行性和有效性。
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392.
【目的】为了将向量优化问题的广义E-Benson真有效解的一些性质推广到拟内部空间。【方法】利用改进集和拟内部等工具在适当的广义凸性条件下进行了研究。【结果】建立了广义E-Benson真有效解的线性标量化结果。【结论】为研究向量优化问题的解的性质提供了新的方法。
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393.
实践性教学是相对于理论教学的各种教学活动的总称。数学类师范生实践性教学开展的情况直接决定着其数学课堂教学技能的水平,决定着数学教师培养的质量。本文通过问卷,调查与分析了我校数学类大三师范生教育见习、微格教学和教育实习期望等3方面的情况,发现本院的实践性教学存在着一定的问题:1)教育见习开展的状况不够理想;2)微格教学缺乏老师有效的指导;3)教育实习之前学生未做好充分的准备。据此,提出了修改和完善现有的实践性教学的方案:加强教育见习的力度;加强微格教学的指导;改革现有的教育实习方式。以形成"教育见习—微格教学—教育实习"环环相扣的系统化的实践性教学体系。 相似文献
394.
利用Cauchy-Schwarz不等式给出了F-范数满足范数定义的证明方法. 相似文献
395.
2008年8月在西藏境内进行的鱼类资源调查中,在西藏芒康县曲孜卡乡采集到3尾鮡科褶鮡属鱼,经鉴定,均为无斑褶鮡(Pseudecheneis immaculatus Chu)。无斑褶鮡在分类上隶属于硬骨鱼纲、鲇形目、鮡科、褶鮡属,其主要形态特征为:胸部平坦,有一呈卵圆形的吸着器;眼小,位于头顶;口小,下位,周围密布乳头突,唇后沟不通;须4对,颌须发达,向后伸达鳃孔;胸吸着器横褶15~16条,尾鳍深分叉,下叶略长;体色均一,如同红泥水色,无黄色斑块。目前所采集到的3尾标本均保存于西南大学生命科学学院。无斑褶鮡此前仅在云南的白济汛和属于澜沧江水系的溜洞江有分布记载,西藏境内尚无其分布的文献记载;本次调查首次在西藏境内发现了无斑褶鮡的存在,为西藏境内的新纪录。 相似文献
396.
本文对欧氏空间Rn中凸集的平均曲率积分进行了研究。利用初等对称函数的性质和平均曲率积分的定义,得到了几个关于平均曲率积分的不等式,即文中的(1)、(2)和(6)式;并在此基础上利用经典的Cauchy公式,得到了2个新的关于凸集均质积分的不等式,即文中的(9)、(10)和(11)式。 相似文献
398.
399.
【目的】考察成对鲫(Carassius auratus)幼鱼的游泳行为与标准代谢率(Standard metabolic rate,SMR)的关系。【方法】在(25±0.5)℃条件下测定60尾鲫幼鱼的SMR并筛选出20尾高SMR个体和20尾低SMR个体,再将1尾高SMR和1尾低SMR个体进行随机组对,在行为观察装置中分别测定单尾鱼(两水箱中间有隔板)和成对鱼(两水箱中间无隔板,可见对方)在危险区域和安全区域的运动时间及频率、进入食物环1倍体长范围频率以及高SMR个体与低SMR个体相互追随的时间。测定工作进行两次,分别称为测定Ⅰ和测定Ⅱ。【结果】1)成对实验鱼之间的好斗频率与SMR个体差异不相关,不论是低SMR个体追随高SMR个体,还是高SMR个体追随低SMR个体,追随时间也均与SMR个体差异不相关。2)在实验水箱中间有隔板条件下,实验鱼不仅在安全区域的停留时间比明显高于在危险区域的停留时间比,而且静止时间比明显大于运动时间比,但取走隔板后实验鱼在两区域的停留时间比无明显差异,并且运动时间比大于静止时间比。3)不论中间有无隔板,单尾鱼于测定Ⅰ时在危险区域停留时间比、安全区域停留时间比、运动时间比及进入1倍体长范围食物环频率均与在测定Ⅱ时获得的对应指标呈正相关关系;除进入1倍体长范围食物环频率外,单尾鱼在中间有隔板的游泳行为特征数据与中间无隔板的游泳行为特征数据均呈正相关关系。【结论】SMR可能不是成对鲫幼鱼游泳行为中领导者的重要特质,但两者的视觉信息交流可改变两者的游泳行为特征,并且鲫幼鱼在不同实验条件下的游泳行为特征保持较高的重复性。
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400.
【目的】着力设计带相容性约束的车辆路径问题的高效启发式算法。【方法】针对带相容性约束的车辆路径问题的特点,提出了一种混合蚁群算法。该算法的核心由蚁群搜索和禁忌搜索组成,对蚁群搜索的状态转移公式和信息素更新规则进行了改进,并在蚁群搜索过程中加入了一个扰动机制,同时在禁忌搜索部分采用了新的邻域结构和禁忌规则。【结果】得到了关于带相容性约束的车辆路径问题的混合蚁群算法。【结论】通过多个算例对算法进行了测试,计算结果表明该算法具有很高的求解效率。
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