船舶减摇鳍逆模式小波神经网络自适应控制

根据船舶横摇运动的特点，本文提出以伪随机二元序列信号(PRBS)作为波倾角仿真输入信号，将逆模式小波神经网络自适应控制方法应用于船舶减摇鳍控制系统，取得了良好的减摇效果。仿真实验表明此方法能够克服传统PID控制适应性差的缺点，具有较好的容错性和较强的适应非线性的能力。     

基于误差反传小波神经网络的船舶横摇时间序列预报

结合小波分析和神经网络的特点，建立了应用于船舶横摇运动时间序列预报的误差反传小波神经网络结构并给出了算法。作者利用多输入、单输出小波神经网络预报模型进行了仿真，取得了良好的仿真效果。此方法不仅可应用于横摇运动时间序列预报，亦可用于纵摇、艏摇的时间序列预报。     

新型NTC热敏电阻材料——Mn基铁氧体的研究

研究了Mn基铁氧体的阻温特性,讨论了过铁含量、Ti~(4+)离子及工艺对Mn基铁氧体电阻率ρ和材料参数B的影响.通过改变铁离子氧化状态、掺杂及淬火工艺、改变Mn基铁氧体的整体电阻率ρ和材料参数B.     

多层次修正的纤维增强复合薄壳振动响应分析

采用多层次修正技术对纤维增强复合薄壳的振动响应进行了分析.首先,考虑了复合薄壳纤维方向的影响,并采用Ritz法求解获得了复合壳的振动响应.其次,利用多层次修正技术和测试获得的实验数据,对复合薄壳的几何参数和物理参数进行修正,进而获得了较为精准的理论模型.最后,以T300碳纤维/树脂基复合薄壳为例,搭建了激光旋转扫描测试系统,并获得了前6阶固有频率、模态振型和振动响应.修正后计算获得的共振响应数据与实验测试共振响应数据的误差在5.2%~14.3%之间,处于允许的范围内,进而验证了该分析方法的正确性.     

Cookie在城市道路交通信息系统中的应用

本文介绍了Cookie这一技术,同时概述了Cookie在城市道路交通信息系统中的应用,包括两方面：用于网页间的数据传递和权限判断。     

浅谈嵌入式系统

近年来,嵌入式系统的应用领域在广度和深度上都有飞速发展。本文介绍了嵌入式系统的定义和体系结构。较详细地阐述了嵌入式技术的应用领域,最后展望了嵌入式系统的发展前景。     

电力设备巡检缺陷图像智能识别技术研究

电力设备具有点多、面广、长期暴露野外等特点,运行过程中易受外界环境等多方面因素影响。外界环境因素包括风偏、鸟害、覆冰、雷击、山火等,其他因素还有设备老化、质量、设计、验收、运维等,单一因素或多个综合因素都可导致设备故障,进而造成大面积停电,严重影响设备运行。随着无人机电力设备巡检的应用和发展,无人机巡检数据不断的积累,通过智能化处理手段,利用无人机巡检数据的获取电力设备缺陷信息,对巡检数据中存在的规律性、潜在性、趋势性问题和隐患进行自动判断识别,对数据进行关联分析和综合应用,可以深入地判断电力设备健康状态水平,并为运维部门提供更为准确的决策依据。     

基于误差反传神经网络的船舶横摇时间序列预报

给出了误差反传神经网络模型和学习型算法及其改进型学习算法，并将其应用于船舶横摇运动时间序列预报，取得了较好的效果。亦可用于纵摇、艏摇的时间序列预报。