基于广义回归神经网络的上肢关节角度预测

针对人体上肢运动意图识别问题,基于上肢表面肌电信号,提出广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)预测受试者的上肢关节角度.GRNN预测模型的输入为处理后的表面肌电信号,预测的3个关节角作为输出,将GRNN预测结果和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测结果对比,并用均方根误差对上肢关节角度的预测结果做评估,验证GRNN模型预测上肢关节角度的可行性.结果表明,GRNN模型能较好地估计人体关节角度.     

基于修正卡尔曼滤波的目标跟踪

分析了卡尔曼滤波算法在目标状态发生突变和运动模型建立不准确时估计精度降低,甚至发散的原因,对比自适应渐消卡尔曼滤波算法,提出了一种通过直接修正预测值来提高卡尔曼滤波算法精度、改善算法性能的修正算法。修正的算法通过设置判定准则和修正准则,实时修正预测值,在滤波初始阶段可迅速降低估计误差、提高稳态时的滤波精度、缩短收敛时间;当目标发生状态突变时,可消除或降低由于目标状态突变造成的滤波跟踪精度下降、滤波发散的问题;当目标运动建模不准确时,可消除或降低由于建模不准确带来的模型误差。仿真实例说明了算法的有效性和较强的实际应用指导意义。     

基于碳纳米复合材料的乳液催化新技术研究进展

碳纳米材料具有大的比表面积、发达的孔结构和丰富的表面化学性质,可与各种无机纳米材料耦合/复合构筑新结构、高性能、表面物理化学性质可调的碳纳米复合材料并用于乳液催化领域.本文介绍了固体颗粒乳化机理,影响乳化体系的因素及基于固体颗粒构建的乳液催化体系的基本原理;综述了氧化物、氢氧化物、碳素材料及其碳纳米复合材料固体颗粒乳化剂的特点,及基于这些固体颗粒构筑的乳液催化新技术的研究进展;指出了目前乳液催化技术研究存在的问题,认为基于碳纳米复合材料作为固体颗粒乳化剂的乳液催化新技术,是未来催化技术的重要发展方向之一.     

徐州剪纸艺术的现状浅析

中国的剪纸是象征生命的艺术,它所反映的是人类最原始的情感最纯真的想法,徐州剪纸体现了徐州特有的纯朴、清新的乡土之风,道德礼制以及古拙简明的表现风格等不同的社会文化。本文通过对徐州剪纸艺术的介绍,在对徐州剪纸艺术的历史、现状进行审视和归纳梳理的基础上,总结出徐州剪纸目前发展低落的原因,并为继承和发扬徐州剪纸艺术提出了建设性宝贵意见。     

物种生灭算法

根据生物进化史中已被发现的物种大爆发和大灭绝现象,提出了智能优化算法——物种生灭算法,并对寻优机制进行了详细的描述。该算法借鉴了物种灾变进化理论的思想,通过对物种执行大爆发和大灭绝操作实现寻优,通过引入主支转移和新老物种的衍生能力收缩等策略,达到平衡算法全局寻优能力与局部寻优能力的目的。仿真结果表明该算法具有实现简单、收敛速度快、运行效率高、寻优精度好等优点。     

基于AutoCAD的有限元模型创建

为了提高物体的有限元建模效率,选择Auto CAD软件建模,通过面域操作将模型保存为SAT图形,再将图形导入ANSYS软件中.相比于在ANSYS中直接建立模型,在AutoCAD中建模相对容易,建模的速度更快,效率更高.     

抗植物软腐病枯草芽孢杆菌的高密度发酵优化

为提高菌体产量,以益生菌枯草芽孢杆菌Asr作为发酵菌株,采用正交试验法和响应面法,对枯草芽孢杆菌Asr的发酵工艺进行了优化研究。结果表明,影响菌体产量最主要的3个因素为酵母浸粉、MgSO₄和CaCl₂;最佳发酵培养基配方为蔗糖20 g/L,蛋白胨10 g/L,酵母浸粉8.65 g/L,K₂HPO₄ 3.0 g/L,MgSO₄ 0.27 g/L,CaCl₂ 0.53 g/L;最佳培养条件为温度37 ℃、初始pH值7.0、接种量10%、搅拌转速250 r/min;应用优化配方及工艺,枯草芽孢杆菌Asr的最高产量达到7.30×10⁸ cfu/mL,菌体产量较优化前提高了3.95倍。研究结果可为后续菌体发酵罐的扩大培养提供技术支撑,对其他枯草芽孢杆菌发酵培养基的优化研究提供借鉴。     

实验动物磁共振成像系统的激光定位仪的制作与应用

目的 设计研制简易大鼠与小鼠激光定位仪,为医学核磁共振实验提供安全,方便,准确,价格低廉,便于操作的实验工具。方法 选用有机玻璃板以及激光定位仪组合拼装制成小动物激光定位仪。结果 该小鼠激光定位仪与其他类似产品比较,具有制作简单,安全,基本满足实验要求,价格低廉等优点。结论 小动物激光定位仪对小动物核磁检查起到了积极的作用,极大地缩短了实验时间与提高了试验动物摆放位置的精度,为下一步对实验动物进行核磁扫描提供了有力保障。     

一类机械臂指数加速迭代学习控制方法

针对机械臂系统外部干扰的轨迹跟踪问题,提出一种无需重置初始条件的加速迭代学习控制方法。利用指数变增益加速学习控制律,结合迭代学习控制算法,无需重置机械臂每次运行时初始条件,历经多次迭代后,实现对期望轨迹的实时跟踪。并在 范数意义下,证明了无需重置条件的比例微分（Proportion differentiation, PD）型加速迭代学习控制算法的收敛性。基于二自由度（Two Degrees of Freedom, 2-DOFs）仿真实验结果验证了该方法的可行性和有效性。同时在Quanser机电一体化运动控制实验平台上完成了实验验证,表明该算法的实用性。     

掺钴羟基磷灰石的制备及体外成骨诱导性能研究

为优化羟基磷灰石（HAp）在治疗骨缺损时的诱导成骨能力,采用化学沉淀法制备一系列不同Co/Ca摩尔比的掺钴羟基磷灰石（Co-HAp）,表征其形貌和结构,并研究其体外成骨诱导能力。结果表明,合成的Co-HAp具有典型的磷灰石结构。Co/Ca摩尔比为0.1%时,Co-HAp的结晶度最低。当Co/Ca摩尔比为0.1%,浸提液浓度为12.5μg/mL时,Co-HAp促BMSCs增殖能力最佳,具有良好的细胞相容性。该浓度下的Co-HAp可使BMSCs的ALP活性增强,钙结节增多,表现出较好的体外成骨诱导能力。该研究可为骨缺损修复领域探索更丰富的修复材料提供理论依据。