基于神经网络动态优化的再入轨迹设计

为解决当飞行器出现破损以及飞行器受干扰时的轨迹优化问题,新一代的再入式飞行器需要有实时在线轨迹优化的能力。神经网络动态优化算法(neural dynamic optimization,NDO)的主要特点是能使神经网络逼近最优解。神经网络动态优化算法可以避免传统的间接法在求解轨迹优化问题时协态变量初值猜测问题。给出了神经网络动态优化的原理,详细介绍了优化流程。仿真结果表明神经网络动态优化算法可以很好的避免协态变量初值猜测问题,具有较强的鲁棒性,能满足实时性要求。     

QBSO算法在PID参数优化的应用

为解决PID控制参数求解过程中所存在的求解精度不高的问题,提出一种量子天牛群算法.通过结合PSO算法的全局搜索能力、BAS算法的局部搜索能力以及量子策略的随机能力,使得算法的全局搜索能力以及搜索精度得到有效提高,并通过两类经典函数对其寻优能力进行验证.进一步,将QBSO算法应用于PID参数优化中,并对一阶与二阶延时和非延时系统进行PID控制参数求解.通过仿真实验以及计算结果表明,基于QBSO的PID控制的控制系统具有更加优良的动态性能与抗扰动能力.     

唐氏综合症听力障碍儿童言语康复训练的个案研究

通过对一名唐氏综合症听力障碍儿童进行听力语言康复的个案研究,探讨对多重残疾儿童进行康复训练的方法和意义。研究过程采用情境一对一教学法进行康复训练,发现儿童的言语发展迅速。因此,针对唐氏综合症听力障碍儿童,情境一对一教学法可有效促进儿童的言语发展。     

“小材大用”——解析小词but在应试听力中的巧用

在英语学习中，“but”虽看似微乎其微，但如能对它作为连词，介词，副词及惯用句型的语法意义细加分析，掌握其在语篇联承中的逻辑纽带功能，并在听力洲试中巧用之，可大大提高我们的应试听力技能。     

基于PSO的一类线性系统参数辨识方法研究

研究了一种线性系统的参数精确辨识方法;首先采用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)方法对模型进行优化迭代,并选择合适误差准则作为粒子群优化算法的适应度函数,以迭代每个粒子所对应的参数速度和大小;在此基础上,寻找最小适应度值的粒子,推导出最优的适应度函数值,实现系统参数的实时、精确估计;最后通过实验验证了基于粒子群优化算法的参数辨识法的准确性和有效性。     

西南山地历史文化名镇迁建空间品质营建研究——以重庆龚滩古镇迁建为例

西南山地历史文化名镇迁建工程面临山水格局难续,场所精神改变,古镇活力重塑,设计与建设质量堪忧等问题,该研究以重庆龚滩古镇为例,通过迁建前后多维度多层次对比,解析其空间品质营建策略,从传承空间特色、重塑空间活力、有序最优营造三方面总结经验,以期对未来西南山地古镇迁建工程提供指导。     

表面张力作用下柱形胶体的弹性失稳

采用弹性理论研究了圆柱形胶体在表面张力作用下的弹性失稳问题;利用能量泛函变分的方法导出 了发生弹性失稳的非经典边界条件,得到了失稳的判据方程。分析判据方程发现,弹性失稳与圆柱体的半径、 内禀尺度和失稳波长相关。     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

基体分子量对PP/POE共混体系脆——韧转变的影响

通过临界基体层厚度理论研究了基体分子量对PP/POE共混体系脆韧转变的影响.结果表明,在相同的基体分子量下,脆韧转变温度随基体层厚度增大而增大.PP/POE共混体系的临界基体层厚度（IDc）随基体分子量地增加而减小.PP/POE共混体的脆韧转变既可以在较小的基体层厚度,较低的温度下获得;也可以在较大的基体层厚度,较高的温度下获得.