基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制

针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器。该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素。仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能。控制器的运算量小,能够满足实时控制要求。     

基于综合赋权的风险型多属性决策方法

讨论了属性值是有限区间上的连续型随机变量的风险型多属性决策问题。首先,通过密度函数的变换,研究了风险决策矩阵的规范化问题。基于主客观赋权的思想,建立了一个确定综合权重的模型,并给出了求解此类问题的一种方法。最后,以属性值为区间数的多属性决策问题作为特殊情况,给出了实例。     

天水半湿润山区绿化气候及适生林草区划研究

通过20世纪70~90年代30年气象资料统计分析,建立了天水半湿润山区适生林草区划数学模型;通过量化计算,得出了区内不同区域水、热匹配指标,并进行了适生林草配置的四级农业气候区划,为该区生态环境建设提供了科学依据.     

虚拟装配环境下快速碰撞检测方法的研究

碰撞检测算法的效率对提高虚拟装配环境的真实性和沉浸感具有重要的影响。提出了基于分层次剖分的快速碰撞检测方法。该方法通过综合运用空间剖分法和层次包容盒法快速减少需要检测的基本几何元素对数。利用虚拟装配过程的时空连贯性，通过引用模型缓存和冗余面片索引技术减少计算量和内存占用。应用结果表明该方法能够满足大规模虚拟装配环境的要求。     

一种基于GA的多目标模糊决策方法研究

针对多目标决策中目标非标准化对决策的影响，提出一种基于相对隶属度的改进遗传算法。在求解过程中，首先计算出群体中所有个体的目标特征值，然后计算目标非标准化对决策的影响度和影响度因子；通过影响度因子将目标非标准化对决策的影响计算到相对隶属度中，将目标特征值矩阵转化为相对隶属度矩阵，构造基于相对隶属度的相对适应度函数，以减小目标非标准化对决策的影响；最后给出了应用该算法处理复杂零件协同制造中制造资源优化配置的一个实例，证明算法的可行性与有效性。     

公交IC卡收费系统与客流数据采集、处理

根据目前国内公交收费的发展趋势,设计出用于对客流等数据采集的IC卡自动收费系统,并提出利用它来进行客流等数据采集、处理的新方案.与人工调查相比,它的投入小得多,并且可以提供大量详细、准确的动态数据,对城市公交以及公交的智能化调度、线路的开辟、优化、站点的设置等都具有极其重要的意义.     

基于ASP.NET的科研管理系统的设计与实现

描述基于ASP.NET的科研管理系统的框架结构及各模块的主要功能,并阐述系统实现的一些关键技术:对照数据库验证用户凭据、使用存储过程、同时处理分页排序.     

气象因素影响下的雷达作用距离预测

大气环境对电磁波的吸收衰减作用使雷达的作用距离减小，大气异常折射现象使雷达的作用距离增大或减小．为此重点研究了气象要素特别是异常折射对雷达作用距离的影响，从分析异常折射产生的原因和规律人手，提出了气象要素的观测和雷达作用距离的预测方法．该方法对雷达在航海及军事上的应用具有重要意义．     

计算机教育应用发展模式的现实思考

计算机教育应用的理论基础从行为主义、认知主义发展到了今天的建构主义。建构主义学习理论强调以学生为中心，认为“情境”、“协商”、“会话”和“意义建构”是学习环境中的四大要素。多媒体计算机和Internet网络所具有的多种特性特别适合于创设建构主义学习环境，最有利于四大要素的充分体现，是一种理想的认知工具。因此，当前计算机教育应用发展模式的发展趋势就是多媒体化与网络化，并且二者日益紧密地结合起来。     

经济增长方式与全面建设小康社会

经济增长方式的根本转变则是实现全面建设小康社会这一目标的重要保障。我国的经济增长方式存在着许多问题，严重制约着全面建设小康社会的进程。要顺利实现全面建设小康社会的目标，必须实现经济增长方式的根本转变：由粗放型增长向集约型增长转变，由以“物”为本的增长方式转向以“人”为本的经济增长方式。