B2分子势能函数对比研究

利用密度泛函数理论B3LYP方法,分别选用D95*、321+G、6-31G*、6-31+G*、6-311*、6-311+G*、cc-PVDZ、cc-PVTZ基组对B2基态分子进行结构优化,最后选用最佳基组B3LYP/cc-PVTZ的优化结果,分别对Morse函数、Rydberg函数、赝高斯函数、MurrellSorbie函数、Lennard Jones函数、HulbretHirschfelder函数进行研究,导出B2分子的力常数（f2,f3,f4 ）和光谱常数（ωe,Be,αe,ωeχe ）.结果表     

利用谱包络变换后LPC系数实现频谱搬移

频谱包络转换是语音转换中的一项重要内容,基于双线性转换函数进行频谱搬移的方法可以有效的进行谱包络转换,并且基于小语料库训练时仍能得到稳定的转换谱包络。本文基于LPC分析,在求解频谱搬移后的系统单位冲激响应的基础上,提出求解频谱搬移后LPC系数的方法,以此来实现频谱包络的变换,取得较好的效果。     

理论与实践结合下的中职《电工基础》教学方式研究

本文在分析了学生在《电工基础》专业课程学习过程中容易出现缺乏学习兴趣、理论与实践操作学习相分离等现象后,从推行毕业证和国家职业从业资格证相互贯通的＂双证＂型教学改革模式入手,研讨出理论与实践相结合的《电工基础》教学模式。     

当前高职生就业难的问题剖析

以就业为导向,以能力为中心是高职院校办学和培养学生的首要方针与目标,搞好高职生就业指导工作也应是高等职业教育问题中应有之义。而且毕业生就业是直接关系到招生的大问题、社会稳定的大问题,所以就业问题是目前所有高职校面临的大问题,也是急需解决的首要问题。     

甲基、磺酸基取代的9,9'-双吖啶发光剂的合成

合成了１０ ,１０′－ 二甲基－ ９ ,９′－ 双吖啶（ＤＭＢＡ） , ２ ,２′－ 二磺酸基－ ９ ,９′－ 双吖啶二硝酸盐（ＤＳＢＡＤＮ） , １０ ,１０′－ 二甲基－ ２ ,２′－ 二磺酸基－ ９ ,９′－ 双吖啶（ＤＭＤＳＢＡ） ,１０,１０′－ 二甲基－ ９ ,９′－ 双吖啶二硝酸盐（ＤＭＢＡＤＮ） 等４ 种发光剂,其中ＤＳＢＡＤＮ 和ＤＭＤＳＢＡ 是首次报道的新发光剂．     

交叉余积上的弱Hopf代数结构

利用左H-模、弱双代数、交叉积等工具给出了交叉余积成为弱双代数与Hopf代数的充要条件.     

采用双经验回放池的噪声流双延迟深度确定性策略梯度算法

为了进一步提高双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)的网络探索性能和收敛速度,提出一种采用基于多步优先和重抽样优选机制的双经验回放池的噪声流TD3算法。该算法在策略网络中的每一层添加噪声流以增加参数的随机性,并引入多步优先经验回放池,将多个连续样本组成一个基础单元进行存储,训练时通过多步截断双Q处理实现对值函数的有效逼近,同时增加一个经验回放池采用重抽样优选机制来存储学习价值更大的样本,双经验回放池的设置可弥补样本多样性不足的问题。在OpenAI Gym平台的Walker2d-v2场景中进行仿真实验,结果表明,与对比算法相比,本文算法获得的回报值有明显改善,网络收敛速度也大大加快。     

基于机器视觉的人防门智能打磨系统

针对人工识别易出错、清理效率低、打磨环境恶劣等难题,基于机器视觉原理结合双机械臂研制了一种人防门智能打磨系统,其中视觉系统主要由1台视觉控制器VC3300和2台500万像素相机构成。通过视觉系统识别工件的顶点坐标,建立待打磨坐标系与顶点坐标系的映射关系,解决了塞焊孔位置及埋弧焊位置难以有效识别、数据难以高效协同、高精度打磨难以实现的难题。实验结果表明：此视觉系统能够有效保证较高的定位准确率和精度,整体工序相较于人工提速33.3%,打磨后焊点的平均高度0.115mm,满足实际工业生产需求,具有较好的实用价值。     

比例延迟微分方程的极限学习机算法

目的 针对比例延迟微分方程,提出一种基于极限学习机(ELM)算法的单隐藏层前馈神经网络训练方法,并将该方法推广到求解双比例延迟微分系统。方法 首先,构建一个单隐藏层前馈神经网络并随机生成输入权值和隐藏层偏置;然后,通过计算系数矩阵使其满足比例延迟微分方程及其初值条件,将其转化为最小二乘问题,利用摩尔-彭罗斯广义逆解出输出权值;最后,将输出权值代入构建的神经网络便可获得具有较高精度的比例延迟微分方程数值解。结果 通过数值实验与已有方法的结果进行比较,验证了该方法对处理比例延迟微分方程与双比例延迟微分系统的有效性,且随着选取的训练点和隐藏层节点数量增多,所得到的数值解精度和收敛速度也随之增加。结论 ELM算法对处理比例延迟微分方程以及双比例延迟微分系统具有较好的效果。     

PSO VMD结合Teager包络谱的滚动轴承故障诊断方法

为了解决VMD方法在处理非平稳信号时,人为确定输入参数会影响模态分解精度的问题,提出一种基于PSO算法优化VMD输入参数的PSO VMD方法,用于滚动轴承故障信号的模态分解,并使用Teager能量算子(TEO)对模态分解结果进一步计算,得到各模态分量的Teager包络谱.通过滚动轴承内环单点故障、外环单点故障和滚子单点故障实测振动故障信号的模态分解与故障诊断,验证PSO VMD方法的有效性和实用性.