弘扬杭州“丝绸之府”的思路和对策研究

自古以来,以丝绸为主的纺织业一直是杭州传统产业的特色。然而,从20世纪90年代以来,由于经济、技术等诸方面原因,杭州的丝绸业发展相对迟缓。本报告在调查研究基础上,结合杭州城市定位和丝绸业发展的实际,从丝绸文化宣传、旅游开发两方面,提出了弘扬杭州“丝绸之府”的对策建议。一、丝绸文化宣传方面⒈创作发行以都锦生为主角的影视作品,向大众宣传杭州“丝绸之府”以都锦生为主要人物,以都锦生的创业历程及其爱国精神为主线,提高杭州丝绸的美誉度,打“响丝为华装,杭为丝府”或“东方丝国,杭州绸都”品牌。详细描述都锦生发明制作的织锦,获…     

基于支持向量回归的钢材力学性能模型及应用

根据化学成分准确预测钢材产品的力学性能并及时调整相关生产的控制策略,将有效地提高钢铁生产的最终产品质量.支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,介绍了基于此算法基础上的一种ε-支持向量回归机算法及其推导过程,建立了基于ε-支持向量回归机的钢材力学性能模型,通过实际应用表明该模型比Excel回归预测具有更高的精度.     

Robust Predictive Control of Uncertain Systems with Time-delay Using Tight Sets of Predicted States

A robust model predictive control （MPC） algorithm for discrete time linear systems with time-delay （RPC.TDS） subjected to constrained input control is presented, where the polytopic uncertainties exist in state matrices and input matrices. In the algorithm the standard optimization of quadratic objective function has been transformed into optimization of sum of N ＋ 1 upper bounds of the quadratic objective function with respect to N control moves and a state feedback control law, where N is the control horizon. The feasibility of the optimization problem guarantees that the algorithm is robustly stable. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于混合编码框架的H.264/AVC核心新技术

介绍了H.264独有的特点,包括帧内预测、整数余弦变换、二进制自适应算术编码、概念性网络适配、多种块尺寸运动搜索、1/8像素运动估计精度等。     

Research on Chaotic Time Series Prediction Based on K-entropy and RBF Neural Networks

In this paper, a method of direct multi-step prediction of chaotic time series is proposed, which is based on Kolmogorov entropy and radial basis functions neural networks. This is done first by reconstructing a phase space using chaotic time series, then using K-entropy as a quantitative parameter to obtain the maximum predictability time of chaotic time series, finally the predicted chaotic time series data can be acquired by using RBFNN. The application considered is Lorenz system. Simulation results for direct multi-step prediction method are compared with recurrence multi-step prediction method. The results indicate that the direct multi-step prediction is more accurate and rapid than the recurrence multi-step prediction within the maximum predictability time of chaotic time series. So, it is convenient to forecast and control with real time using the method of direct multi-step prediction.     

基于RBF神经网络的总产值预测模型研究

介绍了径向基函数（RBF）神经网络的工作原理和训练算法．根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系，应用RBF神经网络建立了投资预测模型，并进行了仿真试验．与BP模型相比，该模型在预测精度和收敛速度方面具有显著的优点．结果表明，用RBF神经网络进行投资预测得到了十分满意的结果．     

EKF在多变量混沌序列辨识中的应用

运用扩维技术以及扩展卡尔曼滤波算法的跟踪辨识特性同步实现对多变量混沌序列的精确预测和混沌系统主动态方程的参数辨识。利用典型混沌方程与所观测时间序列的吸引子特性比较，较准确地确定系统初始状态。对理想Roessler三个变量的时间序列和大连市气温降雨二变量时间序列进行仿真并与递推最小二乘法进行比较，结果表明该方法的有效性。     

基于π型舵船舶减纵摇广义预测控制研究

针对π型舵船舶减纵摇问题,建立了船舶舵减纵摇状态空间数学模型,基于广义预测控制理论,经过适当简化,推导出一种用于π型舵船舶减纵摇状态空间模型的输出多步预测和广义预测控制律并进行仿真研究。对于白噪声干扰情况,利用线性Kalman滤波器估计系统状态,以水翼艇为研究对象进行了仿真。仿真结果表明:有效可行、简便实用并具有良好的参数鲁棒性,获得了良好的减纵摇控制效果。     

农民的教育需求与农村教育改革

现代化进程中农民多样性、多层次的教育需求与政府主导下结构单一,相对落后的教育供给的矛盾是农村教育中和经费问题同样重要的问题。解决这个问题要把农村教育定位于国民教育的重要部分而不是囿于农村区域性的低层次教育,为此要改革现有的教育管理体制,扩大农村教育主体的教育、教学自主权,改变教育经费的划拨方式等。     

论虚拟电子商务产业集群

传统产业集群理论注重研究地理接近概念,将产业集群竞争优势归结为地域接近基础上的伴生因素。在网络环境下,企业需要对自身在集群中的作用重新定位。从虚拟组织理论出发,依靠计算机网络,可以减少集群经济对有限制的地理位置的依赖性,从而实现更广泛层面的创新经济,打造企业的竞争优势。