基于网络环境的教育教学创新研究

教育教学创新是实施素质教育的根本.根据当前高等学校的教育教学实际,分析目前网络环境下教育教学创新存在的问题,从促进教育观念更新,营造教育改革的良好环境,构建网络教学平台,发挥网络教学环境的优势以及培养创新型教师等方面,探讨网络环境下高校教育教学创新的思路.     

流媒体及其在网络教学中的应用

通过对流媒体的顺序流式和实时流式传输方式的比较分析,以及对流媒体四种播放形式在网络环境中应用的研究,给出了教学流媒体的实现技术, 指出了在网页中嵌入流媒体的方法,探讨了具体应用中需要注意的问题.     

循环流化床锅炉燃烧过程的小波建模研究

针对高维非线性系统，分析了基于多分辨分析的正交小波网络的建模能力。并用于循环流化床锅炉燃烧过程的动态建模，根据现场采集的实时数据进行网络训练和泛化实验。理论分析和实验结果表明网络具有良好的辨识精度和泛化能     

Combined adjustment project of national astronomical geodetic networks and 2000'' national GPS control network

The combined adjustment project of the nationwide astronomical geodetic networks and 2000' national GPS control network involve 48519 terrestrial observational stations and 2666 GPS observational stations. In the terrestrial network, 25107 stations are height fixed and 23412 stations are in three dimensions. 440793 terrestrial observations and 183668 unknowns are involved in the adjustment. The three-dimensional observational models for the adjustment have been established. The crustal deformation influences and corrections are researched. Fast methods of solving partitioned adjustment for super large-scale geodetic network have been studied. The standard deviations of three-dimensional coordinates for all stations are evaluated. As a result of the combined adjustment, a unified national geodetic network with nearly 50000 stations is established, the high accurate three-dimensional geocentric coordinates are obtained. The standard deviation for geoid is averagely 0.2 m, for vertical deflection is about 1.5″, for the horizontal position is about 0.12 m, for the geodetic height is about 0.14 m, and for the three-dimensional position is averagely 0.3 m.     

校园网实施中的网络应用安全

文章介绍了校园主干网的整体构架和安全性设计方案,并从Web访问身份验证机制、FTP安全性、MAIL安全性分析等方面探讨了网络应用服务的安全防护措施。     

基于竞争神经网络的ABS路面辨识

在传统的防抱死系统中,由于没有额外的传感器测试更多的参数,以及路面的不平度、信号的干扰等原因,至使路面辨识非常困难·针对以上问题,通过对整车制动模型和ABS制动模型的研究,建立了基于竞争神经网络的ABS路面辨识模型,此路面辨识模型是通过对标准信号进行反复学习记忆,用非线性映射方法进行特征抽取并存储于网络的各节点上·工作时,当输入信号存在变形或噪声时,该模型通过联想记忆对输入信号进行聚类分析,得出正确的判断·实验表明,该辨识过程是一种高层次的认知过程且便于批量生产、升级、更新和维护·     

一种基于径向基函数网络的盲波束形成方法研究

针对阵列信号处理的特点 ,提出了一种基于径向基函数网络 (RBFNN)的盲波束形成方法。该方法把高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性和神经网络可并行计算的结构优势有机地结合起来 ,利用高阶累积量估计阵列的导向矢量 ,引入径向基函数网络逼近波束形成的权矢量 ,实现盲波束形成。理论分析和仿真实验表明 ,提出的算法能有效地提高运行速度 ,对系统误差也具有很强的鲁棒性。     

通信信号自动分类方法研究

提出增加信号的频谱作为信号的特征信息之一 ,并采用离散傅里叶变换 (DFT)和小波 (wavelet)方法提取信号的频谱、瞬时幅度、瞬时频率及瞬时相位 ,构成信号的特征向量。为解决运算速度问题 ,对特征向量提出了分类编码方案。最后利用神经网络的方法进行识别。实验结果表明 ,采用这种方法可以显著地改进分类的效果     

驾驶员眼部状态识别方法的研究

驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶 3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。根据这一特点 ,设计了一种 3层BP网络 ,利用图像预处理获取到的眼部区域特征值作为网络输入向量 ,输出对应 3种不同状态。实验结果表明 ,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部精神状态。     

基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制

提出一种基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制算法．该算法用无局部极小的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识，利用多步预测误差对PID型控制器网络进行训练，从而实现PID参数的在线自适应寻优．通过对典型非线性系统的仿真研究，该控制系统具有较强的适应性和鲁棒性．