高校校园网环境下的计算机教学模式(综述)

信息技术在教学中的使用越来越广泛,在校园网络环境下,教师应建立现代教学理念,分析计算机教学中存在的问题,了解校园网的基本组成和功能,力求转换师生角色,探索出新的教学模式,逐步引导学生充分利用计算机网络资源,进行网上探究,自主学习和协作学习,从而大幅度提高教学效果。     

多元零次有理插值的存在条件及算法

用构造性代数几何工具, 研究由 R^d中一组给定节点的信息构造节点子集上的多元零次有理插值函数, 给出了插值函数的存在条件及相应算法.     

基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.     

四次域Q((√m),(√n))的正规整基的存在性

对Galois数域存在正规整基的充要条件进行研究具有一定的理论价值。四次域是重要的Galois数域之一,该文对四次域Q(m,n)进行了讨论;利用Galois扩张、域的判别式及整基等一些理论,得出了其具有正规整基的充要条件为m≡n≡1(mod4)(其中m,n是2个不同的无平方因子有理整数)。     

多形状参数的均匀B样条曲线

利用分段积分的方法并引入多个形状参数,将单形状参数的均匀B样条曲线推广到多形状参数的情形;这类曲线具有标准的均匀B样条曲线及单形状参数的均匀B样条曲线的主要性质,如连续性、凸包性等;根据形状参数的各种不同取值,这类曲线既能整体地又能局部地调控其形状,由此生成的曲线与曲面,作为一种新的几何造型方法,可应用于CAD/CAM领域。     

一种新的RBF神经网络非线性动态系统建模方法

将遗传算法与正交优选法结合 ,用来训练径向基函数 ( RBF)神经网络 ,并对基函数宽度进行自动地调整 ,得到了一种训练 RBF神经网络的新方法 .将其应用于连续流体搅拌反应槽 ( CFSTR)生化反应器的建模中 ,得到了令人满意的结果 .该算法提高了径向基函数神经网络的泛化能力和鲁棒性 ,研究表明是一种有效的“黑箱”动态建模方法     

一类新的离散时延递归RBF神经网络

提出了一类带有离散时间 FIR/ IIR滤波器的递归 RBF神经网络 ,用离散时间 FIR/ IIR滤波器代替通常的 RBF神经网络中的线性输出权值 ,以适用于离散动力学系统的辨识和控制以及混沌时间序列预测 .本文给出的学习算法简单 ,可以避免传统的递归算法的不稳定性 .将该类神经网络用于动力学系统的建模 ,收到很好的效果 .     

K-S方程的精确边界控制

运用Fourier基函数的展开以及Fourier变换的方法研究带有周期边界条件的Kuramoto—Sivashinsky方程在有限时间区间[0,T]上的精确控制．首先研究线性化K—S方程的精确控制,运用Reimann—Lebesgue收敛定理以及Riese基函数的性质证明了在给定的时间T〉0,对于两个任意给定的函数u0（x）,u1（x）属于一定的Sobolev空间,总能找到一个控制函数使得线性化K—S方程有一个存在于某一合适的空间的解u（x,t）使其满足u（x,0）=u0（x）,u（x,t）=u1（x）。然后结合线性化K—S方程的精确控制,再通过定义Fredholm算子并应用此算子的一些理论可以找到K—S方程的控制函数,使其达到精确控制．     

海森堡链XY模型在一定位型下的能谱

先简单说明置换群产生完备基矢的知识,然后介绍XY模型的哈密顿算符作用于完备基矢形成能量矩阵并观察一定位型下能谱随参数的变化情况.     

具有混合执行器故障的多智能体分布式有限时间自适应协同容错控制

针对多智能体编队系统执行器发生故障时,所引起的参数不确定以及系统瞬态不稳定问题,本文采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks, RBFNNs)对不确定参数(未知函数)进行估计。同时,基于反推技术设计出合理的自适应容错控制器,并通过有限时间理论保证系统实现瞬态稳定。首先,本文采用10个智能体作为被控对象,基于有向通讯拓扑结构理论,构建了非线性多智能体系统模型。其次,基于RBFNNs逼近特性,采用反推技术与动态面技术相结合,设计出合理的容错控制器,补偿多智能体中出现的未知非线性执行器故障,并采用有限时间理论解决系统瞬态不稳定问题。接着,基于Lyapunov稳定性理论分析了控制器的稳定性和快速收敛性。最后,通过两种算例对比,验证了所设计的控制器性能优于传统的反推技术,为工程实践提供了一种有效的研究思路。