基于MATLAB的改进BP神经网络在城市日用水量预测中的应用

利用MATLAB神经网络工具箱对城市短期用水量进行模拟,比较各种改进BP神经网络对城市短期用水预测方面的效果,得出用BP神经网络预测城市日需用水量是可行的,其中尤以traincgp方法预测效果最好的结论.     

语音对话系统的可用性倾听目标听众

降低成本对于大中型企业的重要性日益增加，以这样的背景来看交互式声音应答系统（IVR）正在变得日益重要。IVR系统能够实现商务过程自动化，正如呼叫中心那样。IVR系统的市场正在扩大，自动语言识别（ASR）是被IVR系统作为基础的关键性技术。语言识别几年之前从识别一个词或非常简短的短语开始，     

基于虚拟现实的灾害场景应激反应诱发方法

灾害场景下人员行为规律研究对支撑应急决策有重要意义，但灾害发生有高度不确定性，且灾害场景下相关数据难以实际测得。该文提出一种基于虚拟现实(VR)的灾害场景应激反应诱发方法，即通过灾害题材VR影片诱发个体面临灾害的心理应激，从而达到在实验室条件下研究灾害场景中人的生理、心理及行为特性的目的。该研究通过2个实验对该方法的有效性进行了检验。实验1采集了180位被试观看VR影片前后的情绪量表数据，以及脉搏和皮电等生理数据；实验2采集了75位被试观看VR影片前后的驾驶行为数据。结果表明：被试的心理、生理和行为指标在观影前后均有显著差异，VR影片诱发出了应激反应。该研究为灾害场景下人员行为特性研究提供了研究方法参考。     

BOOST变换器中混沌现象及其控制的仿真研究

分析了工作在电流断续状态下BOOST变换器的离散迭代模型,对该迭代模型的分岔现象进行了仿真研究。基于MATLAB的POWER SYSTEM工具箱,采用基于器件模型的仿真研究证实了该变换器中的混沌现象。针对该混沌现象采用了跟踪控制方法进行控制,该方法消除了变换器中的混沌现象,使变换器工作在周期1状态,基于迭代模型和器件模型的仿真结果表明了混沌现象的存在和所提控制方法的有效性。     

预测误差法参数辨识及其MATLAB仿真

预测误差法是一种精确度较高的辨识方法,其辨识误差要远远小于最小二乘法.但由于其计算较复杂,以前使用传统编程语言(FORTRAN,PASCAL, C/C++)很难实现,但使用MATLAB系统辨识工具箱函数实现预测误差法辨识就很方便了,且使用MATLAB实现预测误差法精确度较高,具有很好的实用价值.文中介绍了参数辨识的预测误差法原理,阐述了Newton-Raphson最优化算法在预报误差法参数辨识中的应用.用MATLAB的系统辨识工具箱和GUI图形工具编制了基于Box-Jenkins模型的参数辨识仿真程序pebjident,最后以实例介绍了用此程序进行预测误差法参数辨识的过程,以及辨识结果分析.     

用Matlab的ANN工具箱实现电力负荷的预测

人工神经网络法预测技术可以模仿人脑做智能化处理,对大量非结构性、非确定性规律具有自适应功能。ANN应用于短期电力负荷预测。利用Matlab的神经网络工具箱可以加快预测速度、降低预测难度,同时提高效率。     

PWM控制的开关电源

分析了采用整流-逆变-整流主电路结构的典型PWM控制的开关电源,并利用MATLAB建立了一个基于PID控制的开关电源模型.利用该模型对电力机车110 V高频大容量开关电源进行了仿真,给出了仿真结果.     

平面设计软件Photoshop选区制作方法探析

Photoshop软件是目前图像制作领域中应用最为广泛的软件之一,对初学者来说难度最大的就是选区的操作,而该软件在进行图像设计时至关重要的就是制作选区,选区编辑的最终结果直接决定着图像的设计效果.该文章探讨分析了制作选区时用到的菜单、工具箱中的工具、蒙版和图层、通道等面板,重点阐述了以上功能的应用方法,分别介绍了选区创建、编辑和修改时应该利用以上的哪种功能进行实现,以及以上功能的相互结合应用,其中也介绍了制作选区使用的快捷键.