基于MCGS的水厂SCADA系统前置采集器驱动程序的设计

详细介绍了MCGS设备驱动程序的开发原理，以及基于MCGS的水厂SCADA系统前置采集器驱动程序的设计，并给出MCGS设备驱动程序的设计框架。     

太阳能利用技术现状及展望

本文系统地论述了目前世界上利用太阳能技术的最新进展，并展示了其诱人的前景。未来１０年，太阳能的研究与利用会“火热”一阵，以后会更热，直到聚变核能实现商业化。预计，太阳能将成为２１世纪的主要能源，到２０３０年世界电力的５０％将依靠太阳能。     

采用两类滤波器的有源噪声控制算法

将格型结构滤波器与IIR滤波器级联来实现一种有源噪声控制 (ANC)算法。这种算法在格型结构部分采用梯度自适应格型 (GAL)算法 ,在IIR滤波器部分采用Filtered U算法 ,该算法具有收敛速度快、计算量较小的特点。仿真结果证明算法是有效的。     

基于Delphi的SolidEdge客户化定制技术研究

介绍了目前微机平台上的三维CAD系统SolidEdge的自动化对象及其编程方法，并通过实例说明利用开发工具Delphi对SolidEdge进行客户化定制的原理和方法。     

普通高校排球选项课教学模式研究

传统的体育教学是注重了教师教，而忽略了学生学习的主动性和参与性，要想改变这种教学方式。就应该转变旧的教学观念，树立创新意识，不断探索，建立起适应普通高校排球选项课的教学模式．     

气相色谱法测定活性炭对有机蒸汽的实用吸附量

本文建立了一套测定活性炭对空气中有机蒸汽吸附量的方法,并对方法可靠性进行了验证。用此法测定了不同型号的活性炭对空气中乙酸丁醋的实用吸附量。     

Active set strategy of optimized extreme learning machine

Extreme learning machine （ELM） has been introduced as a simple and efficient learning approach for regression and classification applications. From the opti- mization point of view, optimized ELM is equivalent to SVM, but with less constraints in the optimization formu- lation and random ELM kernel. This paper introduces an active set based optimized ELM approach to solve bound constrained optimization problem in a straightforward way, which operates on a small working set of variables at each iteration. Thus, the constrained problem can be eventually solved by an unconstrained algorithm, and this enables us to establish a global convergence theory. The approach requires less time for quadratic programming solving and provides better generalization performance. In addition, the proposed approach with much smaller number of non- bound support values is significantly faster than SVM with active set strategy for large training data set.     

基于神经网络及综合电机特性的柔性关节空间机器人全阶滑模控制

研究了载体位置、姿态均不受控的自由漂浮柔性关节空间机器人机械臂轨迹跟踪及关节柔性振动主动抑制问题,利用系统动量、动量矩守恒关系及第二类Lagrange法,并综合考虑关节驱动电机特性,导出了其全系统动力学模型;然后基于奇异摄动理论将该动力学模型分解为描述机械臂刚性运动的慢变子系统及描述关节柔性振动的快变子系统,并结合关节电机输出力矩与电枢电流的关系,将对控制力矩的设计转化为对电流控制的设计。之后,针对关节柔性振动快变子系统,采用速度差值反馈控制方案对其进行了振动主动抑制;针对机械臂刚性运动慢变子系统,则基于RBF神经网络提出了一种全阶滑模控制方案;其中RBF神经网络用于逼近由系统不确定参数带来的未知非线性项,全阶滑模控制方案的引入在于使控制系统在兼备传统滑模控制方案鲁棒性强特点的同时,还能克服抖振问题。最后,系统数值仿真结果说明了所提方案的有效性。     

基于深度主动学习的信息安全领域命名实体识别研究

针对通用领域模型不能很好地解决信息安全领域的命名实体识别问题,提出一种基于字符特性,双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)与条件随机场(CRF)相结合的信息安全领域命名实体识别方法.该方法不依赖于人工选取特征,通过神经网络模型对序列进行标注,再利用CRF对序列标签的相关性进行约束,提高序列标注的准确性.而且,针对信息安全领域标注数据样本不足的问题,采用主动学习方法,使用少量标注样本达到较好的序列标注效果.     

一种实用的混合有源电力滤波器的设计和仿真

提出了一种结构简单,实用性比较强的拓扑结构,分析了混合有源滤波器(HAPF)各部分器件参数选取的方法,并介绍开关管关断尖峰电压的抑制措施;实验仿真结果表明,这种混合有源滤波器较好地发挥了无源滤波器(PF)和有源滤波器(APF)的优点,并减小了系统的容量,具有良好的无功电流和谐波电流补偿效果.