Comparison between PCA and KPCA methods in comprehensive evaluation of robotic kinematic dexterity

Due to the correlation and diversity of robotic kinematic dexterity indexes, the principal component analysis （PCA） and kernel principal component analysis （KPCA） based on linear dimension reduction and nonlinear dimension reduction principle could be respectively introduced into comprehensive kinematic dexterity performance evaluation of space 3R robot of different tasks. By comparing different dimension reduction effects, the KPCA method could deal more effectively with the nonlinear relationship among different single kinematic dexterity indexes, and its calculation result is more reasonable for containing more comprehensive information. KPCA＇ s calculation provides scientific basis for optimum order of robotic tasks, and furthermore a new optimization method for robotic task selection is proposed based on various performance indexes.     

新时期民族大学的使命和自身的发展

阐述了民族大学在全球化和高等教育大众化、国际化进程加快的时代背景下的办学功能;认为大学必须坚持以人为本的教育理念,大学要彰显个性、办出特色;对今后一个时期民族大学的使命和大连民族学院的发展作出了展望。     

基于规则和约束的多层递阶产品开发过程管理

针对开发过程的动态性和不确定性,研究了基于路由规则和任务约束的柔性工作流模型,该模型与传统的工作流模型最大的差别在于其流程实例的路由需要根据运行时的环境和条件动态决定,提高了开发过程的适应能力和敏捷性;针对开发过程的递阶性、嵌套性和层次性等特点,提出了基于任务分解的任务流管理模型,通过任务逐级分解,采用任务分解和工作流相结合的方法,降低了开发过程管理的复杂性,提高了开发过程管理的可操作性．     

多重交易模式并存的一个棉花交易引擎

提出了一种多模式复杂交易系统交易引擎的软件结构.结合棉花交易实例,讨论了多模式交易引擎的工作机制.采用基于共享内存的撮合机制、信号量的同步方法、TCP/IP协议构造的面向领域的通信中间件以及检查点的数据恢复机制,解决了多模式交易引擎中存在的并发多任务实时调度复杂、数据组织访问困难、系统性能劣化、可靠性差、通信效率低等问题.结果表明设计的交易引擎适合多模式复杂交易的需要.     

The crystal-like anatomical uniformity of the striate cortex

The visual field is topographically mapped onto the primary visual cortex (V1), forming a retinotopic map which is far more detailed for the foveal regions than for the periphery. We found that receptive field (RF) size in monkey V1 increases with eccentricity, and that a 1—2 m² V1 region contains roughly a complete set of machinery necessary to analyze a visual-field area whose size is about that of the RFs of the cells. This allows V1 to be anatomically uniform, and is in sharp contrast with the retina.     

基于神经网络增强学习算法的工艺任务分配方法

在任务分配问题中,如果Markov决策过程模型的状态-动作空间很大就会出现"维数灾难".针对这一问题,提出一种基于BP神经网络的增强学习策略.利用BP神经网络良好的泛化能力,存储和逼近增强学习中状态-动作对的Q值,设计了基于Q学习的最优行为选择策略和Q学习的BP神经网络模型与算法.将所提方法应用于工艺任务分配问题,经过Matlab软件仿真实验,结果证实了该方法具有良好的性能和行为逼近能力.该方法进一步提高了增强学习理论在任务分配问题中的应用价值.     

Au（Ⅲ）（H,Na）Cl／伯胺N1923体系活度问题探讨

本文通过考察萃取剂浓度、氯离子浓度以及体系温度等因素对伯胺N_(1923)萃取Au(Ⅲ)的影响,导出了N_(1923)的活度系数与浓度的关系式,测定并计算出该反应的热力学平衡常数及热力学函数。     

我国中小学推行体育校本课程开发的立论基础

实施“三级课程管理”是新一轮基础教育课程改革的重要举措,为我国中小学推行体育校本课程提供了前提条件.文章以此为逻辑起点,在对体育校本课程开发相关概念进行界定的基础上,对体育校本课程开发的理论依据进行了探讨,结论是在我国中小学实施体育校本课程开发有其充分的立论基础.     

山岭区低等级低指标公路路线的使用质量分析

在计算机上建立道路生成模块、车辆模型库、驾驶人模块,形成"路线-驾驶者-车辆"仿真系统,以云南省大关—永善四级公路为对象,以小客车为仿真车辆,针对常见的驾驶员类型来设置驾驶特征参数,进行了跟随路中线行驶的仿真试验,分别分析了路线上的速度特性、操纵负荷特性和驾乘舒适性.试验结果表明:只要注意相邻曲线参数的合理搭配并注意控制直线段长度,同样可以设计出速度均衡的低等级路线;回头曲线的使用和回旋线的省略会使方向盘峰值转速和侧向加速度增长率急剧增加,造成驾驶者操纵紧张以及乘坐不舒适;曲线型设计方法会明显改善山区低等级公路的使用质量,应多尝试使用.     

基于多Agent的分布式多目标任务调度机制研究

针对分布式计算中任务调度的复杂性、动态性和实时性等特点,构建了一个基于多Agent的分布式多目标任务调度模型．此模型中,设计了一种分布武调度机制,使每个节点都具有独立的调度决策能力,增强了系统的可扩展性．同时为了解决分布式调度所产生的节点间任务通信问题,引入任务与节点相关性等概念,有效地降低了节点间的通信代价．模型对多个评价指标进行了综合衡量,如任务调度开销、任务最早执行时间、负载均衡及节点问的通信量等,并根据任务和系统运行的状态特征,实现多目标任务调度,提高了系统的整体性能．