用地球化学特征判别川北含铀砂岩

文章阐述了川北砂岩型铀矿床的地球化学特征。根据能谱测量，用Ｕ，Ｔｈ，Ｋ元素的丰度和比值，获得铀富集的有利条件、不利条件。通过伽马能谱法（测Ｕ，Ｔｈ，Ｋ）和Ｘ射线荧光法（测Ａｓ，Ｂａ），区分含铀浅色砂岩和不含铀浅色砂岩，区分红色砂岩（红色泥岩）与浅色砂岩，缩小川北砂岩找铀矿的范围。     

区域性地下水系统动态识别方法及其应用（Ⅱ）

本文承接上文［１］将区域性地下水系统动态识别方法应用于阳泉市深层溶水系统的参数识别，与以往人们常用的静态识别方法相比较证明，动态识别法比静态识别法具有更高的精确度，所得参数更符合实际。     

教育与民族认同:贵州石门坎花苗族群认同的建构

讨论 2 0世纪 30年代杨森主政贵州期间 ,对石门坎苗区推行的教育同化政策的内容和过程 ,并藉此反映国民政府如何以民族主义 ,来收编西南边远的花苗族群作为新兴民族国家的成员。那时 ,西南边远的花苗族群 ,第一次从过去被污名化的“苗蛮”异族 ,被改称为“边胞”———一个被民族国家认可的国民身份     

悬停状态下微型直升机航向模型的系统辨识

为实现微型直升机的自动控制飞行,需要建立其动力学模型。用神经网络和传统的微分方程难以获得适用于微型直升机控制系统的动力学模型。为此,在满足系统建模的前提假设下,设计了实验方法及测控装置。基于所获取的飞行数据,采用系统辨识的方法,建立了悬停状态下NEXUS30模型直升机的航向输出误差模型。对模型的评价结果表明,模型能充分反映微型直升机的航向动力学特性,并且结构简单,能作为设计控制系统时的参考模型。     

基于改进BP算法的刚框架连接损伤识别方法

运用权值、阈值同步学习BP算法(简称为改进BP算法)对钢框架连接损伤进行识别,并且选用由结构正则化的频率变化率和少数点的振型模态分量构成的组合参数作为网络输入参数.通过对一个4层钢框架数值模拟,比较了改进算法和传统算法测试结果,从而证明改进算法更加精确、优越.     

真空助力器带主缸总成疲劳试验系统辨识

真空助力器带主缸总成是汽车制动系统的关键增力部件,其气动疲劳试验系统由气动子系统、液压子系统、电控子系统等多个子系统构成,属于复杂的非线性系统。该系统存在众多不确定因素,因此无法直接建立数学模型。为了考察该系统的动态性能,采用递归BP神经网络对该系统进行辨识。试验结果表明,递归BP神经网络能够很好的逼近该复杂非线性系统,在不同时间序列作用下均有较好的泛化能力。     

EPS控制单元频响特性测试与系统辨识

控制器是电动助力转向系统（EPS）的核心部件之一。EPS控制器采集转向盘扭矩信号和车速信号,由事先设定的算法来计算控制助力电机的目标电流作为输出,并以PWM（脉宽调制波）的形式作用于助力电机。以某国外控制器的EPS实验台架实测数据为基础,在MATLAB软件平台上,建立离散数据分析模型,计算出待测系统的传递函数。将辨识出的传递函数用于EPS开发,实验证明辨识方法是有效的且辨识结果可指导控制软件设计。     

基于遗传算法的系统辨识方法研究

针对从样本数据进行系统辨识的问题,提出一种由典型数学模型相互组合构成系统模型的新的辨识方法,将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,并采用遗传算法同时实现了系统的结构辨识与参数辨识,模拟仿真与实际系统辨识结果验证了系统辨识方法的合理性与求解算法的有效性.     

基于K-L变换的网络调制识别方法

针对BP网络进行通信信号调制样式识别的场合,在输入层和输出层节点数确定的条件下,提出在网络训练完成后应用K-L变换方法确定网络隐含层的节点数,对网络结构进行优化。利用K-L变换的正交性,去除了网络结构的冗余,给出了该算法的理论推导和具体应用步骤,通过仿真验证了算法的有效性和顽健性。利用BPSK、QPSK、16QAM等数字调制信号,选取了三个特征量,分别用优化前后的网络进行调制识别,实验表明优化前后网络的识别性能基本一致。     

基于模糊神经网络的动态非线性系统辨识研究

针对静态模糊神经网络对动态系统辨识精度低的特点,在5层静态模糊神经网络基础上进行了优化和改进,形成了可将暂态信息记忆于网络的动态回归层的动态模糊神经网络,来提高对动态系统的辨识能力。同时给出了参数的动态自适应学习算法。通过仿真实验,证明提出的动态模糊神经网络对动态非线性系统的辨识,可以取得较好的辨识精度,较快的网络收敛速度,为动态非线性系统的辨识提供新的思路。