量测噪声情况下基于自适应D-S证据推理的滑模控制

在滑模控制中 ,当状态量测传感器存在噪声时 ,控制器不能获得准确的滑模函数信息。面向一类不确定非线性系统 ,根据滑模控制依赖滑模函数符号的特点 ,提出利用基于Dempster Shafer证据推理的多传感器信息融合方法 ,其作用是压缩滑模函数符号的不确定性 ,并基于闭环原理给出了对信息融合结果进行自适应补偿的改进方法。仿真表明了该方法的有效性。     

基于eSuperMap的野外数据采集系统

在分析传统数据采集方式的特点以及不足的基础上,提出了建立基于eSuperMapS的野外数据采集系统的必要性,介绍了该系统所涉及到的相关技术、系统结构以及系统功能的设计,尤其对系统的功能设计进行了分析。     

滑模控制中建模不确定性的自学习模糊预测

针对一类特定的非线性建模不确定系统,根据控制系统运行的历史信息,用模糊逻辑系统预测估计了当前时刻的建模不确定性,模糊规则后件参数在线自调整以使模糊系统输出能有效地跟踪实际不确定性,模糊系统优良的逼近能力使不含切换项的滑模控制保留了鲁棒性。     

基于动态逆模糊神经网络的准滑模控制

针对不确定非线性系统,提出了基于动态逆模糊神经网络的准滑模控制,控制量可直接由一个模糊神经网络的前向推理得到.仿真表明了方法的有效性.     

工程化教学法在“嵌入式软件开发”实验教学中的实践

从“嵌入式软件开发”这门课的特点出发，介绍了“嵌入式软件开发”这门实验课实施工程化教学法的必要性，然后重点介绍了工程化教学法在“嵌入式软件开发”实验教学实践中对学生能力的培养，最后提出了工程化教学法在“嵌入式软件开发”实验教学中实践的重要意义。     

量测噪声情况下基于D-S证据推理信息融合的滑模控制

研究了D－S证据推理多传感器信息融合方法在存在量测噪声的滑模控制中的应用，它有助于削弱模函数的不确定性。由于基本可信度函数不能解析获得，用一个模糊系统对其予以等价，模糊规则后件参数由样本数据通过最小二乘法获得。     

流域水文模型综述

流域水文模型在进行水文规律研究和解决生产实际问题中起着重要的作用.介绍了具有一定物理成因机制并易于推广应用的新安江模型(三水源)、SACRAMENTO模型、TANK模型等概念性流域水文模型和基于GIS和RS的TOPMODEL模型、SWAT模型和SHE模型等分布式流域水文模型.各种模型结构各异,构思各有特点.应理性的看待这两类模型,汲取它们建模思想的精髓,以推动流域水文模型研究的进一步发展.     

我国未来发展需水量预测

在可持续发展理论指导下,本以2030年控制人口16亿,国民经济发展迈向世界中等发达国家为目标,以改变传统用水观念和用水方式,全方位节约用水、合理利用水资源为原则,尝试地预测了本世纪末到2030年各预测期的人口、二、三产业的国内生产总值,农业灌溉面积及其各自有关的预测参数需水量。结果数据既反映了科技含量,又体现了实际可行。表5,表8。