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1.
针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性. 相似文献
2.
全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85%. 相似文献
3.
为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制. 相似文献
4.
《萍乡高等专科学校学报》2015,(6):91-95
结合高职院校《Flash二维动画》课程,在现有移动学习模式设计理念基础上,提出基于微信公众平台的教学设计框架和移动视频学习资源的设计模式及开发流程。为基于微信公众平台的移动教学提供了一个新的视角,也为Flash二维动画爱好者提供了崭新的学习模式。 相似文献
5.
作为一种精密跟踪机载雷达,需要在伺服控制技术的基础上,有效地隔离载机在机动状态和气流干扰时对飞行状态的影响,同时,拓宽伺服带宽,采用复合控制方法,实现高精度稳定跟踪的目标。 相似文献
6.
7.
力行 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2015,(4):76-77
人们在日常生活中常常会因受外部的刺激而发生冲动,要么表现出一些极端的行为,要么使自己的情绪、发生大的波动而影响身心健康。所以,无论在任何时候因任何情况下,一个人保持一颗平常心很重要。所谓修心,无非就是修平常之心。泰山崩于前而不惊。保持平常心,就是要不以物喜不以己悲,富贵不能淫,贫贱不能移,威武不能屈。生活平静时保持平常心易,生活出现波折时保持平常心难。尤其是在波澜起伏的人生跌宕中,保持一颗平常心更难能可贵。而越是在 相似文献
8.
《西安交通大学学报》2015,(7)
为了提高棒材二辊矫直机的矫直精度,依据棒材矫直工艺特点和矫直辊磨损区域分析,提出了"凹三凸二"的矫直辊组合形式及辊型设计方法。在辊型设计过程中,根据棒材矫直的实际变形规律,提出了塑性5εt矫直应力应变拟合原则,更加准确地描述了棒材矫直变形的应力应变关系;结合微元法对矫直棒材内部金属的受力状态及中性层偏移进行分析,推导出了含有硬化系数与中性层偏移的新弯矩比公式。在此基础上,通过对矫直力与辊面磨损关系以及残余应力和弹性芯对隐患挠度影响的综合分析,精确给出了矫直不同规格棒材时辊腰段的反弯曲率比范围,从而能最大限度地降低辊面磨损,克服因残余应力回复而导致矫直质量不稳定的缺陷。基于上述理论和方法,给出了具体设计实例,并对矫直过程进行了数值模拟分析,给出了矫直过程中影响棒材矫后精度的各参量状态。结果表明:设计辊型的残余直线度为0.64mm/m,隐患挠度为0.202 4mm/m,预测弹复后直线度小于0.85mm/m,从而显著提高了棒材的矫后精度及其稳定性,同时也验证了该设计理论与方法的正确性及有效性。 相似文献
9.
张晓盼 《太原师范学院学报(自然科学版)》2015,(2):21-23
讨论二面体群的结构问题,利用GAP软件给出二面体群D2n的共轭类长素图,并完整给出当n以及n/2分别是奇数和偶数时的共轭类长素图情况. 相似文献
10.
考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果. 相似文献