对一种已有的自适应算法进行了改进,并将该算法思想引入到粒子群算法的改进中,在种群进化到一定代数时按照改进自适应算法改变搜索范围的大小,实现了自动调整搜索范围、提高收敛速度和精度并可有效防止粒子群算法早熟收敛的目的,同时通过实验仿真进行了验证.将该改进粒子群算法应用到热连轧机精轧机组的负荷分配优化计算中,程序运行时间小于5s,满足实时性的要求,为其提供了一种更为有效的优化手段

在Manhattan移动模型的基础上,深入分析了车载移动Ad hoc网络路由协议的性能问题.结合AODV路由协议,提出了一种可以量化分析车载Ad hoc网络路由断链率和路由负载的模型.模型分析指出,传统的移动Ad hoc网络路由协议应用于车载Ad hoc网络时性能会严重下降.针对这一问题,提出了一种基于车辆运动方向信息的类AODV路由协议DBAP,将车辆的运动方向信息作为其路由发现过程中的辅助参数,从而显著地增强了路由稳定性.仿真结果验证了模型的正确性,同时证明了本文所提出的DBAP路由协议在城市车载环境中具有较低的路由负载和路由断链率,在协议性能等方面相对于AODV协议具有显著提高

针对精轧的板宽板厚多变量系统具有强耦合、大时滞、不确定性、干扰因素多、非线性等特点,应用自抗扰控制(ADRC)静态解耦和扩张状态观测器(ESO)动态解耦技术,给出一种多变量系统的ADRC解耦设计方案.为提高时滞对象的快速性,设计了一种去掉跟踪微分器(TD),由ESO和非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)两部分组成的ADRC,其中NLSEF改用非线性函数实现,ADRC阶次比常规方法低一阶.仿真结果表明,该控制方案不仅解耦效果好,而且对模型的不确定性和外部扰动具有较好的鲁棒性和适应能力

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高

单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径

一、单项选择题(每小题2分)。 1、资产、负债、所有者权益三要素,是企业资金运动的() A、静态表现B、动态表现C、综合表现、以上都不对 2、下列经济业务,引起资产和负债同时增加的是() A、用银行存款购买材料一批 B、向银行借款存入企业银行存款户 C、用闲置房屋向外单位投资 D、用银行存款偿还应付账款

一、定积分计算 1.设f(x)=,edx,求xf(x)d 2.设A=,试用表示:(1)B= 1t-a-1 (2 (1+t) 3.设feC,,证明:f(d=(x-x2)f(x)d 4.计算定积分xln(1+e)dx 二、定积分应用 1.设有曲线族y=kx2(k>0),对于每个正数k(k2),曲线y=kx2 与曲线y=sinx(0≤xs)交于唯一的一点(t,sint)(其中t=t()) 用S1表示曲线y=kx2与曲线y=sinx(0≤x≤)围成的区域的面积; S2表示曲线y=sinx,y=sint与x=围成的区域的面积求证在上述 曲线族中存在唯一的一条曲线L,使得S1+S2达到最小值 2.点A(3,1,-1)是闭曲面S1:x2+y2+z2-2x-6y+4z=10

Varela免疫网络模型是继Jerne独特性网络模型之后的第二代网络模型,Varela免疫网络模型描述的是没有外来抗原作用时的T、B细胞因子的动态平衡关系.本文在此基础上建立了一种考虑抗原的改进的Varela免疫网络模型.然后基于这种能够在一定程度上合理描述生物免疫特性的改进Varela免疫网络模型,构造了一类与被控对象无关的免疫控制器模型.以大惯性大滞后模型为被控对象,采用仿真的方法研究了该免疫控制器的特性.仿真研究与分析表明:该免疫控制器具有一定的记忆和自学习能力,具有较好的抗纯滞后及参数自适应性能.文中将这种免疫控制器的参数变化对控制系统的影响也作了仿真研究

以La2O3,MnO2和SrCO3为原料,通过固相反应合成SOFC的阴极粉料LSM,利用XRD,TGA/DTA热分析仪等现代分析仪器研究了该材料的反应历程.结果发现,实验过程首先出现了La2SrOx相,并在350～1000℃的较大范围内一直存在,到800℃时才出现LaMnO3.通过分析研究,反应过程先是La2O3+SrCO3→La2SrOx+CO2,然后为La2O3+MnO2→LaMnO3,,最后发生La2SrOx和LaMnO3向La1-xSrxMnO3转化.这一结果与人们一致公认的反应历程,即先发生La2O3+MnO2→LaMnO3,然后是LaMnO3+SrCO3→La1-xSrxMnO3有较大差异

针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制（AFC）和板厚控制（AGC）又是相互耦合的一个综合系统等特点,提出了一种基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量综合控制系统.仿真结果证明了此AFC-AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制