基于开源项目的教育决策支持系统的设计与开发

将决策支持系统应用于教育工作中是当今教育信息化的重要内容之一.以实际的教育决策支持系统为基础,详细阐述了基于开源项目的教育决策支持系统的设计原理和实现过程.并提出了一种教育数据仓库平台的设计思想,并加以实现.在该系统的开发过程中,利用了不少优秀的开放源码软件并加以改造,这种开发模式不但能够加快开发过程,而且费用低廉.     

如何引导学生进行化学探究性学习

苏霍姆林斯基曾说过:"在人的心灵深处,都有一种根深蒂固的需要,这就是希望感到自己是一个发现者、研究者和探索者.而在儿童的精神世界中,这种需要则特别强烈."因此,在课堂里,教师应充分相信学生的认知潜能,鼓励学生自主探究,通过观察、实验、猜想、推测和交流等一系列的教学活动,大胆"创造"数学.     

广义Hessian曲线上Tate双线性对的计算

推导出广义Hessian曲线上计算Tate双线性对的公式,给出了求解Tate双线性对的Miller算法,证明了广义Hessian曲线上Miller算法中的分母是可消除的。与已有文献资料对比分析表明,我们给出的算法的运算量是最少的。     

基于WLDA和i-稀疏表示分类的说话人确认

为了提高信道变化下说话人确认系统的识别率和鲁棒性,提出一种基于i-向量和加权线性判别分析的稀疏表示分类算法。首先借助于加权线性判别分析的信道补偿和降维性能,消除i-向量中信道干扰信息并降低i-向量的维数;紧接着在i-向量集上构建训练语音样本过完备字典矩阵,采用MAP算法求解测试语音在字典矩阵上的稀疏系数向量,最后利用稀疏系数向量重构测试语音样本,根据重构误差确定目标说话人。仿真实验结果验证了该算法的有效性和可行性。     

基于Vague值转化Fuzzy值的一种新方法

在分析已有Vague值转化Fuzzy值方法存在的不足与缺陷基础上,讨论了Vague值转化Fuzzy值的本质实际上是将Vague集中的未确知度按照一定比例进行分配增加到支持度中构成了一个新的支持度(隶属度)原理,建立了一种Vague值转化Fuzzy值的新方法。通过实例验证该方法在约束条件、可分辨性等方面的有效性及合理性。     

基于ANFIS的迭代学习控制初始控制研究

将自适应神经模糊推理算法用于迭代学习控制初始控制输入量的求取问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的迭代学习初始控制算法。针对传统迭代学习控制中对于经验数据运用不足或是没有运用的问题,利用迭代学习控制对于以往控制任务的学习建立经验数据库,通过自适应神经模糊推理系统对于经验数据库中的数据进行拟和以得到新的控制输入量。通过仿真分析验证了算法的可行性和有效性。     

基于梯度下降法的单相幅相锁相环优化设计

基于目标函数优化的思想设计了单相幅相锁相环系统(1MPLL),详细讨论了系统中参数的设计方法。为了提高系统的谐波抑制能力,以最近时域区间系统偏差的积分构造目标函数,通过梯度下降法分析了目标函数的最速下降方向,推导出锁相环系统的非线性状态方程,从而对输入信号属性进行估计。为了进行系统性能分析和参数设计,对系统非线性状态方程在平衡点进行线性化处理,采用根轨迹理论对系统参数进行设计。系统能在各种电能质量问题下(如幅值突变、频率波动、相位突变,尤其是谐波污染)对输入信号的属性进行快速精确估计,为并网电力电子设备的检测和控制提供有效、可靠的基准。仿真实验验证了系统设计的正确性和良好性能。     

基于遗传算法的模糊迭代学习控制算法

为了提高被控系统的控制精度及加快迭代域内的收敛速度,提出一种基于遗传算法的模糊PD型迭代学习控制算法。该算法通过模糊TSK模型设计迭代学习控制器,TSK模型中THEN部分的未知参数由遗传算法离线计算确定,进而产生合理的迭代学习律。针对被控系统,设计相应的迭代学习控制算法进行仿真分析,并与传统PD型迭代学习控制算法、模糊PID迭代学习控制算法相比较,进而将该算法用于双关节机械手进行仿真研究,仿真结果表明该算法的有效性。     

基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略

针对大规模电动汽车的实时调度存在维度高和随机性强等问题,提出基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略.首先,以最小化综合成本(机组发电成本和补贴成本)为目标,建立电动汽车集群参与的电网机组经济调度模型.将实时阶段下的该模型构建为一个马尔可夫决策过程,利用基于最大熵的深度强化学习算法对马尔可夫决策过程进行模型训练和求解...