基于蒙特卡洛变量组合集群分析法的小麦蛋白质近红外光谱变量选择

小麦是我国重要的粮食之一,提高对小麦蛋白质含量预测的精准性对保证小麦质量具有重要的意义。采用不同地区的小麦共93个样本近红外光谱与化学值作为建模数据。首先利用小波包(WTP)对光谱信号进行降噪处理,消除外界噪音信号对光谱的影响。其次利用蒙特卡洛变量组合集群分析法(MC-VCPA)进行变量选择,最后利用偏最小二乘法(PLS)建立小麦蛋白质预测模型,并对预测集样本进行预测。对比其他的建模方法,MC-VCPA所选择的10个特征变量代替了全光谱256个变量,预测均方根误差(RMSEP)值由0.4974降低到0.3295,提高了33%,优于其他建模方法。结果表明,基于MC-VCPA的近红外光谱分析方法对小麦蛋白质含量进行定量分析是可行的。     

CO_2作煤粉输送载气对GSP气化过程影响的模拟研究

基于Gibbs自由能最小化原理,将GSP气化过程分解为热解单元和气化单元建模,使用灵敏度工具进行分析,探究CO2和N2分别作为煤粉输送载气时对气化温度、CO和H2以及有效气(CO+H2)产率的影响.结果表明:采用Aspen Plus软件建立的气化模型模拟计算结果与生产数据吻合;与N2相比,以CO2为煤粉输送载气时,气化温度降低约70℃,CO摩尔分数提高约4%、而H2摩尔分数降低约1%,但有效气摩尔分数提高约3%.当CO2流量从12 000Nm3/h升至15 000Nm3/h,气化温度降低约11℃,CO摩尔分数提高约0.15%,H2摩尔分数降低约0.85%,有效气摩尔分数降低约0.7%;当N2流量从12 000Nm3/h升至15 000Nm3/h,气化温度降低约6℃,CO摩尔分数降低约0.33%,H2摩尔分数提高约0.14%,有效气摩尔分数降低约0.19%.CO2作为煤粉输送载气在可减少CO2排放量的同时能够提高气化炉的生产能力和经济效益.     

Word 2003的十个经典实用技巧

现在是讲效率的年代,使用Word来进行平时的办公处理也是一样,那么,我们怎样才能够在Word中"快"起来呢?那就请看本文给大家带来的10个经典实用技巧,相信对你快速操作Word有很大帮助.     

让EXCEL公式更简明

如果EXCEL工作区域包含行或列标签,那么我们就可以在公式中使用标签标志,使用标签标志比使用单元格区域能够使人更容易理解公式的含义.例如,公式"=SUM(总分)"要比公式"=SUM(C20:C130)"更容易理解.     

石堡川水库除险加固工程建设分析

一、石堡川水库工程概况石堡川水库位于洛河一级支流石堡川河上,大坝地处陕西省延安市洛川县石头乡盘曲河村东500m处,是一座以灌溉为主,兼有防洪、供水等功能的Ⅲ等中型水利工程.坝址以上控制流域面积820 km2,设计总库容6220万m3.水库枢纽由大坝、输水洞、泄洪洞、泄洪底洞、溢洪道5部分组成.溢洪道属除险加固工程新建,位于大坝右侧,距右坝肩约80m,由引水渠、闸室、一级陡坡、二级陡坡、消力池、尾水渠6部分组成,设计下泄流量739 m3/s,校核洪水下泄流量1539 m3/s.     

基于神经网络的电机摩擦力混合模型研究

在电机伺服系统优化建模的研究中,要求高精度伺服系统。由于系统摩擦力具有强非线性和非光滑特性,传统的神经网络无法进行有效辨识。将非线性摩擦特性理解成为由稳态部分和突变部分串联构成,以电机伺服系统为对象,引入柔性sigmoid函数描述非线性摩擦特性中的突变部分,并与传统的RBF神经网络串联,构造出描述非线性摩擦特性的神经网络混合模型。仿真结果表明,与传统的RBF神经网络辨识方法相比,模型在输入变化响应下均具有较高的模型精度,从而验证了建模方法的有效性。     

基于健康管理的多机器人覆盖控制

装备了传感器的多机器人系统可以完成在各种场景中覆盖搜索任务,例如污染源监测和控制。而传统基于CVT的覆盖控制算法未曾考虑到环境对机器人健康的影响,以及不同健康的机器人对覆盖成本的影响。针对上述问题,本文提出了一种基于健康优化管理的多机器人覆盖控制算法。首先引入多机器人健康优化管理办法,将机器人的健康退化纳入位置优化问题,最大程度地减少机器人的健康损耗,并尽可能的延长不健康机器人的工作寿命;其次引入基于加权维诺的分布式覆盖控制方法,为多机器人提供最优配置的同时最小化代价函数;目标是当机器人执行任务的能力随时间变化时,执行覆盖任务,提供最优配置。最终通过数值仿真和实验验证了所提算法的有效性。     

智能科学技术导论课程的教学策略探讨

文章从智能科学技术导论课程特点及对专业本科生的教学目的出发,在分析该课程起不到其应有作用的具体表现和相关因素的基础上,从课程安排、教学内容、教学方式、考核方式、实验课开设和师资队伍等方面进行策略探讨,以促进其发挥应有的导向作用。     

EtherCAT从站设计及精确时钟同步技术研究

EtheCAT是一种具有高速性和高实时性的以太网现场总线,是运动控制及工业机器人不可或缺的高速通信手段.为解决对多自由度机器人协调控制等构成的分布系统的同步问题,基于EtherCAT网络拓扑结构,重点分析了DC(distributed clock,分布时钟)同步机制、算法及主从系统间的通信时序,深入研究了主站网卡驱动延时、从站物理位置和数据帧循环周期等几个关键因素对同步性能准确度和精度的影响.通过设计实时驱动网卡程序、完善从站的物理顺序、缩短数据帧的循环周期使之得以改善,并在搭建的ETIl00与STM32F407并行传输数据的EtherCAT从站平台上测试,实验结果证明EtherCAT同步误差能够达到小于15 ns的精度,足以满足高速同步实时需求.     

存在信道相关及估计误差时V-BLAST系统的功率分配算法

针对信道相关及存在信道估计误差的垂直分层空时(Vertical bell lab layered space-time,V-BLAST)系统,提出以最小化误比特率(Bit error rate, BER)为优化目标的自适应功率分配算法。通过系统建模和性能分析,由接收信号子流的瞬时信干噪比(Signal-to-interference-plus-noise ratio, SINR),推导出系统子流的平均BER闭式表达式。发送端在总功率约束条件下,以瞬时BER为优化目标,利用拉格朗日极值法得到自适应功率分配矩阵。仿真结果表明,信道相关及估计误差对V-BLAST系统的BER性能有极大影响,采用所提算法可显著改善系统的BER性能并更具实用性。