新课程模式下英语教师信念体系的构建

通过分析英语教学改革中新课程模式的特点和CALL（计算机辅助语言学习）的发展阶段,并结合国内外有关教师信念研究的现状,提出从社会建构主义视角构建新课程模式下的教师信念体系的理念。新构建的教师信念体系包含四个方面的内容：新技术、语言教学观、学习者和教师。该信念体系处于开放、变化的状态,它在与外界进行交互的过程中,将不断地进行自我丰富和完善。     

基于信息神经网络的内燃机故障诊断方法

在统计概率基础上建立了信息神经网络 ,探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法 ;并在 1 2 1 50L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明 ,该方法是可行的。     

钢结构防火保护及防火涂料技术的应用

钢结构由于不耐火 ,火灾中极易发生倒塌 ,因而需要进行防火保护。目前广泛使用的保护方法是喷涂防火涂料 ,以提高钢结构的耐火极限 ,延缓其在火灾中强度的降低 ,为灭火和人员疏散争取时间。     

地面防空作战ADSL通信

就现代地面防空作战中通信技术进行了研究,利用光纤、ADSL(不对称数字用户线)宽带技术解决在地面防空通信网中数据传输的瓶颈问题。     

一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法

从理论上分析了变换域数字水印嵌入和提取过程,研究了图像处理和攻击对水印产生破坏的机理,并在此基础上提出了一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法。实验证明,该算法对各种常见攻击具有较强的鲁棒性。     

坦克稳定器的神经滑模控制方法

针对坦克稳定器这一类非线性和不确定性的复杂控制对象,提出一种神经滑模控制方法。该方法将滑模控制与神经网络相结合,解决了控制系统跟踪性能和鲁棒性能之间的矛盾。系统中的滑模控制器保证了系统的快速跟踪性能;而神经网络具有很强的自学习功能,通过学习能够保证系统的稳定性,同时可对扰动和参数变化进行有效的抑制补偿,从而在不牺牲系统鲁棒性的同时达到削弱抖振的目的。从理论上证明了滑动平面的稳定性,并且通过仿真验证了该结果。仿真结果表明该设计方法优于经典设计,为实际设计提供了一种可行的新方法。     

油料装备信息接入和传输网络设计

在将油料装备从逻辑上划分为基础层、系统层、决策层3个层次的基础上,提出并设计了从基础层到系统层信息接入的网络方式,以及系统层到决策层信息传输的联网形式,从而为油料装备信息化提供了一个可行的网络解决方案。     

RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用

基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇(折角线长度与最大折角线宽度比在4~5.5,面积负荷系数在5.5~7,重心纵向相对位置在3%~9%,艉部艇底斜升角在5°~25°之间变化)阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。     

圆柱形容器爆炸焊接数值模拟与实验

针对深空探测采样容器的特殊要求,进行爆炸焊接严实密封技术研究。利用非线性动力学软件进行铝质柱形容器爆炸焊接数值模拟,得到各种焊接初始参数的影响规律,确定较佳焊接初始参数及容器结构尺寸,并进行实验验证。实验结果表明:外盖角度为7°时,1mm壁厚外盖配4mm壁厚内圆柱或2mm壁厚外盖配6mm壁厚内圆柱,配以较合适炸药厚度,密实焊接效果较理想。研究结果为深空探测采样容器结构设计提供了较好的参考。     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．