一种基于零控脱靶量的滑模末制导律设计

基于零控脱靶量的思想,提出一种能够有效针对大气层再入目标的滑模末制导律.首先,建立纵向平面内的弹目相对运动方程;然后利用扩张状态观测器对目标机动加速度信息进行估计,并对零控脱靶量算法进行分析,提出了制导律的设计思路;接着利用滑模变结构控制理论进行制导律的推导;最后进行仿真分析,仿真结果证明,所设计的制导律能够很好地对目标弹进行拦截,并且指令的跟踪效果也很好,从而验证了算法的有效性.     

一种天波雷达探测威力评估方法

研究了天波雷达探测威力的评估方法.基于天波雷达探测威力的3类17种指标,采用层次分析法(AHP)建立了一种三级层次结构的探测威力定量评估模型,讨论了各级权重的定量计算方法,并对模型的有效性进行了检验.结果表明,运用该方法对天波雷达进行探测威力评估是有效可行的.     

课堂教学中的问题情境创设

课堂教学中创设恰当的问题情境,能唤醒学生强烈的求知欲望,保持持久的学习热情,培养学生探索知识的能力和方法,促进学生全面地获得知识。在教学过程中,从学生的生活经验和已有知识出发,创设生动有趣的情境,使学生在课堂教学中通过有效的课堂活动,掌握基本的知识和技能,学会从多角度去观察事物、思考问题,激发学习兴趣和愿望。在课堂教学设计中,要根据学生实际、教学内容实际、社会实际去设计、创设问题情境,以便提高教学效果。     

融合可修性度量和双线学习的反导预案修正

对反导预案应用中基于预案推理的预案修正技术进行了研究,提出了一种新的反导预案修正方法。首先,在定义预案属性否决权和修正裕度的基础上,设计了一种考虑预案可修性的相似度计算方法;然后,以其为预案检索和修正规则学习的导向,融合离线预案库学习和在线实时学习策略,给出了预案修正规则的双线学习方法;建立了融合预案可修性度量和双线学习的反导预案修正模型,并对规则的归纳学习策略进行了研究;最后,进行了实例验证,结果证明了新修正方法的可行性和有效性。     

维吾尔史诗《福乐智慧》及其数学思想解读

《福乐智慧》是一部反映古代维吾尔人社会生活的百科全书,广泛地涉及到哲学、政治、法律、军事、伦理、宗教、天文学、数学等领域,其中的数学与数学教育思想尤为丰富。《福乐智慧》探讨了诸如什么是数学,为什么要学习数学,学习什么内容,如何学习数学,以及学习数学对人的一生有什么影响等问题。《福乐智慧》所涉及的数学内容包括算术、几何学、三角、代数,尤其是特别提到了欧几里得的《几何原本》。总结发掘《福乐智慧》的数学教育思想,对于批判继承中华民族的优秀文化成果,让国内其他兄弟民族乃至世界各国客观全面地了解新疆古代维吾尔数学发展史,填补我国数学发展史和中亚数学发展史上的空白等有重要意义。     

普通高校网络工程专业实验室的设计与建设刍议

本文主要针对那些定位于培养工程应用型网络专业人才的普通高校,分析了其对于计算机网络、网络工程与网络技术应用方面的专业实验室的建设需求,并基于此提出了此类实验室的一种设计方案,同时进一步探讨了此类实验室在建设后期与管理方面应当把握的主要问题。本文提出的建设方案和思路,具有一次性投入不高、可扩展性强、易于实施、灵活适应性好、可支持远程开放式实验等优点,因此不失为一种可行的选择。     

民族班高等数学教学改革研究

当前关于高校民族班的高等数学教学存在诸多问题,文章首先分析了制约民族生高等数学学习的一系列因素,并着重从激发兴趣动机、注重基于双语的数学语富教学、加强高等数学教学的文化相关性、实施基于民族生自主学习的PBL教学模式、倡导促进民族生的全面和谐发展的多元评价考核模式等方面提出了改进对策。     

数字化计量系统移动现场检测平台设计

针对数字化电能计量设备现场安装分散、现场检测困难的问题,提出了构基于无线通讯的模拟量输入合并单元、数字化电能表现场检测原理以及基于复合辛普森算法的电能计量算法;构建了数字化计量回路现场测试系统,设计了车载移动检测平台整体结构.采用一套传统计量装置现场检测系统与该平台进行比对,检测结果满足0.05级准确度要求.该平台实现...     

面向混部云失败批处理作业的预测算法

为了降低混部云失败批处理作业的风险,使用K-means聚类算法将批处理作业分为四类,在分类的基础上提出了二层嵌套分类模型(two-layer nested classification model, TLNM),实现了基于TLNM的预测算法。基于Ali Trace 2018数据集上的实验结果表明,该算法的接受者操作特性(receiver operating characteristic, ROC)曲线明显优于其他常用分类器,ROC曲线下面积(即AUC)可以达到0.978,表明该算法具有良好的分类性能。同时召回率可以达到0.951,通过混淆矩阵可以看出TLNM算法能够准确预测出执行失败的批处理作业。     

面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。