未知非线性系统的神经网络建模与控制仿真研究

针对一类未知非线性系统的建模与控制问题,采用基于神经网络的多步预测控制算法进行了仿真研究,仿真对象选取控制工程界常用的单摆试验装置.该算法的实现步骤为:获取系统开环试验数据;辨识神经网络正向动态模型;设计非线性优化控制律.仿真研究结果表明,所提出的建模与控制方法是有效的.     

一类安全性苛求软件非规则测试案例自动生成技术

目前,铁路车站计算机联锁软件测试平台包含自动测试和人工测试.人工测试案例是一些复杂的非规则的案例,这部分案例由于难以自动生成而至今没有纳入自动化测试.在对这部分案例进行分析基础上,通过一系列定义,用抽象的脚本语言对其进行描述,并给出脚本的案例还原算法,从而使其能够自动生成.     

基于数学建模的油罐容积表校正

油罐在使用过程中因地基下沉、地震、管线存油、发油频繁等因素的影响,往往会出现变位,造成计量不准,需要对油罐容积表进行校正,数学建模法可较好地解决油罐变位后油罐容积表的校正问题。由建立的油罐数学模型得到无变位时的罐容表,经过实际数据检验和分析得出误差因子。分析误差因子的由来,利用误差因子修正变位后模型,根据修正后的变位模型得出变位容积表。     

基于齐次坐标的微动建模与微多普勒特征分析

针对目标微动数学模型表达不统一的问题,引入计算机图形学中的齐次坐标表示方法,给出了三维坐标系和旋转变换的齐次变换矩阵描述,推导了自旋、锥旋、进动和章动目标微动模型的通用矩阵表达.并分析了目标回波频移的组成,得到了微多普勒的理论表达式.微动回波Gabor变换时频图与微多普勒理论值的仿真结果表明,通用的矩阵表达可以简明且准确地描述目标的微动.     

新疆高校维吾尔族学生英语学习中母语负迁移现象的研究

本文从迁移理论出发,以调查维吾尔族母语负迁移为目的,结合访谈、调查问卷和写作,对分布在新疆不同高校里的维吾尔族学生进行了调查研究,最后得出结论：维吾尔族学生在英语学习中受母语负迁移的影响较大,其中与维吾尔语差异最大的语法方面所受母语影响最大,母语思维是产生负迁移的主要原因,其它方面受汉语影响也比较大。基于上述研究,为了避免负迁移的发生,本文提出了相应的建议。     

语言测试的反拨效应与英语测试改革的几点建议

目前,我国英语测试种类繁多,并对教学产生了一些负面影响,致使英语教学存在着一定的应试倾向,而语言测试的正反拨效应,即以测试促进教学的作用却没有得到充分体现。如何使测试对教学起到促进作用,解决此问题的关键就是修改英语测试的题型,使题型多样化,尽量采用能考查学生语言应用水平的题型,并增设英语口语水平测试。通过语言测试的正反拨效应促进英语教学,提高英语教学质量。     

无人动力伞建模及预测控制

建立了无人动力伞6自由度控制模型,依托该模型分析了系统的动力学特性与动态性能,阐述了基于预测控制算法的无人动力伞系统飞行控制律,并在实际飞行条件下,验证飞行控制系统的控制精度。     

基于Petri网的装备维修过程建模与AnyLogic仿真

针对装备维修重修复质量、轻过程质量,导致效率不高、浪费较重、缺乏过程管控等问题,建立了装备维修过程库所/变迁网模型和着色时间Petri网模型,给出了装备维修过程动态性、随机性、时间性描述,提出了不同修理技能人员工序完成时间的计算方法,运用AnyLogic软件进行了装备维修过程仿真,得出了不同人员组合所对应的不同维修时间和工序返工情况,为维修过程优化与验证提供了一种思路。     

陆军作战复杂系统ABMS机理研究

研究陆军作战复杂系统,需要解决两个不可回避的基本问题。一是怎样利用复杂性理论研究陆军作战系统的复杂性,即怎样借鉴复杂性理论构建复杂性思维模式。要解决这个问题,首先必须弄清复杂性理论概念的核心原理。二是在复杂性思维模式下,怎样进行陆军作战复杂系统的ABMS。要解决这个问题,首先必须弄清陆军作战复杂系统ABMS的机理所在。就这两个问题,在研究复杂性理论概念核心原理的基础上,构建了复杂性思维模式框架——复杂性分析二维结构,并由此探索了陆军作战复杂系统ABMS的机理:二维结构、"四个要素"、基本过程和陆战Agent模型框架,为陆军作战复杂系统的ABMS奠定了基础。     

OODA-L模式下的智能无人集群作战仿真建模框架

介绍了智能无人集群作战的相关概念,为反映智能无人仿真实体的自主能力和适应能力,提出将学习过程显性化的观察-判断-决策-行动-学习(Observe, Orient, Decide, Act and Learning, OODA-L)模式,并进一步扩展为适用于集群协同的Co-OODA-L模式。在智能无人仿真实体的总体描述上,采用马尔可夫决策过程进行数学抽象处理,提出智能无人Agent的三域分层结构。为体现智能无人集群作战的自主协同、分布式等特点,提出了利用人工神经网络将可变数量的智能无人Agent融合为同构或异构集群进行协同作战建模的体系结构。