基于禁忌混沌萤火虫算法的感应电机参数辨识

针对传统感应电机参数辨识方法中存在的可辨识参数少、辨识精度低等缺陷,提出了一种禁忌混沌萤火虫算法对感应电机参数进行辨识。该方法能够同时辨识定子电阻、定子电感、转子时间常数和漏感,且对辨识参数没有严苛的先验要求。为了提高参数的辨识精度,改进了算法吸引度公式并融入混沌理论和禁忌搜索的思想以克服萤火虫算法收敛精度低、易于陷入局部最优的不足。仿真表明,相较于其他3种算法,该算法具有较强的稳定性和较好的收敛精度,并能在不同转速和负载的情况下,以较短时间将辨识参数收敛到真实值附近,具有实用性。

选择性集成极限学习机分类器建模研究

极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)具有训练过程极为快速的优点,但在实际分类应用中ELM分类器的分类精度和稳定性有时并不能满足要求。针对这一问题,在ELM用于分类时引入一种训练结果信息量评价指标来改进输出权值矩阵的求解方法,并增加隐层输出矩阵竞争机制来提高ELM的稳定性。为了进一步提高ELM的分类正确率,借鉴神经网络集成的理论,提出一种选择性集成ELM分类器。在集成方法中采用改进Bagging法并提出一种基于网络参数向量的相似度评价方法和选择性集成策略。最后通过UCI数据测试表明,同Bagging法和传统的全集成法相比,该方法拥有更为优秀的分类性能。

基于RFID的小麦加工企业内部物流技术

营销物流、仓储物流是企业内部物流的重要环节,而企业内部物流又是企业制造执行系统(MES)的重要模块,无线射频识别(RFID)技术作为企业内部物流感知层的关键技术,在企业MES内部物流中得到了越来越多的应用。以小麦加工企业为对象,基于RFID技术,提出了实现小麦加工企业营销流程无纸化、仓储管理智能化的解决方案,为小麦加工企业MES的建设提供了技术支撑。

基于一卡通的面粉销售系统设计与实现

阐述了利用计算机控制技术及中间件技术实现Web模式的面粉销售的信息化管理,借助严密的流程控制和完善的功能设计使得信息交互电子化,提高了信息交互的速度,防止了伪造信息、堵塞了销售过程中的各种漏洞、杜绝了管理中存在的弊端。利用一卡通实现面粉销售的全程动态监控,帮助企业提高经济效率,增强竞争实力。

预见性护理与循证护理在手术室麻醉患者护理中的应用效果比较

研究手术室麻醉患者实施预见性护理与循证护理的应用效果。方法 选取66例手术室麻醉患者,分两组,对照组常规护理,研究组预见性护理+循证护理。结果 研究组患者疼痛评分和术后并发症发生率显著低于对照组,P<0.05;研究组患者生活质量评分和护理满意度显著高于对照组,P<0.05。结论 对比常规护理,在手术室麻醉患者护理中实施预见性护理与循证护理的应用效果更为显著。