子空间模型辨识方法综述

作为传统线性系统辨识方法的一个有益补充,子空间模型辨识方法(SMI)近年来获得了广泛关注.这类方法综合了系统理论,线性代数和统计学三方面的思想,其特点是直接由输入输出数据辨识系统的状态空间模型,因而非常适合多变量系统辨识.首先介绍了SMI的基本思想,然后分析了3种基本算法(N4SID、MOESP和CVA)的异同点、算法实现、统计特性和模型稳定性等方面.随后探讨了其他一些SMI算法,包括连续时间系统SMI算法、频域SMI算法、闭环SMI算法和非线性系统SMI算法.为说明SMI方法的特性,通过一个工厂实际例子研究对比了3种SMI基本算法和一种传统辨识算法———预测误差方法(PEM).最后阐述了理论方面有待进一步研究的主要问题.

工业过程的子空间模型辨识

子空间模型辨识方法(SMI)是一类新兴的直接估计线性状态空间模型的黑箱建模方法,近年来获得了广泛关注.和传统的线性建模方法相比,SMI的优势不仅在于算法本身的简单可靠,也在于它的状态空间表达.本文首先简要介绍了SMI的基本思想以及3种基本算法(N4SID,MOESP,CVA).然后将这类方法应用于一个实际的工业过程建模,同时对3种SMI基本算法和一种传统辨识算法—预测误差方法(PEM)进行了研究对比.

模块化神经网络子网的动态集成方法学研究

提出一个模块化神经网络的广义定义,它包含了几乎所有多神经网络(系统)。简要分析了模块化神经网络子网集成的相关概念和问题。针对一类模块化神经网络,提出了5种基于"分而治之"原理和自适应组合的新型动态集成方法。它们之间的主要区别在于:距离测度(绝对距离测度和相对距离测度);个体数目(有些全部参与集成,有些则是部分参与);集成策略和规则(数据驱动和数据/知识驱动)。仿真实验证实了这些方法的有效性。同时,还提出了一种基于"一专多能"思想的子网训练方法。

老年手术患者静脉留置针穿刺置入方法的临床研究

目的探讨老年手术患者外周静脉留置针的最佳穿刺置入方法。方法将120例采用静脉留置针的老年手术患者随机分为常规置入组(60例)与改良置入组(60例),比较两组的首次穿刺置管成功率。结果改良置入组在首次穿刺置管成功率方面显著优于常规置入组(P<0.01)。结论采用改良置入方法能明显提高静脉留置针的首次穿刺置管成功率。

多调整因子模糊控制器的进化优化

针对一类具有多调整困子的自调整模糊逻辑控制器，提出了基于进化计算的两种优化策略：传统的带线性量化因子的优化方法和具有评价机制的非线性量化因子优化法。其中，进化算法采用的是兼顾全局搜索和局部搜索的双种群自适应遗传算法，目标函数为反映全局控制性能的ＩＴＡＥ函数。跟踪实验及鲁棒性实验表明，该方法整体效果好，动稳态性能优，鲁棒性强。

OBE理念驱动下的过程控制系统课程教学实践与反思

在OBE理念指导下,课题组对过程控制系统课程教学进行了探索,将SPOC、雨课堂、QQ群等多种在线教学手段应用于过程控制系统的教学过程中,根据课程目标,将教学分为课前、课中、课后三个阶段,并在课程中融入思政元素,实施多元化考核与评价,使在线教学能顺利完成,达到预期的教学效果。

小儿包皮环切术后全程护理干预的效果观察

目的分析小儿包皮环切术后全程护理干预的效果。方法选取2021年5月至2022年7月期间我院的80例小儿包皮环切术患儿,依据患儿家长的意愿将其分入试验组(40例)和对照组(40例),对照组患儿手术期间的护理方式为一般性模式,试验组患儿的护理模式为全程护理干预。比较两组小儿包皮环切术患儿护理前后疼痛程度评分和焦虑、恐惧、抑郁、退缩等不良焦虑、恐惧、抑郁、退缩等不良心理情绪评分改善情况、并发症发生率及患儿家长满意度。结果两组小儿包皮环切术患儿护理前疼痛程度评分、依从性评分和焦虑、恐惧、抑郁、退缩等不良心理情绪评分相比无明显差异(P>0.05),护理后两组小儿包皮环切术患儿以上疼痛程度评分、依从性评分和不良心理情绪评分均显著改善(P<0.05),且试验组疼痛程度评分、依从性评分和焦虑、恐惧、抑郁、退缩等不良心理情绪评分改善情况均显著优于对照组(P<0.05);试验组小儿包皮环切术患儿并发症发生率显著低于对照组(P<0.05),且试验组小儿包皮环切术患儿家长满意率显著高于对照组(P<0.05)。结论小儿包皮环切术后应用全程护理干预效果显著,可显著改善患儿术后疼痛程度和焦虑、恐惧、抑郁、退缩等不良心理情绪,减少感染、肿胀等并发症,提高其满意度。

模块化神经网络的Bayes子网集结新算法研究

针对模块化神经网络的重要命题——子网动态集成问题,提出一种基于改进的Bayes学习的子网集结新方法.首先从处理复杂问题能力、计算开销、训练误差限等级的合理性、逼近正确率的构造等方面分析了已有方法的不足.既而提出相应策略,其核心在于采用了简洁、相关性小的子网生成方法;同时以误差作为依据提出新的逼近正确率指标以确定子网的动态集结权值.仿真实验对两种改进方法的测试误差进行了比较研究,结果表明了改进方法的有效性.

嵌入演化策略的双种群遗传算法及其应用

针对标准遗传算法的局部搜索能力差、解的精度低等一些不足 ,提出了一种嵌入演化策略的双种群遗传算法 ,即用自适应遗传算法进行大种群寻优 ,用演化策略优化小种群。将该方法应用于非线性约束优化问题中 ,结果表明 ,该算法的局部搜索能力。

基于CubeMx软件的STM32单片机仿真实验方法

在Proteus和Keil仿真实验平台中引入CubeMx软件,提出一种单片机的仿真方法,并以通用的STM32系列单片机的串口实验设计为例,阐述了该方法的具体操作。该方法摒弃了用汇编语言开发单片机的理念,利用CubeMX图形化方法生成工程项目初程序文件,在实例中只需要用C语言依据需求编写信息的发送、接收和中断服务程序,提高了程序的可读性。同时,单片机的仿真和开发变得规范化、流程化,能够降低单片机的开发门槛,为实物实践打下基础。利用Proteus、Keil和CubeMx软件,结合高级语言进行单片机的仿真,能够用图形化方法形成开发项目的系列文件,为线下单片机的开发、应用提供了一个仿真平台,也方便线上仿真和创作。本文的方法已经应用到大学生蓝桥杯竞赛和智能汽车竞赛中,取得了较好的成绩。

基于协同过滤的知识推荐模型研究

随着在线教育的普及,各类学习平台产生了海量的知识资源和用户数据。基于这些辅助数据和协同过滤算法,提出了一种混合的知识推荐模型,用于解决传统推荐系统中的冷启动和稀疏性问题,从而提高在线学习的效率。该模型首先利用用户的注册信息和对知识的隐式反馈构建初步的个人概貌,其次根据用户对知识的显式评分和其他反馈完善个人概貌,最后根据概貌和知识间的相似度进行推荐。实验表明,该模型使用不同邻居数量测试的MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)均值约为0.7755,低于修正余弦算法的0.7901,且没有明显的噪点,同时MAE的标准差约为0.0724,低于皮尔逊算法的0.0837,相较于传统的修正余弦算法和皮尔逊算法,其在知识推荐上能兼顾良好的准确性和稳定性。

基于超星学习通的混合式教学实践——以“传感器与检测技术”课程为例

在"互联网+教育"背景下,线上线下混合式教学成为教育教学改革的新趋向。探究了一种适合"传感器与检测技术"课程的混合教学方式。在成果导向教育(outcome based education,OBE)理念指导下,以"传感器与检测技术"课程为研究对象,将超星学习通应用于该课程的线上教学,结合线下的课堂教学,最终形成线上线下互补性的混合式教学。实践表明学生学业成绩明显提高。

以“学生为中心”的计算机基础课程改革探索

针对新工科背景下计算机基础课程改革的必要性,提出计算思维导向下的计算机基础课程改革的思想与实践途径,详细阐述“以学生为中心”的课程设计方案,并结合雨课堂/学习通在线工具介绍因材施教教学方法,最后说明教学效果并分析存在的问题。

广义极值分布函数参数估计与设计洪水计算方法分析

广义极值分布是国际上水文频率计算普遍使用的分布线型。为分析广义极值分布推求设计洪水的适用性,总结了广义极值分布函数分布参数、统计特征参数、线性矩、离均系数等相互关系与计算方法,并与国内常用皮尔逊Ⅲ型分布在统计参数、设计成果等方面的差异性进行了对比分析。结果表明利用广义极值分布推求设计洪水具有一定的适用性,但推求校核洪水的合理性仍有待进一步研究。

HEC-RAS与MIKE11软件断面数据文件生成程序开发与应用

利用EXCELVBA宏技术开发HEC-RAS与MIKE11软件断面数据文件生成程序。本程序可将EXCEL格式断面数据生成符合HEC-RAS与MIKE11软件格式要求的断面数据文件,减少了手动输入的工作量,提高了工作效率,具有较高的实用价值。