简介：针对传统气力卸船机的吸嘴无法自适应吸料问题，设计了一种自适应吸嘴。在吸嘴上布置电感式传感器、射频导纳料位计以检测吸嘴与船舱以及物料的相对位置，采用带上限报警功能的电流表检测罗茨真空泵的实时电流以判断吸嘴埋人物料深度，并通过PLC实现吸嘴的自适应吸料控制。现场调试和使用状况表明，自适应吸嘴有效降低了工人的劳动强度，显著提高了气力卸船机的工作效率。

简介：应用自适应脉冲控制策略实现输出耦合复杂网络的同步.通过构造Lyapunov泛函,设计合适的自适应脉冲控器,并利用脉冲微分方程理论,建立了网络的同步准则.该准则保证了动态网络渐进同步于任意指定的网络中的单独节点的状态.数值模拟表明所得控制器的有效性.

简介：阐述了米波稀布阵雷达自适应旁瓣对消工作原理，采用了最小均方（LMS）准则对米波稀布阵雷达抗干扰性能进行了仿真。仿真试验表明，该方法干扰抑制效果良好。在仿真试验基础上，分析比较了点频单个干扰源和多个干扰源对消处理效果。

简介：主要是为了说明机载雷达环境下,空时自适应处理（STAP）对于不同任务（或雷达功能）的作用与影响,包括用于地面动目标探测的空对地任务或用于探测空中目标空对空任务。特别关注的是距离多普勒域内的杂波定位,它将为STAP需求提供基准,且也用于解释特定应用间的关键差别。由真实信号获取的典型结果用于说明预期优势。

简介：

简介：针对传统模型参考自适应控制存在的鲁棒性问题和神经网络结构庞大因而计算量膨胀的问题。提出了一种变结构神经网络L1自适应控制方法，其中变结构神经网络用于在线辨识系统存在的未知非线性函数，该网络通过对节点进行唤醒与催眠以动态调节结构，以最少的节点数进行有效的逼近，降低计算复杂度；L1自适应控制用于网络权值学习与系统非线性补偿，反馈回路中设有一个低通滤波器，只要满足L1增益条件，就能确保系统的输入输出信号的瞬态响应和稳态跟踪性能与一个期望的线性时不变系统的响应保持一致。通过对四旋翼飞行器进行仿真，验证了该方法的有效性。

简介：如何利用移动设备的位置识别功能开发创新性的移动应用系统，是众多研究者和商业应用开发者关注的焦点。基于位置识别的移动学习系统5R自适应框架为实现自适应移动学习环境提供了一套解决方案和标准化结构。5R自适应框架能够根据学习者、位置、时间、移动设备等因素自动生成学习者所需要的学习内容，增强学习者与学习情境之间的交互。5R自适应框架的实施需要描述基于位置的学习内容并使之标签化，建立自适应约束条件和学习内容之间的关系。在基于位置识别的地理课实地考察移动学习过程中，5R自适应框架能够很好地支持这一应用，而且在实现过程中体现出高度的灵活性。

简介：计算机自适应性测试中的连续概率比例试模式，是一种适用于普通教师利用网络技术在班级教学这样的小规模测试中评估学生语言学习效果的测试模式。其基本原理就是估计被试连续测试时答对与答错的概率，然后与“掌握”和“未掌握”两个相互对立的假设作比较而产生相应的决策。它一方面可以弥补基于IRT测试模式应用范围的不足，_另一方面可以更好地帮助教师完成对于学生语言能力的评估。

简介：学生资助的供求关系必然受到经济周期的影响：经济扩张则资助供求关系趋于平衡，经济紧缩则资助供求关系趋于失衡。为应对这一问题，可应用控制论原理，设计学生资助的自适应供给系统：一方面盯住学生就业率，调整风险补偿金比例上限，再辅之助学贷款保险机制，可建立入学资助的双重供给调节机制；另一方面盯住学生父母的社会就业率，使学生生活资助与社会就业率同比变动，可构建生活资助的供给调节机制。这一系统在政策和财政上均可行，还可以促进教育公平和经济发展，具有较高的应用价值。

简介：为提高入侵性杂草优化算法（IWO）的种群多样性,使算法在处理高维多峰问题时具有更好的全局收敛性。结合小生境思想提出一种小生境杂草优化算法（NIWO）。该算法根据种群内个体间的欧式距离对杂草种群进行分类,并采用自适应小生境数策略确定分类个数,对种群进行繁殖竞争等其他操作,从而增强种群的多样性,提高算法的全局寻优能力,保证算法的收敛精度。利用4个标准测试函数测试算法的寻优能力,仿真结果表明,无论对于低维还是高维多峰函数,NIWO算法的收敛精度和稳定性都优于标准IWO算法。

简介：在水声通信中,由于多径效应引起的时间延迟扩展不仅限制了信道的带宽,还引发了码间干扰（ISI）,限制了系统的传输性能.为了降低码间干扰提升系统的传输性能,可采用自适应均衡器来限制码间干扰.采用基于LMS（LeastMeanSquare）算法的自适应均衡器来提升系统的传输性能,并通过Matlab进行仿真.

简介：摘要采用先进的自适应组合净化水处理工艺对井下废水进行处理，解决矿井水直排造成的环境污染问题，实现资源循环利用。

简介：本文简要的介绍了一种新的图像分割方法,该方法对于分割灰度图像有较高的效率和准确率。

简介：电动助力转向系统的关键技术之一是助力电流的控制精度。针对传统PID电流控制器存在参数修改不方便、不能进行参数自整定的缺点,设计了基于模糊自适应PID电流控制器。仿真结果表明,该控制器能将PID控制的精确性和模糊控制的自适应性、较强的鲁棒性进行有效结合,提高了电流控制的精度,同时改善了控制系统的动态效果和鲁棒性。

简介：Leland模型是在考虑交易费用的情况下，对Black—Scholes模型进行修改得到的非线性期权定价模型．本文针对Leland模型，提出了一种求解非线性动力学模型的自适应多尺度小波同伦摄动法．该方法首先利用插值小波理论构造了用于逼近连续函数的多尺度小波插值算子，利用该算子可以将非线性期权定价模型方程自适应离散为非线性常微分方程组；然后将用于求解非线性常微分方程组的同伦摄动技术和小波变换的动态过程相结合，构造了求解Leland模型的自适应数值求解方法．数值模拟结果验证了该方法在数值精度和计算效率方面的优越性．

简介：目的验证自适应噪声下旬子识别阈测试方法的可靠性，获得自适应噪声下语句识别阈算法的正常青年男性参考值。方法21名正常听力男性青年（平均年龄21±1．56岁）接受测试。采用嘈杂语噪声下汉语短旬识别测听材料，使用自行编制的自适应算法经言语测昕软件进行噪声下旬子识别阈测试。受试者每人每耳各测试2表。使用维验将获得的平均识别阈SNR‰与所采用材料的整体识别阈SNR50进行比较。结果自适应方法测得噪声下平均句子识别阈SNR50a为（-5．75±0．92）dB。左右耳识别阈之间无统计学差异（P=0．0796）。正常青年男性95％医学参考值范围为（-7．55dB，-3．95dB）。使用自适应算法获得的噪声下旬子识别阈略高于正常听力人群中通过多强度测试获得的识别阈（P〈0．0001）。结论该自适应噪声下语句识别阈算法快速、可靠，为临床提供了一种评价噪声下言语识别能力的测听方法。

简介：目的探索利用食管癌患者首周放射治疗时的锥形束CT（conebeamcomputedtomography，CBCT）图像，建立个体化计划靶区以减少正常组织受照剂量的可行性。方法选取行根治三维放射治疗的食管癌患者10例，获取每位患者治疗首周前5次及后续每周治疗前CBCT验证图像，将其导入治疗计划系统中，与治疗前的定位CT图像配准融合。然后在每个CBCT图像上按患者治疗前靶区勾嘶原则，再次勾画临床靶区（clinictmnorvolume，CTV），并根据首周治疗的摆位误差平均值外扩生成计划靶区（planningtumorvolume，PTVo将首周5个CBCT上勾画的PTV轮廓映射到定位CT上合并生成PTVl，以此法生成后续2-6周的IYFV2，、按照初始计划（PlanA）的参数设置，保持靶区处方剂量及各危及器官的限量要求不变，以PTV1为靶区，制定一个新的放射治疗计划，即患者个休化的自适应放射治疗计划（PlanB）。用新计划（P1anB）的95％等剂量线评估PTV2覆盖度，通过剂量一体积直方图（DVH）来比较PlanA与PlanB中肺、心脏和脊髓的受照射剂量。结果PTV1体积比PTV休积小（P〈0．05）；PlanB中处方剂量95％等剂量线的覆盖率分别为：PTV1=（98．9±2．0）％和PTV2=（99．1±2．0）％，筹异兀统计学意义（P〉0．05）。PlanB的危及器官所受剂量均小于PlanA：肺V20（25．1％vs26．9％）、平均剂量（14．0Gvvs15．1Gy），心脏的平均剂量（16．7GyUS19．7Gy）和脊髓最大剂量（42Gy：US43Gy），差异具有统计学意义（P〈0．05）。结论利用患者治疗白饲CBCT图像资料反馈的信息，可以有效减少计划靶区体积。修改后的汁划可在后续治疗中开展，并能进一步减少靶区周同危及器官的照射剂量和潜在提高靶区剂量。

简介：寓教^TM交互式液晶一体机（液晶白板）面世一年多来,已在教学、会议、展览等领域取得了巨大的成功。产品经过不断的改进,致力于让更多用户使用方便,有更加良好的用户体验。从一体机的日常使用中发现,为了使环境美观、应用便捷,

简介：

简介：摘要随着社会的发展，时代对学校建筑提出新的要求，学校建筑是学校品牌竞争的重要组成部分，学校建筑设计应该按照自身的特点原则来设计，以适应时代发展的需要。