一种自适应目标机动的α β γ滤波算法

针对传统的α-β-γ滤波算法在跟踪机动目标时性能下降的问题,文章提出一种自适应目标机动的α-β-γ滤波算法。该算法是基于多模型混合估计的思想,用残差构建模型失配度,进而迭代更新模型概率,使跟踪滤波器自适应地调节,达到更好的跟踪效果。仿真结果表明,与传统α-β-γ滤波算法相比,对于机动性较强的目标,该算法具有更好的跟踪性能。     

求解TSP问题的蚁群算法改进探讨

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法.基于群体的协作与学习,该算法已经成功地解决诸如TSP问题等多种组合优化问题.本文提出了一种改进蚁群算法.该算法根据人工蚂蚁所获得解的情况,应用一种选择策略,从而使得算法跳离局部最优解,并采用局部搜索,以获得更好的优化解.通过仿真实验获得的结果表明,该算法对于蚁群算法具有较好的改进效果.     

配送中心选址蚁群算法的求解性能优化

配送中心在选址的过程中可能会出现性能不好的现象,本文针对基本蚁群算法应用与多配送中心选址策略,提出改进建议,并以基本蚁群算法为基础限制了蚂蚁的搜索行为,并借助于信息素自适应调节机制对蚂蚁把各个配送点分配到配送中心的能力进行了改善,从而在根本上实现了基本蚁群算法性能的提高。通过仿真试验,本文的改进方法可以提高配送中心选址问题,并提高其求解性能。     

基于粒子群算法的自适应陷波器设计

传统的基于LMS算法的自适应陷波器,由于极易受到步长及其它参数的影响,学习曲线并不理想。文章在分析步长对基于LMS算法自适应陷波器的影响的基础上,将粒子群(PSO)算法应用到自适应陷波器的设计中。通过仿真结果显示,基于PSO算法的自适应陷波器收敛速度快、具有鲁棒性,优于传统的基于LMS的自适应陷波器,从而证明其有效性、可行性及工程价值。     

基于模糊自适应PID算法的车辆稳定性控制

针对传统的模糊自适应PID算法在车辆稳定控制的应用中还存在控制精度不高的问题,本文设计了一种以RBF神经网络优化模糊自适应PID算法为基础的车辆稳定性控制模型。这一模型首先优化RBF神经网络算法隐含层的中心数目,这一优化过程主要是借助减聚类的方法进行。然后采用Logistic对其中心值进行精度的提升,最后采用改进RBF神经网络对模糊自适应PID控制算法进行改进,以达到更精确的控制。仿真实验结果发现,与PID算法相比,基于模糊自适应PID算法设计的这一车辆稳定性控制模型的控制精度更高,并且在车辆稳定性控制应用中具有更好的效果。     

遗传算法与蚂蚁算法的融合在神经网络中的研究

为了克服和改进传统BP算法的不足,发挥神经网络、遗传算法和蚂蚁算法各自的优势,本文提出了一种遗传算法和蚂蚁算法的融合在神经网络中二次训练的方法,并将融合算法应用于神经网络的权值训练中,采用遗传算法生成信息素分布,同时利用蚂蚁算法求精确解,并用神经网络二次训练得到最终结果,优势互补,获得了一种优化性能与时间性能共赢的有效算法。     

基于自适应滤波窗口的改进型图像边界检测算法

本论文从还原图像的细节出发,分析了图像边界处的不同突变方式,围绕着滤波窗口的整体像素值的离散性,针对性建立了水平和垂直的自适应窗口,通过计算标准差来提升滤波窗口的有效性;通过选择自适应滤波窗口,保证图像还原后具有可靠性和实用性,同时还提升了图像的处理速度。通过与传统图像处理算法的比较,说明了本算法在图像的平滑度和边界细节的检测方面具有更好的效果。     

一种改进蚂蚁算法在TSP问题中的应用

蚂蚁算法是一种模仿蚂蚁群体行为的智能化算法.正反馈机制是蚂蚁算法的特点,它使得蚂蚁算法能够较快收敛到问题的最优解,但同时也是蚂蚁算法的缺陷,它使得蚂蚁算法容易陷入局部最优解.ACS和MMAS是两种典型的改进蚂蚁算法,通过引入伪随机概率选择规则和信息素最大、最小限制规则来加快蚂蚁算法收敛速度同时避免陷入局部最优解.目前,针对启发信息的影响进行改进的蚂蚁算法还没有.提出一种基于方向启发信息的改进蚂蚁算法,为蚂蚁算法的改进研究提供了新的思路.     

一种α稳定分布下的变步长最小ρ-范数算法

本文提出一种新的基于α稳定分布噪声环境下的自适应滤波算法,这种算法针对变步长自适应滤波算法收敛速度和稳态误差相矛盾的不足,建立了步长μ(n)与误差信号e(n)之间的新的非线性函数关系。该函数能够削弱输入端不相关α稳定分布噪声对步长调整的影响,更好地解决稳态误差与收敛时间之间的矛盾。通过系统辨识仿真结果表明,新的算法α对稳定分布下的尖峰脉冲噪声有较强的韧性,比传统的NLMP算法有更快的参数辨识速度和更小的稳态误差,同时还具有很好地跟踪多时变系统的能力。     

自适应阈值Canny边缘检测算法研究

对Canny边缘检测算法进行了对比研究,分析了传统Canny算法存在的缺陷,提出了一种改进的自适应阈值Canny边缘检测算法。首先利用具有边缘保留功能的双边滤波器滤除噪声,然后运用基于梯度幅值的类问方差最大化算法（OSTU）来确定Canny算子的高低阈值,最后进行边缘检测与连接。实验结果表明,该改进算法很好地解决了传统Canny算法存在的缺陷,而且对光照的变化和场景变化具有很强的自适应能力,进一步扩展了Canny算法的应用范围。     

主体性德育视角下学校德育评价改进探索

文章在对主体性德育的基本特征进行归纳的基础上,从理论基础、目标取向、内容和途径四个角度比较了主体性德育与传统德育,指出主体性德育是保证德育评价有效性、提高德育实效性的重要途径。进而从德育评价目标、德育评价主体、德育评价内容以及德育评价方式四个方面探索了传统德育改进途径。     

一种改进的蚁群算法及其在复杂TSP问题上的应用

以简单TSP问题为例描述了传统蚁群算法过程,提出了其存在的问题及解决该问题的方法.提出了复杂TSP问题的定义,结合改进后的蚁群算法提出了解决复杂TSP问题的方法.通过实验表明,改进后的蚁群算法能够用于解决复杂TSP问题.     

基于改进的蚁群算法求解物流订单派送问题

物流定单派送问题是现代物流配送服务的关键环节之一,需要设计一个快速有效的求解算法。为此,构建了物流定单派送路径优化问题的数学模型,设计了一个改进的蚁群算法来求解该问题。仿真试验结果表明,该算法具有较好的全局寻优能力,收敛速度快,是解决物流定单派送问题的有效算法。     

数字导向战略更新的前因及实现路径探析：组织忘却学习视角

   近年来,传统企业纷纷抓住数字技术机遇,致力于进行数字导向的战略更新活动。然而,现有文献对于传统企业数字导向战略更新前因变量的探讨还比较有限。本研究基于IS战略化和战略实践观,提出了“战略化活动-忘却学习-数字导向战略更新”的研究框架,构建了自上而下的创业导向活动、自下而上的组织即兴活动,通过组织忘却学习影响数字导向战略更新的理论模型。本文采用两种研究方法,即问卷调查和案例研究方法,探讨数字导向战略更新的前因及实现路径。研究表明：创业导向和组织即兴均有利于传统企业的数字导向战略更新;忘却学习分别在创业导向与数字化探索创新、组织即兴与数字化探索创新的关系中起到中介作用。本研究细致刻画了传统企业如何通过忘却学习进行数字导向战略更新的作用机制,具有重要的理论及实践价值。     

基于行动导向的中国传统康复治疗实践教学改革

文章以南京特殊教育职业技术学院社区康复专业学生为研究对象,将基于行动导向的教学方法和传统教学方法应用到中国传统康复治疗实践教学中,并将二者进行比较。结果显示,实验组考试成绩优秀率、学生满意度均明显优于对照组（p〈0.01）,说明基于行动导向的教学方法能有效改善实践教学的质量,是合理可行的实践教学方法。     

The roles of gamification,knowledge creation,and entrepreneurial orientation towards firm performance

In a highly competitive industry, it has been a best practice that dynamic capabilities guide technology firms to cope with challenging situations. Meanwhile, knowledge creation enables the firm to condition the success and continuity of innovations, entrepreneurial orientation to support companies in winning the competition, and gamification to engage employees in a collaborative way towards better firm performance. This study examines how technology companies can improve their performance using gamification, knowledge creation, and entrepreneurial orientation. To test the proposed model, we collected data using a questionnaire survey of 124 technology companies in Indonesia. The theoretical model used structural equation modeling (SEM) with SmartPLS 3. The results show that all constructs have a direct and positive relationship, except for the direct relationship between gamification and firm performance. Thus, entrepreneurial orientation and knowledge creation are essential components of technology companies that mediate the effect of gamification on firm performance. This study provides a theoretical and empirical basis for the antecedents of technological firm performance.     

“大科学”的相关概念及发展演变研究

为准确理解“大科学”相关概念,了解大科学研究发展趋势与组织形式演变,从历史视角对大科学时代、大科学体制、大科学研究、大科学设施的概念形成与发展进行了深入分析与对比研究,并针对大科学研究的学科领域、组织形式与动力机制进行了分析。研究发现,大科学时代与大科学体制有固有的内涵意义,随着科学前沿的发展与目标导向的转变,大科学研究从军事导向转向了社会需求导向,分布式、多目标式等新型组织形式出现,传统划分大科学与小科学研究的观点正在受到挑战,小科学研究与大科学研究或大科学装置发展出新的合作形式与路径,大科学研究正通过新的组织形式推动着当今世界的科学发展与技术进步。     

基于手术室综合运作成本的手术排程优化

手术室是医院收入和支出的重要部门,其运作管理是医院科学管理的核心环节,因此合理安排手术排程,控制手术室综合运作成本显得尤为重要.为了提升模型的实用性,在调研国内医院手术室运作现状基础上,以最优化手术室综合运作成本为目标函数,考虑完整的手术流程和多种源于国内医护现状的资源约束、手术优先级、及运作约束等实际因素,构建了手术排程的数学模型.在经典蚁群算法基础上,改进设计了新的内外层蚂蚁路径图结构,实现外层蚂蚁选择手术顺序,内层蚂蚁选择对应的资源序列.并以国内某三级甲等医院一天的手术为算例进行计算和算法评价.对比结果表明,此排程算法在排程效率、资源平衡性和手术室综合成本多个指标方面都有优越性.     

基于改进的蚁群算法中文词语自动分类技术研究

研究了中文词自动分类问题。针对传统的蚁群算法中文词语分类精确度低等问题,提出了一种将蚁群算法应用到了中文词语自动分类中。方法建立在首先对大规模语料文本进行统计和计算的基础上,得到词的一元和二元信息,然后采用了蚁群算法对该信息进行词的分类。实验结果表明,提出的算法有效提高了词语分类的精确度。     

面向应用型人才培养的物理实验教学改革设想

物理实验教学对于以培养应用型人才为目标的琼州学院来说是极其重要的,其是培养学生“发现-分析-解决”问题的科学思维能力和动手能力、拓宽学生思路及提高学生创新能力的重要途径。本文结合我校应用型办学定位和物理实验教学的现状,深入剖析了实验教学中存在的弊端,并在实验教学体系、内容、模式及师资队伍建设等方面提出了一些物理实验教学改革的思路和建议。