伺服系统位置增益对数控机床性能的影响

数控机床的性能很大程度上是由伺服系统的性能决定的,而影响伺服系统性能的因素很多,其中位置增益对伺服系统性能的影响尤其显著。笔者在此以自动控制理论为依据通过误差和稳态误差的分析计算,再结合数学方法对直线轮廓、圆弧轮廓、拐角加工、爬行、最大进给速度等技术性问题进行推导,得到相关的公式,从这些公式可以看到位置增益与这些技术性问题之间的关系,以实例分析位置增益对加工过程中直线轮廓、圆弧轮廓、拐角加工、爬行、最大进给速度的影响,从而说明伺服系统中位置增益对数控机床性能的影响,并结合实际提出FAUNCOi系统位置增益的调整、设置的方法。     

基于粗糙集-LVQ神经网络的入侵检测模型研究

提出了一种基于粗糙集-LVQ神经网络的入侵检测模型。首先将粗糙集作为前置处理系统对属性进行约简,再根据粗糙集处理后的学习样本集,构建LVQ神经网络结构,实现对入侵进行检测。实验结果表明该方法优于其他同类方法。     

线性流形上矩阵方程AXA~T=B的双反对称解

利用矩阵对的商的奇异值分解研究了线性流形上矩阵方程AXA^T=B双反对称解．     

传递矩阵法在结构振动响应分析中的应用

传递矩阵法因其简便、快捷,已被广泛应用于机械、航空和航天等领域.本文以航空发动机低压转子临界转速分析为例,对传递矩阵法在结构振动响应分析中的应用方法和分析步骤进行了详细的介绍,并给出了某型发动机低压转子在不同支承刚度下的临界转速.     

基于灰度共生矩阵的纹理特征值提取

图像分类识别的常用方法是先提取图像特征,再进行特征值的归类。图像特征包括几何特征、形状特征、颜色特征、纹理特征等等。本系统主要针对图像的纹理特征进行提取、分析,通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理,利用灰度共生矩阵产生的四个纹理特征值使其能有效的描述相应图片的纹理特征,最后实现具有显著纹理特性的图像的分类识别。     

大学生创业动力机制研究初探——基于SWOT矩阵分析模型的视角

运用SWOT矩阵分析模型,研究大学生创业动力机制,可以全面、系统地把握大学生创业动力的来源,进而完善大学生创业动力机制,强化大学生的创业动力,增强大学生的创业活力,提升大学生的创业素质。将SWOT矩阵分析模型与大学生创业动力机制有机结合,寻求它们之间的契合之处,能够获得新颖的研究成果。     

关于电机瞬态过程分析中常用坐标系坐标变换的研究

在电机瞬态过程分析中,经常利用不同坐标系之间的坐标变换来分析问题,本文通过介绍坐标变换原理,对和120这五种常用坐标系进行了研究与分类,将它们之间相互转换的复杂变换矩阵拆分为相对简单并且容易记忆的矩阵,通过引入的实复变换矩阵与旋转变换矩阵,实现了五种常用矩阵的转换。     

蛋白质loop区域闭合数值方法分析与比较

针对蛋白质loop区域的闭合问题,比较分析了两种来源于机器人学的数值方法——循环坐标下降法（CCD）和雅可比矩阵方法,进行了实现并设计实验。在计算时间和闭合效率方面循环坐标下降法要明显优于雅可比矩阵方法,而雅可比矩阵方法则可以较平均地改变每一个二面角值。     

带分级思想的遗传工作流挖掘算法

针对基于遗传算法的工作挖掘中容易淘汰掉适应度低的个体,从而丢失存在于低劣个体中的优良基因片导致得到的解不理想的情况,提出一种带分级思想的遗传算法对工作流进行挖掘。该算法采用因果矩阵作为工作流模型的编码。在创建初始种群阶段引入启发式规则,并根据个体的适应度值对种群实施分级策略,提高解的质量。仿真实验表明该方法与基于遗传算法的工作流挖掘方法相比更能产出较高质量的解。     

基于改进SVM的新疆北部地区积雪面积反演研究——以天山山区中段为例

积雪面积是融雪径流模型中变量数据输入之一,准确的获取雪盖范围是进行流域尺度融雪水文过程研究的关键,在水资源管理及洪水预报中具有重要意义.本文以天山山区中段为例,利用MODIS数据,提出了结合混合光谱分解的积雪分量及灰度共生矩阵提取的纹理特征的SVM分类方法,对研究区积雪面积信息提取进行了研究.结果表明:通过利用混合光谱分解的积雪分量作为SVM的特征输入,总体分类精度比传统SVM分类结果有了一些提高.同时考虑结合基于灰度共生矩阵提取的纹理特征用于分类中,总体精度比传统SVM方法提高了1.081％,制图精度达到了99.01％.本文提出的分类方法能够适应特征组合之间的非线性关系,从而能提供更多的区域地物空间分布信息,能够调整无样本地表类型地区的积雪面积反演,对今后的融雪水文过程研究有重要意义.