交通流量VNNTF神经网络模型及其预测研究

研究了VNNTF神经网络交通流量混沌时间序列预测的问题。首先,通过混沌理论提取了交通流量时间序列的混沌特征,并在此基础上建立了VNNTF神经网络交通流量时间序列模型;接着,阐述了VNNTF神经网络学习算法原理．设计了交通流量Voltem神经网络的学习算法快速学习算法：最后利用交通流量混沌时间序列对VNNTF网络模型、Voherra预测滤波器和BP神经网络进行了单步预测,并对预测结果的仿真图和真实值与预测值的方均根进行了比较,结果表明基于混沌学习算法的VNNTF神经网络的预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。     

自动化卓越工程师培养的课程体系研究

以自动化专业卓越工程师教育培养计划为背景,研究本科层次培养的课程体系问题。提出包括公共基础课、学科基础课和专业限选基础课的教学计划,以及校内集中实践性教学和企业实践教学的课程体系。对于校内集中实践性教学和企业实践教学给出了具体的实施内容和考核办法。