针对神经网络初始结构的设定依赖于工作者的经验、自适应能力较差等问题,提出一种基于半监督学习(SSL)算法的动态神经网络结构设计方法。该方法采用半监督学习方法利用已标记样例和无标记样例对神经网络进行训练,得到一个性能较为完善的初始网络结构,之后采用全局敏感度分析法(GSA)对网络隐层神经元输出权值进行分析,判断隐层神经元对网络输出的影响程度,即其敏感度值大小,适时地删减敏感度值很小的神经元或增加敏感度值较大的神经元,实现动态神经网络结构的优化设计,并给出了网络结构变化过程中收敛性的证明。理论分析和Matlab仿真实验表明,基于SSL算法的神经网络隐层神经元会随训练时间而改变,实现了网络结构动态设计。在液压厚度自动控制(AGC)系统应用中,大约在160 s时系统输出达到稳定,输出误差大约为0.03 mm,与监督学习(SL)方法和无...

针对动态神经网络分类器训练时采样时间长、计算量大的问题,提出一种动态神经网络分类器的主动学习算法。根据主动学习AL(Active Learning)算法中一种改进型不确定性采样策略,综合考虑样本的后验概率及其与已标记样本间的相似性,标注综合评价得分值较小的样本,将其用于对网络分类器的训练。通过Sobol’敏感度分析法,神经网络适时地增加敏感度值较大或删减敏感度值较小的隐层神经元,以提高其学习速率,减小输出误差。分类器训练仿真实验结果表明,与被动学习算法相比,该算法能够大大缩短网络分类器训练时间,降低其输出误差。将该算法用于液压AGC系统中,实验结果表明,该算法可实现系统中PID控制器参数的在线调节,提高了厚度控制精度,以此验证了该算法的适用性。

随着模/数转换器（ADC）性能的提高,如何用最有效的方法对ADC进行准确而快捷的测试,成为当今研究的热点问题。提出了一种应用于高精度ADC片上测试的高精度高线性度模拟三角波信号发生器。该信号发生器由方波积分器和迟滞比较器反馈控制电路组成,可为精度高达14 b的模/数转换器的静态特性测试提供足够精度的片上测试激励。仿真结果表明,该信号发生器所生成的三角波电压范围为82 mV~1.719 V,周期为366 μs,INL小于24 μV,等效精度达到16 b以上,具有非常高的线性度,并且可根据所需要的周期和幅度进行方便而有效的调整。

本文运用材料力学原理阐述了日常生活和生产实践中电线杆中的力学特性

介绍了一种基于DSP的数字控制器的总体结构及控制器算法的设计。在此基础上构建了三轴静电悬浮系统，并通过仿真和实验讨论了不同采样频率对系统性能的影响。实验结果表明，系统带宽达到750Hz，谐振峰小于3dB，刚度等各项性能均满足静电悬浮系统的指标要求。

主要介绍了国外储罐计量仪表的发展动向及特点,按照油品测量方式的不同,描述了几种接触式和非接触式液位计量仪表和静压计量仪表如压阻式传感器和电容式传感器的工作原理和应用特点,阐述了国外在储罐测量领域所采用的新思想、新技术、新方法和新工艺以及在该领域的发展方向,指出了我国在该领域的一些差距,探讨了国内仪表的发展方向。

研制了大电流、大库仑两电极气体开关，并研究了其静态特性，给出了开关自击穿概率拟合公式。结果显示：自击穿电压与工作气压基本呈线性递增关系；随着气压的升高，自击穿电压的分散性逐渐增大。数值模拟和实验对比显示，开关自击穿电压的分散性基本满足两参数威布尔分布。该项研究成果能够为选择开关的工作电压及充气压力提供参考，以满足能源系统可靠性的要求。

针对大型船舶人员上下船通道位置特殊,登船梯横向跨度大、通行人数多,撤收后不能占用码头空间,船舶自身无法携带和搭建码头登船梯等问题,设计了一种用于大型船舶靠泊码头期间临时供船员上下的登船梯。该梯能安全可靠地搭设在大型船舶上,工作时能自动适应潮差、海流对船舶和码头相对位置变化的影响。

针对送厂大修的LS12型寿力螺杆空气压缩机存在的常见故障，客观地分析了发生故障的主要原因，并提出了预防措施。

为保证机器的液压系统工作稳定、灵敏和可靠，并延长使用寿命，应特别注意“5防”，即防脏污、防进气、防进水、防高温和防泄漏。