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基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法 被引量:128
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作者 刘建华 杨建国 +2 位作者 刘华平 耿鹏 高蒙 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期18-27,共10页
针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题,提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向... 针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题,提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向于具有高适应值的子空间搜索,减少了蚁群算法在盲目搜索路径过程中产生的局部交叉路径及蚂蚁'迷失'数量,提高了蚁群对障碍物的预避障能力。对不同参数组合下2种算法及其它改进算法仿真结果做了比较,验证了基于势场蚁群算法的全局路径规划能够加快寻优过程且具有较强的搜索能力,收敛速度提高近1倍。 展开更多
关键词 移动机器人 蚁群算法 人工势场 路径规划
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一种基于样本熵的轴承故障诊断方法 被引量:130
2
作者 赵志宏 杨绍普 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期136-140,154,共6页
运用非线性动力学参数样本熵作为特征,对轴承正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障四种工况的振动信号进行分析识别。针对利用原始振动信号的样本熵只能在一个尺度域进行分析,无法准确区分轴承运行状况的问题,提出一种基于集成经验模... 运用非线性动力学参数样本熵作为特征,对轴承正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障四种工况的振动信号进行分析识别。针对利用原始振动信号的样本熵只能在一个尺度域进行分析,无法准确区分轴承运行状况的问题,提出一种基于集成经验模式分解与样本熵的轴承故障诊断方法。首先利用集成经验模式分解方法将原始振动信号分解为有限个内蕴模式分量,从中选取包含故障主要信息的前几个内蕴模式分量的样本熵作为特征,然后利用支持向量机进行轴承故障诊断,这样可以在多个尺度对轴承信号进行分析,提高了轴承故障诊断的准确率。通过轴承故障实测信号的诊断实验,证明了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 集成经验模式分解 样本熵
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基于小波包变换与样本熵的滚动轴承故障诊断 被引量:75
3
作者 赵志宏 杨绍普 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期640-644,692,共5页
针对滚动轴承振动信号的不规则性和复杂性可以反映轴承故障的发生和发展,提出一种基于小波包变换与样本熵的轴承故障诊断方法。样本熵可以较少地依赖时间序列的长度,将轴承振动信号进行3层小波包分解,利用分解得到的各个频带的样本熵值... 针对滚动轴承振动信号的不规则性和复杂性可以反映轴承故障的发生和发展,提出一种基于小波包变换与样本熵的轴承故障诊断方法。样本熵可以较少地依赖时间序列的长度,将轴承振动信号进行3层小波包分解,利用分解得到的各个频带的样本熵值作为特征向量,利用支持向量机对轴承故障进行分类。对轴承内圈故障、滚动体故障和外圈故障3种故障及不同损伤程度的实测数据进行实验,结果表明该方法取得较高的识别率,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 小波包变换 样本熵 故障诊断 支持向量机
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基于BiLSTM的滚动轴承故障诊断研究 被引量:38
4
作者 赵志宏 赵敬娇 魏子洋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期95-101,共7页
针对滚动轴承的故障诊断,设计并实现了一种基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)的诊断模型。将原始振动信号直接作为模型输入,自动提取滚动轴承故障特征,可以对内圈、滚动体、外圈不同故障类型及不同损伤程度的滚动轴承进行故障识别。该模... 针对滚动轴承的故障诊断,设计并实现了一种基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)的诊断模型。将原始振动信号直接作为模型输入,自动提取滚动轴承故障特征,可以对内圈、滚动体、外圈不同故障类型及不同损伤程度的滚动轴承进行故障识别。该模型通过BiLSTM神经网络自动提取轴承振动信号的深层信息,弥补了传统故障诊断方法需要人工提取特征的不足,实现端到端的滚动轴承故障智能诊断。滚动轴承实测振动信号实验结果表明故障识别准确率可以达到99.8%以上,该方法具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 双向长短期记忆网络 轴承故障诊断 深度学习
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滚动轴承复合故障诊断的自适应方法研究 被引量:33
5
作者 马新娜 杨绍普 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期145-150,共6页
铁路货车滚动轴承检测中多种故障共存的情况普遍存在。针对单通道情况下复合故障难分离和诊断的问题,提出了基于陷波器的自适应复合故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承的复合故障振动信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decompositio... 铁路货车滚动轴承检测中多种故障共存的情况普遍存在。针对单通道情况下复合故障难分离和诊断的问题,提出了基于陷波器的自适应复合故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承的复合故障振动信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),根据各个本征模态函数与原始信号的相关系数最大化原则对信号进行重构,进一步通过频谱分析识别出滚动轴承主故障。在此基础上,利用自适应陷波器系统对原始振动信号的主故障信号进行陷波处理。然后再对筛去主故障信息的信号进行次故障诊断。通过仿真和实验分析,结果表明基于陷波器的自适应复合故障诊断方法能在一定程度上满足复合故障信号分离和故障诊断的要求,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 复合故障 滚动轴承 陷波器 经验模态分解
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基于残差连接和1D-CNN的滚动轴承故障诊断研究 被引量:32
6
作者 赵敬娇 赵志宏 杨绍普 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期1-6,共6页
针对滚动轴承故障诊断人工提取特征困难、浅层诊断模型性能差的问题,提出一种基于残差连接的一维卷积神经网络(1D-CNN)的深层轴承故障诊断模型。将原始轴承振动信号输入网络中,利用具有残差连接的多个一维卷积层自动提取特征,残差连接... 针对滚动轴承故障诊断人工提取特征困难、浅层诊断模型性能差的问题,提出一种基于残差连接的一维卷积神经网络(1D-CNN)的深层轴承故障诊断模型。将原始轴承振动信号输入网络中,利用具有残差连接的多个一维卷积层自动提取特征,残差连接能够在提取深层特征信息的同时将浅层提取的特征信息保留下来,与无残差连接的一维卷积网络相比能获得更丰富的轴承信号特征信息,并输入到Softmax层进行分类,输出轴承振动信号的故障类型。该研究通过不同残差网络结构模型的设计,验证具有残差连接的1D-CNN的网络模型在轴承故障诊断的有效性。试验结果表明,残差连接能有效提高轴承故障诊断的准确率。 展开更多
关键词 一维卷积神经网络(1D-CNN) 残差连接 轴承故障诊断
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基于相对小波能量的滚动轴承故障诊断 被引量:30
7
作者 赵志宏 杨绍普 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2011年第1期44-49,共6页
利用相对小波能量作为特征进行滚动轴承故障诊断。首先将滚动轴承振动信号进行离散小波分解,然后利用各频带的相对小波能量作为特征向量,使用支持向量机作为分类器对轴承故障进行分类。针对轴承内圈故障、滚动体故障、外圈故障3种故障... 利用相对小波能量作为特征进行滚动轴承故障诊断。首先将滚动轴承振动信号进行离散小波分解,然后利用各频带的相对小波能量作为特征向量,使用支持向量机作为分类器对轴承故障进行分类。针对轴承内圈故障、滚动体故障、外圈故障3种故障及不同损伤程度的实测数据进行多种分类实验,实验结果表明利用相对小波能量作为滚动轴承故障诊断的特征非常有效,该方法能够识别滚动轴承的故障类型及故障程度,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 小波变换 相对小波能量 故障诊断 支持向量机
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武汉长江大桥长期健康监测和安全评估系统研究 被引量:28
8
作者 杜彦良 苏木标 +1 位作者 刘玉红 王庆敏 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期101-110,共10页
本文介绍武汉长江大桥长期健康监测和安全评估系统的设计方案、结构体系、主要监测内容、传感器布设安装与防护要求、数据库管理与查询的主要功能、安全评估方法与报警功能。该系统针对这座老桥的具体情况,以桥梁结构整体性能监测及列... 本文介绍武汉长江大桥长期健康监测和安全评估系统的设计方案、结构体系、主要监测内容、传感器布设安装与防护要求、数据库管理与查询的主要功能、安全评估方法与报警功能。该系统针对这座老桥的具体情况,以桥梁结构整体性能监测及列车信息和环境信息监测为主,采用分片小集中数据采集、星形组网方式,由多种参数、多种传感器和相关调理仪、多测站及两级计算机局域网构成。运行结果表明:监测系统抗干扰能力强、传输速率快、故障率低,工作性能稳定,数据结果准确、可信;全部数据边采边显,波形显示形象逼真,刷新速度快;数据库管理科学,数据查询简便、快捷;安全评估理论和方法可行,可操作性强。 展开更多
关键词 武汉长江大桥 健康监测 安全评估 数据采集 数据查询
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结合HVS和相似特征的图像质量评估方法 被引量:29
9
作者 王正友 李振兴 +2 位作者 林维斯 刘晨晨 王万 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1606-1612,共7页
图像质量的客观评价方法研究在实现图像质量评价仪器化的过程中起到决定性的作用。在分析最新全参考图像质量评价算法:特征相似法(feature similarity,FSIM)的基础上,利用对比敏感度函数(contrast sensitivity function,CSF)算子以及离... 图像质量的客观评价方法研究在实现图像质量评价仪器化的过程中起到决定性的作用。在分析最新全参考图像质量评价算法:特征相似法(feature similarity,FSIM)的基础上,利用对比敏感度函数(contrast sensitivity function,CSF)算子以及离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的对比度掩盖效应,提出了一种改进的FSIM图像质量评价方法。该方法具有FSIM算法简单、高效等特性,同时又充分体现人眼视觉特性,更好地反映了人的主观感受。LIVE(laboratory for image and video engi-neering)测试数据集的实验结果证明,该方法在非线性回归后相关系数、斯皮尔曼相关系数、线外率等指标方面均优于传统的其他图像质量评价算法。 展开更多
关键词 人类视觉系统 特征相似法 对比敏感度函数 离散余弦变换 掩盖算子 图像质量评价
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基于BiLSTM与注意力机制的剩余使用寿命预测研究 被引量:27
10
作者 赵志宏 李晴 +1 位作者 杨绍普 李乐豪 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期44-50,196,共8页
剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测在现代工业中占有重要地位,如何提高剩余使用寿命预测的准确性已经成为当今研究的热点。传统的剩余使用寿命预测方式是采用基于模型的方法进行预测,需要人工提取特征,不能自动地学习特征信... 剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测在现代工业中占有重要地位,如何提高剩余使用寿命预测的准确性已经成为当今研究的热点。传统的剩余使用寿命预测方式是采用基于模型的方法进行预测,需要人工提取特征,不能自动地学习特征信息,无法获得原始数据与剩余使用寿命之间的复杂映射关系。该研究提出一种基于双向长短期记忆网络(bi-directional long short term memory,BiLSTM)与注意力机制的剩余使用寿命预测模型,与已有的剩余使用寿命预测方法不同之处在于:直接将获取的原始时间序列输入到BiLSTM神经网络中,通过BiLSTM自动地提取设备状态特征信息;然后利用注意力机制对特征分配不同的权重,这样可以更准确地提取设备的健康状态信息。进行了发动机和轴承剩余使用寿命预测试验,并与长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型和BiLSTM剩余使用寿命预测模型进行比较,试验结果表明提出的BiLSTM与注意力机制相结合的模型能够更准确地进行剩余使用寿命预测,具有应用价值。 展开更多
关键词 双向长短期记忆网络(BiLSTM) 注意力机制 剩余使用寿命(RUL)预测 深度学习 神经网络
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基于独立分量分析与相关系数的机械故障特征提取 被引量:25
11
作者 赵志宏 杨绍普 申永军 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期67-72,共6页
提出一种基于独立分量分析与相关系数的机械故障特征提取方法。首先对不同工况的机械振动信号分别进行独立分量分析,获得各种工况信号的独立分量,这些独立分量中蕴含了该工况的一些内在特征;接着利用样本与不同工况信号提取的独立分量... 提出一种基于独立分量分析与相关系数的机械故障特征提取方法。首先对不同工况的机械振动信号分别进行独立分量分析,获得各种工况信号的独立分量,这些独立分量中蕴含了该工况的一些内在特征;接着利用样本与不同工况信号提取的独立分量的相关系数绝对值的和作为该样本的特征,与直接利用相关系数作为特征相比鲁棒性与区分程度都得到提高;最后使用支持向量机作为分类器进行识别。分别进行了齿轮故障特征提取与轴承故障特征提取实验,实验结果表明,此方法可以很好地提取机械故障特征信息。本文方法的优点在于直接从振动信号的原始数据中进行特征提取,获取机械故障蕴含的一些特征,应用范围广,具有较高地工程应用价值。 展开更多
关键词 独立分量分析 特征提取 相关系数 故障诊断 支持向量机
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Hadoop下基于统计最优的资源调度算法 被引量:21
12
作者 邓传华 范通让 高峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第2期417-419,422,共4页
云计算集群中的资源存在异构和节点稳定性问题。异构资源的计算能力不同会导致较突出的作业任务同步问题,而某个节点的不稳定状态会使运行于该节点的任务大量备份或重新计算。针对上述两问题将严重影响集群作业的执行进度,在Hadoop平台... 云计算集群中的资源存在异构和节点稳定性问题。异构资源的计算能力不同会导致较突出的作业任务同步问题,而某个节点的不稳定状态会使运行于该节点的任务大量备份或重新计算。针对上述两问题将严重影响集群作业的执行进度,在Hadoop平台下利用统计方法,提出一种资源调度算法,对计算资源较少的节点和不稳定状态的节点进行标志并降权,让集群尽可能调度资源较好的稳定节点。实验结果表明,该算法能够在一定程度上减少作业的周转时间,提高集群的效率和吞吐量。 展开更多
关键词 云计算 资源调度 HADOOP MAPREDUCE
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改进的小波相邻系数降噪方法及其在机械故障诊断中的应用 被引量:19
13
作者 杨绍普 赵志宏 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第17期137-141,共5页
为了提取被强噪声淹没的表征机械故障的微弱冲击特征信号,提出一种改进的小波相邻系数降噪方法。改变传统小波相邻系数的收缩因子计算方法以便更好地提取冲击信号特征。进行不同信噪比的轴承仿真信号降噪试验,试验结果表明,改进的小波... 为了提取被强噪声淹没的表征机械故障的微弱冲击特征信号,提出一种改进的小波相邻系数降噪方法。改变传统小波相邻系数的收缩因子计算方法以便更好地提取冲击信号特征。进行不同信噪比的轴承仿真信号降噪试验,试验结果表明,改进的小波相邻系数降噪方法与传统的小波相邻系数降噪方法相比,可以更好地提取强噪声背景下的冲击信号特征。将改进的小波相邻系数降噪方法用于实测轴承早期故障特征提取中,试验表明提出的降噪方法要优于传统的小波相邻系数降噪方法,可以更有效地提取轴承早期故障的特征频率。 展开更多
关键词 降噪 小波变换 相邻系数 故障诊断
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基于区块链的铁路工程施工安全监测数据共享关键技术研究 被引量:16
14
作者 刘玉红 杨亮 +1 位作者 朴春慧 张志国 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期206-216,共11页
为了解决铁路工程施工安全监测过程中监测数据易被篡改、事故追责时数据真实性可能遭到质疑的问题,提出了一种基于区块链的铁路工程施工安全监测数据共享模型,利用智能合约自动执行的特点保证监测数据上链过程的透明性。针对实用拜占庭... 为了解决铁路工程施工安全监测过程中监测数据易被篡改、事故追责时数据真实性可能遭到质疑的问题,提出了一种基于区块链的铁路工程施工安全监测数据共享模型,利用智能合约自动执行的特点保证监测数据上链过程的透明性。针对实用拜占庭容错(PBFT)算法中拜占庭节点与正常节点被选为主节点概率相同的问题,提出了基于信誉积分的实用拜占庭容错算法;针对流式数据上链可能产生网络拥塞的问题,简化了一致性协议,将协议的时间复杂度由O(n^(2))降为O(n)。利用Hyperledger Caliper进行了对比实验,证明改进算法的时延低于PBFT算法,吞吐量高于PBFT算法;进行攻击可能性和攻击成功概率的量化分析,确定智能合约为链上监测数据提供了防篡改性。对比分析结果证明,所提基于区块链的铁路工程施工安全监测数据共享模型在共识效率、吞吐量和区块生成速度方面优于其他模型。 展开更多
关键词 铁路工程施工 区块链 基于信誉积分的实用拜占庭容错 智能合约 安全共享
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基于卷积神经网络的桥梁裂缝检测与识别 被引量:18
15
作者 刘洪公 王学军 +1 位作者 李冰莹 孟洁 《河北科技大学学报》 CAS 2016年第5期485-490,共6页
针对当前中国检测桥梁裂缝依赖人工目测,危险系数极大的落后现状,研究了一种基于数字化和智能化的检测方法,以提高桥梁安全诊断效率,降低危险系数。结合机器视觉和卷积神经网络技术,利用Raspberry Pi处理器采集和预处理图像,分析裂缝图... 针对当前中国检测桥梁裂缝依赖人工目测,危险系数极大的落后现状,研究了一种基于数字化和智能化的检测方法,以提高桥梁安全诊断效率,降低危险系数。结合机器视觉和卷积神经网络技术,利用Raspberry Pi处理器采集和预处理图像,分析裂缝图像的特点,选取效果检测和识别裂缝效果最佳处理算法,改进裂缝分类的卷积神经网络模型(CNN),最终提出一种新的智能裂缝检测方案。实验结果显示:该方案能够找到超出桥梁裂缝最大限值的所有裂缝,并可以有效识别裂缝类型,识别率达90%以上,能够为桥梁裂缝检测提供参考数据。 展开更多
关键词 图像处理 桥梁裂缝 RASPBERRY PI 卷积神经网络 检测
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典型快速谱峭图算法的研究及应用 被引量:16
16
作者 马新娜 杨绍普 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第15期109-114,共6页
针对工程实际中状态监测下的具体机械部件在特定运行环境中发生故障的原因及类型具有典型性,在分析快速谱峭图算法的基础上,提出了典型快速谱峭图算法。该算法借鉴快速谱峭图算法分层和选取中心频率的思想,以典型故障的三倍特征频率为带... 针对工程实际中状态监测下的具体机械部件在特定运行环境中发生故障的原因及类型具有典型性,在分析快速谱峭图算法的基础上,提出了典型快速谱峭图算法。该算法借鉴快速谱峭图算法分层和选取中心频率的思想,以典型故障的三倍特征频率为带宽,快速定位谱峭度最大的频率区间,并将该算法应用于共振解调技术滤波器参数的确定。为了验证该算法的有效性,在滚动轴承故障诊断试验台上进行了振动测试,采用基于典型快速谱峭图算法的共振解调技术进行故障诊断和类型识别。结果表明,基于典型快速谱峭图算法的共振解调技术能够较好的诊断典型故障,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 典型快速谱峭图算法 故障诊断 滚动轴承 共振解调
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基于惯性动作捕捉的人体运动姿态模拟 被引量:17
17
作者 赵正旭 戴欢 +1 位作者 赵文彬 袁洁 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第5期5-8,共4页
针对人体运动姿态编辑的自由性,提出一种人体运动姿态模拟方法。该方法采用贝塞尔曲线和数值数据编辑人体运动姿态。根据人体运动的特点,在VC++中运用OpenGL构建虚拟人体模型,利用动作捕捉技术设计人体运动姿态的模拟程序。结合人体关... 针对人体运动姿态编辑的自由性,提出一种人体运动姿态模拟方法。该方法采用贝塞尔曲线和数值数据编辑人体运动姿态。根据人体运动的特点,在VC++中运用OpenGL构建虚拟人体模型,利用动作捕捉技术设计人体运动姿态的模拟程序。结合人体关节正常活动范围,对主要关节点的运动姿态进行分析,结果表明,该方法能有效利用人体运动数据,驱动虚拟人体模型。 展开更多
关键词 动作捕捉 3DSUIT系统 人体运动姿态 贝塞尔曲线
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多小波系数特征提取方法在故障诊断中的应用 被引量:17
18
作者 赵志宏 杨绍普 刘永强 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期276-280,398,共5页
针对机械故障的特征提取问题,提出一种基于多小波系数的机械故障特征提取方法。首先,对不同工况的机械振动信号进行多小波分解;其次,利用分解后各层多小波系数的统计特征包括最大值、最小值、均值和标准差作为该工况振动信号的特征向量... 针对机械故障的特征提取问题,提出一种基于多小波系数的机械故障特征提取方法。首先,对不同工况的机械振动信号进行多小波分解;其次,利用分解后各层多小波系数的统计特征包括最大值、最小值、均值和标准差作为该工况振动信号的特征向量;最后,利用支持向量机的方法对机械故障进行识别。对滚动轴承正常状况与内圈故障、滚动体故障、外圈故障3种故障及多种损伤程度的实测振动信号进行故障识别试验,试验结果表明,该方法用于机械故障诊断可以获得较高的识别率,识别效果要优于基于单小波系数统计特征的识别方法,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 多小波 故障诊断 特征提取 轴承 支持向量机
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基于PSO-BP神经网络的盾构刀具配置研究 被引量:16
19
作者 牛江川 韩利涛 +2 位作者 李素娟 郭京波 刘进志 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期167-172,共6页
盾构刀具在盾构机掘进过程中起着关键的作用,其配置选型是否合理决定着工程的成败。为了对盾构刀具进行合理的配置,根据盾构刀具的配置原则,针对盾构刀具配置的地质适用性,在粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)与神经网... 盾构刀具在盾构机掘进过程中起着关键的作用,其配置选型是否合理决定着工程的成败。为了对盾构刀具进行合理的配置,根据盾构刀具的配置原则,针对盾构刀具配置的地质适用性,在粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)与神经网络算法(Back propagation,BP)的基础上提出智能配置方法。建立地质条件与盾构刀具类型之间的关系模型,并利用成功的盾构施工案例作为样本数据对该模型进行训练,训练后可以利用模型智能推荐盾构刀具配置方案。利用工程案例进行测试分析,将测试结果与实际配置方案进行对比,并与BP神经网络测试结果进行比较。测试结果表明,基于PSO-BP神经网络算法不但能够很好地实现盾构刀具配置方案的合理推荐,并且在计算精度和训练时间两个方面PSO-BP神经网络算法比BP神经网络算法都有显著提高。 展开更多
关键词 盾构刀具 粒子群优化算法 BP神经网络 智能选型
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软件工程专业校企联合人才培养模式的探索与实践 被引量:16
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作者 王建民 范通让 刘立嘉 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第S1期112-115,共4页
针对软件工程专业校企联合人才培养模式中存在的问题,文章在总结办学经验的基础上,从选择合作企业、共建课程体系、构建面向能力培养的实践体系、教学评价等方面提出了软件工程专业应用型人才培养的一种新型教学模式,突出了应用型人才... 针对软件工程专业校企联合人才培养模式中存在的问题,文章在总结办学经验的基础上,从选择合作企业、共建课程体系、构建面向能力培养的实践体系、教学评价等方面提出了软件工程专业应用型人才培养的一种新型教学模式,突出了应用型人才培养的特色。 展开更多
关键词 软件工程 培养模式 应用型人才
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