系统方法在S模式应用中的重要作用

S模式是有效提高二次雷达运行质量和效率的一项技术变革,总结和学习国际民航业界成功的应用经验,探讨和分析系统方法在S模式应用中的重要作用,对我国民航S模式应用和其他监视系统新技术应用具有重要现实意义。     

基于供应链的战略采购模式下供应商选择研究

以某汽车制造企业为研究对象，在该企业战略采购流程下的供应商开发流程基础上，利用多色集合理论对供应商进行初选，然后对供应商进一步进行评价，最后根据供应商评价结果，进行供应商级别调整和供货配比。该案例分析在多色集合的理论应用于实际方面做出了有益的探索，为企业信息化管理中实施战略采购提供了有效的方法。     

飞机零部件基准选择与应用

随着飞机性能的不断提高,飞机制造协调准确度的要求也越来越严格,国外先进的航空制造企业得益于厂所合一的生产方式,在产品设计阶段考虑生产过程,来合理定义飞机零部件尺寸公差要求,保证飞机的装配品质和产品质量.对飞机零部件基准选择方法介绍和研究,并应用到某机型飞机外翼翼盒典型零部件基准选择中去,从功能要求出发制定基准,说明了飞机零部件基准传递偏差方式和基准一致性原则.主要思想和技术要点是要从产品的功能要求出发,考虑生产过程来制定零部件设计基准,保证产品在生产过程中基准的统一,从而保证尺寸的设计满足生产的功能性要求.提出的方法可以应用到飞机零部件的尺寸设计中,通过合理的制定基准来提高飞机的装配品质,在一定程度上降低生产成本和提高生产效率.     

关于非法科院校学生法治理念的培养

法治理念是对法治的理性认识,是对良好法律秩序状态的精神追求。非法科院校法律教育应重在培养学生的法治理念。为此目的,有必要在法律训导和法律教学的基础上寻求培养方式的多样化。     

"米塔尔经验"对我国企业发展的启示

文章通过回顾世界上最大钢铁企业米塔尔集团的发展史,总结了其成功并购的经验,并从中获得有益的启示,这对于我国企业重组兼并以及产业结构调整优化,具有重要的现实意义.     

基于深度学习特征提取的遥感影像配准

传统的影像配准算法,如尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)等,对遥感卫星影像配准存在提取特征点少、错误匹配多等缺点。文章使用数据驱动的随机特征选择卷积神经网络(RanSelCNN)方法,对Landsat-8卫星不同时相或同一时相具有重叠度的遥感影像进行配准,卷积层使用随机特征选择,增加特征提取的鲁棒性;训练时使用联合损失函数,同时对特征探测器和特征描述符进行优化,减少特征的错误匹配。结果表明:基于随机选择的深度神经网络的遥感影像配准能提取更多的特征点,有效降低错误匹配率。与传统的人工设计特征相比,该算法能明显提高卫星影像配准的精度。     

基于粗糙集特征选择的过拟合现象及应对策略

在粗糙集方法中,利用向前启发式算法进行特征选择,是一个逐步加入重要度最高的特征的过程,直至满足所给定的约束条件。但使用这一策略选择出来的特征子集有可能产生过拟合现象。鉴于此,设计了一种新的启发式算法,其主要思想是借助交叉验证的方法对特征的重要度进行计算,当过拟合出现时,则采用截断式机制终止算法。使用邻域粗糙集模型,在UCI数据集上将启发式算法与所提算法进行对比分析,实验结果表明:所提算法能够有效地降低过拟合的程度;利用所提算法得到的特征子集能够带来更好的分类性能。     

基于双变量预测控制的表贴式永磁同步电机直接转矩控制系统

基于电压矢量幅值和相角为变量的表贴式永磁同步电机(SPMSM)定子磁链幅值和转矩表达式,给出了9个不同幅值和相角的备选电压矢量,采用预测控制计算得出施加不同电压矢量下一时刻的定子磁链幅值和转矩值,建立了基于磁链和转矩误差的目标函数,并选择使目标函数最小的电压矢量为作为下一时刻施加的最优电压矢量。仿真结果表明:在双变量预测控制下,SPMSM直接转矩控制系统运行良好,定子磁链轨迹为理想圆,磁链和转矩均符合控制要求,转速跟踪良好,定子电流波形正弦。进一步对比分析表明:与开关表和固定电压矢量选择策略相比,双变量预测控制能显著减小转矩和磁链脉动。与开关表相比,转矩脉动均方根误差降低了62.92%,磁链脉动均方根误差降低了45.05%,评价函数均值降低了60.30%;与固定电压矢量选择策略相比,转矩脉动均方根误差降低了22.40%,磁链脉动均方根误差降低了3.85%,评价函数均值降低了15.93%。     

企业逆向物流外包的合作伙伴选择研究

在分析了企业逆向物流外包及其优势的基础上,从企业选择逆向物流外包合作伙伴的步骤入手,构建了一套逆向物流服务供应商的评价指标体系,并运用模糊综合评价方法对备选的逆向物流外包的合作伙伴进行评价和选择.     

基于经验模式分解法的航空发动机振动传感器故障诊断技术研究

在深入研究经验模式分解法基本理论的基础上,针对航空发动机振动传感器故障的时频特征,提出一种基于经验模式分解法的传感器故障诊断新方法.该方法的关键在于将含有传感器故障的航空发动机振动测试信号进行经验模式分解,利用这种方法的局部自适应特性和时频多分辨率分析将传感器输出信号的局部特性细化,使故障信息凸显出来.分析结果表明,该方法可以准确诊断传感器软、硬故障,有效降低误报率和漏报率,具有很好的应用价值.