摘要：针对矩阵变换器输入LC滤波器容易引起输入电流谐振的问题,选择输入侧谐振点附近的特定谐波作为抑制对象,提出基于特定谐波消除的输入滤波器参数优化与谐振抑制方法,以提升输入性能.分析输入LC滤波器及常规谐振抑制方法的工作原理,采用多个约束条件对滤波参数进行最优设计,以谐振点附近特定谐波的抑制效果作为阻尼电阻的选择依据,给出具体的优化设计步骤.将特定谐波消除的思想引入主动谐振抑制方法中,提出采用陷波滤波器采集滤波电容中特定谐波量反馈到控制回路的策略.搭建基于Matlab/Simulink的仿真模型,仿真实验表明,利用所提的输入滤波器参数优化方法和主动谐振抑制方法,使得输入电流总谐波畸变率分别下降了98.5%和99.3%.抑制处理后的系统具有良好的稳定性.

摘要：吉他演奏家殷飙取材于民族音乐,嫁接琵琶演奏技法于古典吉他演奏,创作出古典吉他曲《十面埋伏》,演奏家兼任作曲家的重任,交融西洋艺术形式与中国传统文化,进而实现古典吉他的本土化。彰显本土化音乐语言的创作语汇、模仿和借鉴琵琶乐器的演奏技法、深入诠释传统琵琶武曲的美学诉求、多元创作结合本土文化的创作态势等民族化特征,可谓开拓了"中国风"器乐民族化的音乐创作之新路。

摘要：为实现门级电路可靠性的快速评估,提出一种融合哈希编码和分块策略的双自编码器电路可靠性评估方法.首先分析并提取与门级电路可靠性相关的主要特征,构建面向电路可靠性评估的特征数据集;然后针对电路输入向量不定长、量纲不同等难点,提出一种融合CRC20哈希算法和分块策略的电路输入向量特征标准化方法;再采用不同激活函数的栈式自编码器学习数据不同特征,建立双自编码器模型.在74系列、ISCAS85和EPFL等不同规模电路上的实验结果表明,在不同网络层数情况下,哈希融合分块策略的预测性能可以提升1.79%~8.29%,而双自编码器模型相较于基准模型的预测性能可以提升21.10%~47.08%.

摘要：联邦学习的提出解决了在隐私保护下完成多客户合作的机器学习问题,而激励客户参与联邦学习是模型性能提高的一个重要前提。针对客户数据非独立同分布特征会导致联邦学习性能下降这一问题,考虑预算约束下,设计了基于单位数据成本和数据特征—EMD距离的客户端筛选方式,提出一种有效的联邦学习激励机制(EMD-FLIM),从理论上证明了机制具有诚实性,即每个客户会诚实披露数据成本和数据分布信息,同时机制具有预算可行性、个人理性及计算有效性。实验结果显示,提出的激励机制在数据分布不平衡情况下模型精度至少能达到数据量最优选择(不考虑激励)下的94%以上,与不考虑数据分布特征的激励机制相比较,模型精度平均可提高5%以上。

摘要：针对现有单片机系统设计实践教学中存在的问题,探索线上线下混合式教学模式,以优化课程设计实践.以“应用于特定需求的电动机控制系统”项目设计为例,说明采用线上资源、互动讨论、翻转课堂与虚拟仿真配合的混合式教学模式,能够提高该实践课程教学的系统性、灵活性和互动性,切实提升学生的实践创新能力,在培养学生的工程创新能力方面具有良好的效果.

摘要：直流调速数字控制系统是一个复杂的非线性系统,传统的工程设计方法不仅烦琐、复杂,而且计算结果存在明显的偏差。为此,介绍了一种计算机仿真设计方法:首先,根据直流调速数字控制系统的性能特点,建立了Matlab的离散仿真模型;然后,采用改进单纯形优化算法对电流环和速度环的数字控制器参数分别进行了优化;最后,对优化的控制系统性能进行了仿真分析。研究结果表明,采用计算机仿真设计,使直流调速数字控制系统的设计工作大为简化、系统性能得到有效提高、数据更加可靠;同时,对类似的数字控制系统设计也具有一定的指导意义。

摘要：为打造具备全面、可视化显示能力的船舶航行状态监控系统,设计基于3D可视化的船舶航行状态监控系统。首先采集航行环境信息,计算船舶碰撞风险度,使用基于3D可视化设计的航行状态显示模型,将航行状态信息,全方位显示于3D可视化显示模块的界面之中,并对计算的风险度信息进行突出标识,实现船舶航行状态的远程、三维、可视化监控。经测试可知,此系统可以全面显示船舶的三维航行环境信息,且碰撞风险信息清晰突出,优化了船舶航行状态监控的全面性与可视化性能。

摘要：服装款式流行趋势预测在服装行业中有着重要地位,服装生产企业把握流行趋势可以获得巨大的收益,消费者也可以根据趋势挑选心仪的服装。针对服装行业的市场需求,将RFID技术的标签和移动平均法引入服装款式流行趋势预测系统中,通过对服装款式数据的采集、分析相关的数据并进行预测,降低传统的主观判断服装款式流行趋势的失误率。本系统将流行趋势的预测结果通过设计开发出的移动端App直观地展现给服装企业和消费者,大大降低了预测成本,提高了预测的效率和准确率。

摘要：针对PM_(2.5)引起的空气污染问题,采用局部保留投影算法(Local Preserving Projection,LPP),设计一种BP神经网络模型,并基于湖州市2014—2020年的大气污染物数据和气象数据,对PM_(2.5)进行分季节预测.仿真结果表明:LPP-BP模型夏季的均方根误差为5.1978,各季节的均方根误差为10.7595,平均相关性系数R为0.857,平均运行速度为0.2696 s,远低于其他模型.通过与BP-5模型、PCA-BP模型、BP-12模型的对比分析可知,LPP-BP模型具有更高的准确率和更快的运算速度.该研究可为PM_(2.5)预警和空气污染调控提供参考.

摘要：随着互联网技术的快速发展,外卖行业也在迅速扩张。在全球疫情大背景下,对外卖的无接触式配送提出了更高要求。传统的外卖配送环节存在取餐过程难以保证无接触、外卖易丢失、配送效率低下等问题。针对上述问题,该文设计了一款多功能智能外卖柜,具有紫外线杀菌、智能恒温、智能安保等功能,可以有效改善外卖存储环境,解决外卖易丢问题,同时这种方式可实现无接触式配送,且外卖员无需等待,提高了整体配送效率。