为了提高工程车辆的工作效率，采用自动换挡技术能使车辆根据外界载荷的变化调整变速器的输出功率，使车辆处于较佳状态。为使自动变速器中液力变矩器常在高效率区工作，深入研究了效率换挡规律的机理，并求解了效率换档规律曲线。同时，选取变速器输出轴转速和发动机转速作为输入，变速器挡位作为输出，设计了模糊换挡控制器，利用 MATLAB／Simulink对工程车辆的起步加速、作业工况升降挡和爬坡3种工况进行了仿真研究。仿真结果表明，设计的效率换挡模糊控制器能保证液力变矩器常在高效率区间工作。

针对可拓神经刚络无法解决多故障珍断的问题，建立问题模型，将多故障诊断问题转化为多特征样本的聚类问题。从模型结构和学习算法两个方面对ENN2进行改进，提出基于改进ENN2聚类算法的多故障诊断方法，并对其参数和时间复杂度进行分析采用工程实例对所提提的方法进行验证，结果表明，所提出的方法能够解决离线的多故障诊断问题，且得到的诊断模型可用于在线状态监控，具有较好的应用前景。

为了提高移动机器人在连续障碍物环境下的避障性能，提出了一种具有速度反馈的模糊避障算法。移动机器人利用超声传感器感知周围环境，在模糊控制的基础上通过障碍物分布情况调整自身速度，进而引入优雅降级并把改进的模糊避障融入其中，增强了移动机器人的鲁棒性。实验结果表明，该方法能通过与环境交互调整机器人移动速度，控制机器人成功避障并优化避障路径，具有良好的有效性。

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运动想象脑电信号的分类正确率直接影响到 BCI 系统的应用价值.为了提高分类正确率,通过对脑电信号的特征提取和分类识别方法的研究,根据运动想象过程中的 ERD/ERS现象,提出利用独立分量分析法对采集到的多导联运动想象脑电信号进行盲源分离,获取与想象任务相关的ICA滤波器,将其作用到预处理后的观测信号上,得到与想象任务相关的脑电成分,再以支持向量机为分类器来实现对三类运动想象任务的脑电信号进行分类识别的方法,并对三位受试者的脑电数据进行了分类实验,实验结果验证了该方法的有效性.

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2015年全国职业院校职业技能大赛中职组网络搭建与应用赛项网络设备答案

针对传统水质预测方法中水质因子的多重相关性造成预测精度低的问题,提出了一种将偏最小二乘法和支持向量机相耦合的水质预测方法。利用偏最小二乘法提取对水质因子影响强的成分,从而克服了信息冗余问题,并降低了支持向量的维数。利用支持向量机建模可以较好地解决高维非线性小样本问题。同时利用改进的PSO算法优化SVM参数,减小参数搜索的盲目性。研究结果表明,本耦合模型的预测精度和运行效率明显优于常用的BP人工神经网络和传统的支持向量机,可以更好地应用于水质预测。

布谷鸟搜索(Cuckoo Search，CS)算法高效简单，但在求解复杂问题时收敛效率较低。为提高CS算法的寻优精度和收敛速度，提出了一种基于精英反向学习的混沌扰动布谷鸟搜索算法(CH-EOBCCS).该算法引入精英个体，通过精英个体反向学习生成精英反向解，从当前解和精英反向解中挑选优异个体作为下一代种群，同时，在迭代中对鸟巢位置采用混沌扰动策略，扩大种群多样性，有效的提高了算法全局搜索能力和搜索精度.通过8个标准测试函数对比实验，结果表明加入混沌扰动的精英反向学习布谷鸟搜索算法具有较强的搜索能力和较高的