2012年西南科技大学模拟电子技术基础期末考试试卷

目的:探讨艾滋病患者脑部病变的临床和CT表现特点,提高对其诊断与鉴别诊断的水平。方法:回顾性分析72例艾滋病患者脑部病变的临床和影像学资料,所有病例均行颅脑CT平扫,其中12例同时行增强扫描。比较不同脑部病变的CT阳性率、CT征象,同时将不同脑部病变的死亡率进行分组比较。结果:72例艾滋病患者中,39例CT检查有异常表现的不同病种,CT出现异常改变的发生率有所不同(P =0.03)。CT表现包括低密度灶、占位效应、脑室扩大、脑室积水、病灶环状强化、脑膜强化及脑萎缩等改变,艾滋病患者晚期的死亡率较高。结论:

针对暖通空调(HVAC)系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测控制方法。该方法利用LSSVM建立HVAC系统预测模型并预测系统的输出值,引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造加权预测控制性能指标。由PSO算法滚动优化得到系统的最优控制量。利用该控制方法对一个HVAC系统进行仿真实验,结果表明该方法具有较好的控制效果。

广东工业大学通信原理2012年的简答题，老师考前给的，考试验证都是对的，考中了5道，另外5道在A卷

西南交通大学2012年面向对象程序设计试题及答案

回顾了焊接快速成形技术的历史，较详尽地总结了焊接快速成形技术的国内外研究现状；分析指出了现阶段焊接快速成形技术还存在的一些问题，并就解决这些问题的办法和焊接快速成形技术的未来发展方向提出了一些见解。

为有效预测煤与瓦斯的突出强度，分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素，建立了基于粒子群优化支持向量机方法(PSO-SVM)的煤与瓦斯突出强度预测模型，通过实例对该模型的预测效果进行检验，同时还分别采用了BP神经网络(BP-NN)和支持向量机方法(SVM)对该实例进行了预测，进而对这3种方法的预测精度进行了比较。分析结果表明3种方法的预测准确率PSO-SVM为87.5％、BP-NN为50％、SVM为62.5％。可见，PSO-SVM方法的预测效果要好于BP-NN和SVM，对煤矿煤与瓦斯突出强度预测具有一定的参考价值

为了提高半经典分子动力学模拟中矩阵乘法效率, 通过一种稀疏矩阵分解方法化简矩阵乘法, 基于OpenMP实现矩阵相乘的Winograd并行算法。该算法将Winograd算法中各部分依次采用OpenMP并行计算, 降低了数据通信。在16核服务器上测试表明, 该方法能够显著提高半经典分子动力学模拟中矩阵乘法效率, 并行加速比能够达到9. 47, 并具有良好的可扩展性, 为大分子体系的模拟提供了可能。

基于达朗贝尔原理建立半车主动悬架动力学模型，采用最优控制理论进行主动悬架LQG控制器设计．在Matlab/Simulink中建立对应的系统仿真模型，采用白噪声路面输入后进行该系统动态特性仿真，并将主、被动悬架特性进行对比分析．仿真结果表明，相对于被动悬架主动悬架性能有明显改善．

在GPS/AHRS(航姿参考系统)组合导航的数据融合中,常规UKF在应用中由于计算误差易导致协方差负定,影响滤波的精度,甚至使滤波发散而导致系统无法正常工作.针对这一问题提出了一种改进的自适应SRUKF算法,不仅能够解决协方差负定带来的系统无法正常工作的问题,而且能够在保证精度的同时降低系统的计算量.仿真数据结果表明,在先验噪声未知并且噪声时变的情况下,改进的自适应SRUKF算法能够提高系统的精度和稳定性.