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4 个结果
  • 简介:结合基于电子白板的教学案例,本文探讨了电子白板在营造学习氛围、突破教学难点、提供互动媒介等方面的优势,为信息技术与高中化学深度整合提供了实践案例。

  • 标签: 电子白板 信息技术 化学 整合 教学探索
  • 简介:云制造环境下服务资源进行动态组合时不可避免地遇到内、外部环境的不确定性,这些不确定性因素直接影响到制造云服务组合的执行成本、效率和质量。为了有效提升制造云服务组合的柔性,需要对其柔性能力进行测度。在假定某待选云服务集中的各服务资源能够以不同的效率替代完成任务的基础上,建立了考虑制造云服务组合柔性的效率柔性、冗余柔性、路径柔性和任务柔性的四维属性测度方法。最后,结合具体算例对该方法的应用过程进行了分析。

  • 标签: 云制造 制造云服务组合 柔性测度 冗余柔性
  • 简介:目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。

  • 标签: 非线性非平稳船舶运动 极短期预报 经验模态分解 支持向量机回归模型 自回归模型
  • 简介:本文研究了无完美服务无等待的M/G/1排队系统的指数稳定性.首先运用预解正算子理论,证得该系统主算子和系统算子均为预解正算子.然后对主算子的谱界进行估值,并得到主算子的谱界与各修复率平均值的最小值互为相反数这一结论.进而利用共尾理论证明主算子谱界等于其增长界.最后,通过分析系统算子的谱分布,得到了系统的指数稳定性.

  • 标签: 无完美服务无等待 预解正算子 共尾 指数稳定性