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8 条 记 录,以下是 1-8

基于相空间重构的神经网络短期风速预测
1
《江南大学学报(自然科学版)》西安石油大学电子工程学院;重庆科技学院电气与信息学院;重庆电力高等专科学校实践教学部;重庆市农业科学院 廖志强 李太福 余德均 程杨 姚立忠  出版年:2012
国家自然科学基金项目(51075418);重庆市自然科学基金项目(CSTC2008BB2356)
针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序...
关键词:相空间重构 互信息法  虚假最近邻点法  BP神经网络 风速预测
浅谈如何创建和谐的师生关系
2
《科技创新导报》重庆科技学院机械与动力工程学院;重庆电力高等专科学校 杨鲁 谢俐  出版年:2008
教育是社会生活的一个重要组成部分,而师生关系又是教育过程中最基本的关系,现今社会需要和谐的师生关系,这对创建和谐教育,进而构建和谐社会都有十分重要而深远的意义。
关键词:师生关系 和谐  
引入建构主义思想实行计算机公共基础课程实践教学改革
3
《科技创新导报》重庆电力高等专科学校;重庆工业职业技术学院;重庆科技学院机械与动力工程学院 谢俐 杨乐 杨鲁  出版年:2008
认知心理学中的建构主义学习理论提出以学生为主体、以教师为主导的教学指导思想,对计算机公共基础课程实践教学的进一步创新具有重要意义。本文阐述了建构主义的教学观点,指出了现行计算机公共基础课程教学存在的主要问题,并运用建构主...
关键词:建构主义 计算机公共基础课程 实践教学 改革  
高炉故障诊断本体构建方法实证分析 ( EI收录)
4
《重庆大学学报(自然科学版)》重庆科技学院电气与信息工程学院;重庆大学机械传动国家重点实验室;重庆电力高等专科学校计算机系 陈国荣 鄢萍 陈燕华 施金良 邓菊丽  出版年:2012
国家'863'重点资助项目(2007AA040701);重庆市科技平台与基地建设资助项目(CSTC;2011PT-GC70006);重庆市教委成果转化重点项目(KJZH11221);重庆科技学院科研基金重点项目(CK2011B01;CK2010Z10;2011003)
高炉维修记录中包含很多有用的信息,可为诊断解决类似故障提供参考。针对故障记录提取和利用过程中存在的结构化表示、知识构建及推理难题,提出了一种基于本体的高炉故障知识构建及表示方法。对高炉故障诊断知识本体的特性进行分析,得出...
关键词:诊断  本体 高炉 知识推理
计算机基础教育教法探讨
5
《重庆科技学院学报:社会科学版》重庆科技学院电气与信息工程学院;重庆工学院学生处;重庆电力高等专科学校计算机系 陈国荣 何磊 汤华茂  出版年:2005
高校计算机基础教育的任务和内容随着培养目标的发展变化及计算机技术的日新月异而需要进行不断调整和充实.本课程的教学首先要有明确的教学目标,其次理论教学应突出基本理论和基本方法,同时必须注意课内和课后延伸.针对上机时学生面临...
关键词:计算机基础教育 课程特点 教学方法
三相大电流母排周围工频磁场计算方法分析
6
《重庆科技学院学报:自然科学版》学报编辑部;重庆科技学院石油与天然气工程学院;重庆电力高等专科学校;山西省平顺供电公司 石幸利 王勇 陈仁权 郭伟  出版年:2010
建立三相母排计算模型,用3种方法分析所得磁场分布曲线基本一致。在对于计算精度要求不高时.可以采用比较简单的解析方法。对误差要求较小时,必须考虑大电流的集肤效应,采用模拟电流法相对更为准确。
关键词:大电流 母排 解析方法  模拟电流法  磁场
基于LLE算法和SVM的旋转机械故障诊断
7
《重庆电力高等专科学校学报》重庆科技学院电气与信息工程学院;重庆大学自动化学院;重庆电力高等专科学校 苏盈盈 马飞 刘兴华 熊德杨  出版年:2013
重庆市自然科学基金项目(项目编号cstc2012jjA40026);重庆科技学院校内重点科研基金项目(项目编号CK2011Z01)
利用LLE(Locally Linear Embedding)算法对众多的观测变量进行降维,再利用支持向量分类器SVM(Support Vector Machine)方法对降维后的变量数据集进行故障诊断。通过算例仿真表明...
关键词:局部线性嵌入 SVM 旋转机械 故障诊断
基于SOM特征映射空间相似度判别的软传感器建模变量选择
8
《运筹与模糊学》重庆大学自动化学院;重庆科技学院电气与信息学院;重庆电力高等专科学校;重庆市农业科学院 侯杰 李太福 余德君 程杨  出版年:2011
国家自然科学基金资助项目(50905194);重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2008BB2356)。
针对软传感器建模中存在的信息冗余,提出一种基于自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Mapping,SOM)的变量选择方法。该方法借助SOM简单快速的特征映射能力对数据进行投影,采用虚假...
关键词:变量选择  软传感器建模  SOM神经网络 特征空间  虚假最近邻点法  
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