一、可微分的n元函数极值点判定（论文文献综述）
彭鹏[1]（2020）在《基于CNN卷积神经网络的车牌识别研究》文中提出随着大数据技术的成熟以及人工智能技术的蓬勃发展,智慧交通逐渐成为相关技术的重要落地点。通过智慧交通技术,可以使道路网络达到更高的运行效率,既节省了人们的时间,又减少了资源的消耗。城市在发展过程中不免会遇到各种复杂的问题,举例来说,城市停车,停车难已经成为各发展较快城市,城市化过程中一个难以避免的问题。在停车场的入口处,设置车牌识别机以扫描和识别进出车辆的车牌号码,与相关系统对接并记录车辆的信息。车牌识别不仅可以加强车辆进出入管理,而且还有利于优化停车位的分布和方便车主查询查找停车位。因自然环境及监控设备而等因素的影响,采集的车牌照片质量层次不齐,因此,不同质量的标签照片要能够准确识别标签信息很有必要。本文着眼于此次,针对现有车牌检测识别技术的不足,对监控场景下车牌照片检测识别问题进入深入研究和实现。本文研究并实现了一个车牌自动识别系统,该系统由车牌定位模块、字符分割模块、卷积神经网络识别模块三个部分组成。首先本文主要利用Tensorflow开发平台,搭建CNN卷积神经网络,通过采集到的车牌图片训练神经网络,使得系统具有较好的车牌识别图片能力。其次在车牌识别的嵌入式系统硬件实现部分,本文具体研究了利用STM32MP157嵌入式芯片搭建车辆识别嵌入式系统外围电路的设计与原理,以及如何利用STM32CUBE-AI软件将训练好的CNN神经网络部署到嵌入式平台中,实时进行车牌识别。最后通过试验得到了识别结果,并达到了预期的效果,分析出了相应的车牌号。本文的主要工作与创新之处总结如下:1.对车牌自动识别技术的发展现状做了全面深入的调研与总结概括,将其分为车牌定位、字符分割、字符识别、免分割车牌识别四个阶段。明确了每个阶段的主流方法以及它们的优缺点2.提出了基于CNN卷积神经网络的车牌定位方案3.设计并实现了一个简便的嵌入式车牌自动识别系统,并使用自有的数据集对该系统进行了测试。系统在识别速度和识别准确率两方面都达到了符合预期的表现。实验结果表明,与其他单函数方法相比,卷积神经网络方法具有较高的精度和较低的漏测率。同时在图像识别精度和车牌定位精度上有很大的提高。此外,与现有车辆识别系统对比,本文提出的设计方案,在确保较高的准确率和识别率的同时大幅降低了整体方案的硬件成本。
李冬冬[2]（2020）在《考虑截断删失数据的铁路货车车钩失效规律与维修策略研究》文中进行了进一步梳理在我国大力推行“公转铁”的新形势下,铁路货运迎来了重载、高速大发展的历史性机遇。随着铁路货车牵引吨位的增加和车辆周转次数的增多,作为主要承载部件的车钩装置的运用工况严重恶化,钩体和钩舌出现裂纹和断裂的频率显着增加,对铁路货车的运行安全和运输稳定形成巨大隐患。同时,由于缺乏对车钩在新运行工况下失效规律的探索,无法优化车钩维修策略。为此,本研究采集铁路货车车钩现场检修数据,开展车钩失效规律和维修策略的研究。首先,构建车钩的可靠性模型。基于左截断全删失的数据场景,针对既有参数估计方法难以适用本文似然函数求解的情况,在梯度下降法和Nelder-Mead单纯形算法的启发下,提出适用于本文数据情景的层次网格参数估计算法,实现可靠性模型参数的准确求解。通过改进EM算法进行算法性能的对比验证,结果表明,层次网格参数估计算法能够有效减少迭代次数,提高算法对初始值的鲁棒性。其次,求解模型参数的置信区间。结合数据场景选用非参数随机加权Bootstrap抽样生成Bootstrap样本,对比四种非参数Bootstrap分位数方法的覆盖概率,发现BCa分位数方法求解所得覆盖概率最接近名义置信水平。基于模型参数的求解结果,根据AIC和故障机理选择Weibull分布作为车钩的寿命分布。再次,制定基于可靠度的车钩单部件预防性维修策略。根据现行车钩的维修方式和维修范围划定两级不完美维修,并据此构建混合故障率演化模型,采用效费比方法决策各个维修时刻的具体维修方式。与现行的定周期维修策略进行比较,结果表明,在一个更换周期内,本文制定的16型钩体维修策略能够减少2次维修,使钩体在较高运行可靠度的前提下减少0.341元/天的维修费用。最后,制定16型车钩的预防性机会维修策略。根据单部件维修策略所得维修方式和维修次数,考虑钩体和钩舌的经济相关性建立机会时间维修窗。相比于分别实施单部件维修策略,该维修模型能够在较高运行可靠度的基础上减少7次停运,维修节约率达14.6%,使车钩的整体维修成本降低2.42%。
阮韬宇[3]（2020）在《基于深度卷积神经网络的微电网电能质量识别与分类方法》文中认为微电网是分布式发电大规模应用的有效技术途径,是智能电网逐步代替传统电网的第一步,是实现主动式配电网的一种有效方式。但是,由于大量电力电子设备的使用,导致电网中出现畸变、波动、闪变和电压三相不平衡等严重影响电力系统安全、稳定、经济运行的电能扰动信号。本文围绕微电网电能质量扰动识别分类问题中的扰动信号特征提取与分类提出了一种基于深度卷积神经网络的识别和分类方法,同时设计了专门针对电能扰动识别与分类的神经网络。针对一维连续信号的特征提取和分类,论文提出一种以Inception-Res Net为基本架构的1D-MIR模型,用以提取电能扰动信号特征,与神经网络配合,构成1D-MIR深度卷积神经网络,对电能质量扰动进行识别和分类。该网络通过5层Inception-Res Net对一维连续信号特征进行提取,再由三层全连接层组成的神经网络对特征进行分类,提高了电能扰动分类的准确性,识别与分类可同时进行,简化了电能扰动识别分类的步骤,减少分类时间。针对1D-MIR深度卷积网络的训练和优化问题,论文提出一种基于词向量技术思想的样本标定方法,将样本的采样、样本数据增强以及标定融为一体,降低了训练的人工成本,解决了以一维连续信号作为样本的卷积神经网络训练无法标定的问题。接下来,采用自适应矩估计法（Adam）和随机失活技术（Dropout）对网络进行训练和优化。通过自适应矩估计法帮助网络找到全局（局部）最优解,使得网络快速收敛,同时通过Dropout技术对节点进行筛选,防止网络出现过拟合。最后,在以上研究基础上构建电能质量数据库,搭建1D-MIR深度卷积神经网络,对网络进行训练。仿真实验在网络实验平台上生成的数据和图表证明,该网络可以实现电能质量的生成、采样、标定、识别和分类。本文研究不仅为人工智能在电能质量扰动分类方面的应用奠定理论基础,也为电能扰动识别提供新颖、有效的方法和科学依据,可以达到快速、准确识别电能质量扰动的目的。
韩振华[4]（2019）在《复合摆线齿轮啮合理论研究》文中认为摆线是应用最早的齿廓曲线,广泛应用于罗茨泵、螺杆压缩机、钟表、计量仪器仪表、摆线针轮减速器、少齿差摆线泵等重要领域。然而,摆线外啮合齿轮传动的齿根承载能力低、重合度小,不适于动力传动;摆线针轮少齿差行星传动存在着针摆啮合角大、转臂轴承可靠性低、针齿均布位置度要求高等问题,影响着传动性能的提升。共轭齿廓曲线在很大程度上决定着齿轮传动性能,通过研究新齿形的几何设计理论与啮合理论,以期改善上述传统传动形式的不足、提高传动性能,是解决问题的关键。本文提出用等效连杆机构运动产形轨迹曲线阐释摆线几何成形原理,利用连杆机构演化得到了具有较强几何可控性的复合摆线,以此为啮合几何元素构造齿廓曲线,进而提出了高性能的齿轮传动形式—复合摆线外啮合圆柱齿轮副与复合摆线少齿差行星齿轮副,围绕齿轮啮合理论,重点开展复合摆线齿轮的齿廓曲线几何产形原理、基本啮合原理、啮合特性、力学承载特性与行星传动结构设计等研究。相关研究内容是齿轮基础理论研究的重要环节,具有重要的理论意义和工程应用价值。本文的主要研究工作如下:（1）开展了可用于齿轮传动齿廓曲线的复合摆线几何理论研究:推演了摆线成形几何原理,揭示了摆线演化的几何机制,提出了摆线成形原理的等效二连杆机构末端运动轨迹的转化方法;增加杆件数量,引入了摆线阶数概念定义新型摆线类型,提出了n+1连杆机构的广义n阶摆线产形轨迹;分析并讨论了n阶摆线可用于平行轴外啮合传动齿轮、少齿差行星传动内齿轮齿廓曲线需满足的几何条件;提出了n+1连杆机构的n阶外摆线、n阶内摆线与n阶复合摆线产形运动规律,推导并建立了摆线方程中各变量与齿廓设计参数的数学关系模型,通过齿廓方程变量定性分析与齿廓实例定量分析,研究了复合摆线作为齿廓曲线的几何特性,研究结果表明四阶复合摆线具有较强的几何可控性和传动齿廓曲线的应用潜力。（2）开展了复合摆线外啮合圆柱齿轮啮合理论研究。运用微分几何,推导了复合摆线外啮合齿轮副的啮合方程、共轭齿廓方程与啮合线方程,从而建立基本啮合原理。在此基础上,研究了齿轮副的压力角、重合度、曲率、根切与滑动率等啮合特性,建立了齿轮实体模型,利用有限元法分析了齿轮副承载性能。研究结果得到了分度圆压力角与齿形调控系数的关系,同时,齿轮副在传动过程中具有凹凸齿面线接触传动、较高重合度与极小滑动率等啮合特性优势,以及相对较高的弯曲强度和接触强度。（3）开展了复合摆线外啮合齿轮传动效率实验研究。为准确测定齿轮副传动效率,针对标准FZG齿轮试验台加载扭矩测试精度不高、双转速控制等不足之处,提出了基于FZG试验台的双扭矩变转速齿轮实验方案,即实验齿轮箱小齿轮端增加扭矩传感器,以精确测试加载扭矩,同时采用大功率高转速伺服电机,实现多转速工况测试。搭建了试验台,加工了复合摆线齿轮副样件,在试验台上测试了不同载荷等级与转速工况下的传动效率,并与传统渐开线齿轮对比评价,结果表明新型齿轮副传动效率较高,具有工程应用价值,验证了该新型齿轮副可用于动力传动的基本条件,获得了关于新型复合摆线外啮合齿轮传动的基础实验数据。（4）开展了复合摆线内齿型少齿差行星齿轮啮合理论研究。推导了齿轮副的啮合方程、少齿差行星共轭齿廓方程与啮合线方程,建立了基本啮合原理。以此为基础,提出了复合摆线内齿齿廓啮合界限点与实际啮合齿廓的求解方法,以及基于参量转化的啮合界限特性分析方法,并建立了共轭齿廓曲线无奇异点的根切判定方程,研究结果分别为内齿齿根优化、共轭齿廓无根切设计提供了有效的理论方法。研究了齿轮副的啮合线、重合度、压力角、诱导法曲率与滑动率等啮合特性,提出了诱导法曲率与滑动率的啮合区间敏感性分析方法,揭示了啮合特性关于齿形调控参数的变化规律,结果表明齿轮副具有优异的啮合特性,评价了齿轮副的多齿啮合特性、传力特性、润滑与承载特性及抗磨损特性等传动性能。建立了齿轮副实体模型,利用有限元法分析得到了新型齿轮具有相对较低的接触应力。对复合摆线齿廓的变曲率特性与啮合理论进行扩展,提出了变曲率椭圆内齿型少齿差行星齿轮副,通过示例验证了新型齿轮基本啮合原理的正确性与普适性。（5）开展了多种复合摆线少齿差行星传动结构的设计方法研究。基于复合摆线少齿差行星齿轮啮合理论研究结果得到的啮合特性优势,以该齿轮副为核心传动部件,考虑传动比范围、传动效率、轻量化、几何设计空间与承载性能,构建行星传动方案、设计传动机构,完成了N型、NN型与RV型少齿差行星传动结构设计,并在此基础上进行了传动结构创新设计:提出了新型钢球环槽式N型双行星轮传动;基于钢球作为滚动体的传动介质属性进行扩展,提出了圆柱、圆锥环槽式N型双行星轮传动;基于NN型多级行星传动观点,提出了销轴式NN型传动;考虑功率分流、多源动力输入、改善曲柄轴扭转偏载与提高少齿差输入扭矩稳定性,提出了两级分流型RV传动。针对不同的结构形式,完成了相应的设计实例,为新型复合摆线齿轮的工程应用提供了结构设计方法。
白肖璇[5]（2019）在《针对DQN在路径规划应用中的对抗性样本生成及预测研究》文中研究说明近年来,深度强化学习在许多领域都取得了一定的成功并得到了广泛的应用。其应用是否具备承受攻击能力和强抗打击能力也随之成为近年来的关注热点。因此,在人工智能安全性的大背景下,本文挑选了深度强化学习中极具代表性及经典的深度Q网络（DQN）算法进行研究。同时将强化学习系统中的智能体自动寻路应用作为对抗应用场景,构建应用上贴近民用的无人驾驶和军事实战的具有代表性的AI强化学习系统,并针对DQN对对抗性样本的脆弱性,对其进行攻击。本文利用DQN算法实现智能体的自主寻路,寻路路径为最优最短路径,同时对寻路路径的规则及特点进行分析和评估。基于此,本文提出了基于白盒的对抗性样本生成算法（WAG）和基于WAG算法的对抗性样本预测模型（APM）两种方法。在对抗性样本生成的研究中,通过对影响DQN路径规划算法的两个的因素Q值和梯度值进行分析和总结,提出了基于白盒的对抗性样本生成算法（WAG）。该算法可以实现对所有可能对路径规划造成攻击的对抗性样本点的检测。这些对抗性样本会不同程度的干扰智能体寻路,使其通过自主寻路无法达到应有的最优最短路径并能够成功的降低它的训练效率。在对抗性样本的预测研究中,本文提出了对抗性样本预测模型（APM）。对通过WAG算法找到的所有疑似对抗性样本的特征进行分析,根据对抗性样本对路径的影响程度即寻路时长和寻路步长将对抗性样本分为两类,分别为普通攻击点和致命攻击点。然后,提取对抗性样本的Q值和梯度值特征,利用典型相关分析算法（CCA）实现特征之间的关联和融合。同时对对抗性样本建立标签,将对路径规划影响最大的点命名为“致命攻击点”,除该点外的点命名为“普通攻击点”。最后利用K近邻算法（KNN）实现对两种类型对抗性样本点的预测。为了证明WAG和APM两个方法的有效性,本文构建了一个仿真环境作为平台进行实验。首先制定了是否为对抗性样本的判定标准,然后通过大量的实验发现通过提出的WAG算法可以成功的找到对抗性样本,并且从多个角度对实验结果进行分析。最后,通过APM方法建立分类预测模型,通过实验证明该模型能较好的实现对两种类型的对抗性样本点的预测,且分类模型的准确率达到了94.8%。
柳杨[6]（2019）在《基于卷积神经网络的短文本分类关键技术研究》文中研究表明文本分类是自然语言处理领域的一个重要研究课题,其主要任务是将输入文本自动归类。随着互联网技术的快速发展,如今全世界每时每刻都有数以亿计的文本信息在互联网中产生,其中主要以一般不超过160个字符的社交媒体博文、论坛回帖、网络问答和商品评论等短文本为主。如何高效准确的对海量短文本信息自动化分类已成为当前一个非常具有挑战性的任务,受到了研究人员的广泛关注。近些年来,基于深度学习（尤其是卷积神经网络）的短文本分类关键技术研究取得了长足的进展和爆发式的突破,但以下问题仍然存在:（1）传统文本特征表示方法受数据集大小及文本长度影响较大,容易造成维度爆炸、特征冗余或特征稀疏等问题,现有的单语义词向量方法没有考虑词的多义性,多语义词向量方法在计算时没能有效利用语境中词序、句法结构、词间距等信息对词的语义表达的影响;（2）短文本的长度普遍较短、提供的语义信息有限,因而现有的卷积神经网络模型对短文本抽象特征的抽取不充分,如何对卷积神经网络的结构进行改进,使其更适合处理短文本数据仍是一个亟待解决的问题;（3）整流线性单元（Rectified Linear Unit,ReLU）具有容易发生偏移（bias shift）问题和神经元容易死亡问题。当前针对激活函数的优化和改进大多放弃了稀疏激活的特性,但在不同深度和结构的卷积神经网络上的表现不稳定;其他针对网络结构和正则化方法的优化和改进往往会增加网络的参数量和计算复杂度,使模型难以训练。因此本文针对以上存在的问题,对基于卷积神经网络的短文本分类的多项关键技术展开深入研究与探索,主要工作成果如下:1.提出一种基于门控卷积与层次注意力机制的多语义词向量计算方法。首先提出了一种由单语义词向量与子语义偏移向量构成多语义词向量的方法,然后提出一种层次注意力门控卷积神经网络模型,基于该模型可进行多语义词向量的计算和学习。该模型综合考虑了词的多义性、词序、句法结构、词间距等语境信息对词义表达的影响,基于多个非残差块封装的门控卷积层构建了由子语义注意力层和合成语义注意力层构成的层次化注意力机制。实验结果表明,基于该方法计算得到的多语义词向量相较于基线方法表现有所改善,并且层次注意力门控卷积神经网络模型在语言建模任务上也优于其他预测目标单词的方法。2.提出一种基于注意力门控卷积神经网络的短文本分类方法。针对由于短文本长度有限导致当前卷积神经网络中的池化层难以下采样到真正重要的特征的问题,该方法基于分布式假说和通过引入一种注意力门控层模拟人类的注意力机制来控制目标单词或片段对应的抽象特征的重要程度,帮助模型找到真正重要的抽象特征。实验结果表明,注意力门控卷积神经网络的注意力机制是有效的,该方法相比于基于标准卷积神经网络的短文本分类准确度有所提升,并且在多个任务中产生与其他强基线模型相比富有竞争力的结果。3.提出一种基于参数自然对数转换的整流激活函数。该方法在保留激活函数稀疏激活特性的同时,引入参数自然对数转换对ReLU激活函数输入大于0的部分进行改进。该激活函数可以在不同的网络上微调、将每个隐藏层的激活均值推至接近零均值并减少方差、缩小大多数梯度并使梯度难以进入饱和状态,因而具有降低层间数据分布的偏移效应和异方差异性、一定程度上缓解神经元容易死亡问题和梯度消失问题等优点。实验结果表明,该方法可以提高卷积神经网络的收敛性能、加速学习进程并改善基于标准卷积神经网络和注意力门控卷积神经网络在短文本分类任务上的分类准确率。4.提出一种名为N折叠加的改善卷积神经网络的优化方法。该方法通过特征图共享和全连接层权重共享,在没有显着增加网络参数的情况下,可以降低特征图噪声和改善卷积神经网络收敛性能。本文通过费马引理及多元函数的极值判定等定理证明了N折叠加方法通过构建更多损失函数的全局极小值点,使模型更容易收敛并提高网络性能。实验结果表明,该方法可以降低特征图噪声、加快神经网络收敛速度、改善基于标准卷积神经网络在短文本分类任务上的分类准确率。
莫倩华[7]（2018）在《中美大学先修课程微积分教材的比较研究》文中提出高中数学课程标准改革将大学先修课程纳入高中数学选修Ⅱ课程,使得“数学必修+选修1+大学先修”成为一体化的课程方案。国内大学先修课程教材处在萌芽发展阶段,教材的匮乏是制约我国先修课程推广和实施的重要因素之一,微积分作为先修课程体系内的热门课程,其配套教材的研发编制是学科研究的重要议题。国内相关研究内容主要集中在大学微积分教材、高中数学教材的微积分内容以及高中微积分课标的比较,数量较少。目前国内尚无中外大学先修课程微积分教材比较分析的文献资料。通过中美大学先修微积分课程教材的比较,可以深入了解美国AP微积分教材的特色和优点,可以更快地吸收国外优秀教材编写的经验和优势,为深入研究和开发我国大学先修课程微积分教材提供宝贵借鉴。本文以中国高等教育出版社CAP系列教材《微积分》和美国Jon Rogawski教授编着的大学先修微积分教材《Rogawski’s Calculus for AP:Early Transcendentals,Second Edition》为研究对象,具体研究问题如下:（1）比较教材的整体结构、内容设置、编排顺序,分析其异同点。（2）比较教材内容的呈现风格,包括概念的呈现方式和数学历史文化的融入形式。（3）比较教材的体例栏目和版面设计,挖掘两版本教材在视觉呈现上的不同风格和特色。通过比较分析,得出以下主要研究结论:（1）整体知识结构:中美两版教材选取的知识整体相当。中国版侧重“函数预备知识”、“极限与连续”、“导数与微分”,美国版侧重“积分及其应用”和“其他拓展知识”。（2）内容设置和编排顺序:（1）中国版直线式编排,美国版螺旋上升式编排;（2）中国版注重概念体系的完整性,美国版注重知识的应用性;（3）中国版章节内容的组织编排整合度高,美国版章节内容的组织编排细致分散;（4）美国版更注重信息技术的整合。（3）栏目体例:中国版章节栏目体例单一,美国版栏目体例丰富多样,人性化,重视数学历史文化的渗透,习题分层设计。（4）概念呈现:中国版注重数学知识的客观性,美国版注重学生认知理解,强调“数值化”和“图像化”方法的应用;中国版定义形式化程度高,美国版以描述性定义为主;中国版的概念组织呈现“分类并列式”,美国版呈现“核心概念直线式”。（5）数学文化:美国版数学文化数量、内容分布、运用水平均高于中国版。（4）版面风格:中国版以文字为主,美国版图文并重,美国版插图设计精巧,数量远高于中国版。根据研究结论,对改进中国版大学先修微积分教材提出如下建议:（1）丰富栏目体例的设置;（2）加强知识应用,融入数学文化;（3）关注学生认知,注重概念理解;（4）提升版面设计和插图设计水平;（5）强化信息技术与微积分的整合。
杨剑威[8]（2018）在《五相永磁同步电机匝间短路影响下的故障诊断及无位置传感器控制研究》文中研究说明为发挥五相永磁同步电机容错运行能力强的优势,提升航空航天飞行器电驱动系统的可靠性,可采用无位置传感器容错控制方式以保证电机在故障状态下容错运行。在电机诸多电气故障中,匝间短路故障发生概率较高,五相永磁同步电机发生匝间短路故障时,电驱动系统驱动性能将急速下降,同时绕组星型连接时所产生的三次谐波将进一步加剧,严重影响电驱动系统无位置传感器控制的精度,故需及时诊断出驱动电机的相关故障信息,并采取考虑三次谐波影响的无位置传感器控制方法,作为后续容错控制的基础,确保整个电驱动系统仍具有良好的容错运行能力。为此本文针对五相永磁同步电机的匝间短路故障诊断及三次谐波影响下的无位置传感器控制进行了研究,论文的主要贡献包括以下五个方面:1)建立五相永磁同步电机定子绕组匝间短路故障诊断模型及三次谐波影响下的无位置传感器控制模型。所建立的匝间短路故障模型通过引入匝间短路比可准确反映不同故障程度及故障位置的五相永磁同步电机一相和多相绕组匝间短路故障状况,并能和各种极值寻优算法结合,为五相永磁同步电机的匝间短路故障诊断提供了模型基础;所建立的五相永磁同步电机无位置传感器控制模型考虑了三次谐波对电机电流、电压以及磁链等相关物理参数以及坐标变换矩阵的影响,相比于常规电机无位置驱控模型更为精确,为其三次谐波影响下的无位置驱动控制提供了模型基础。2)提出一种重置粒子群算法五相永磁同步电机匝间短路故障诊断方法。该方法对粒子群算法进行了改进,有效解决了常规粒子群算法收敛早熟的问题,并将五相永磁同步电机的匝间短路故障诊断问题,转化为对电机故障模型中匝间短路比的故障参数极值寻优问题,简化了电机匝间短路的故障诊断和检测过程,同时具有良好的匝间短路故障参数寻优能力,可实现电机任意一相或两相绕组不同位置不同程度匝间短路故障的诊断和检测。3)提出一种改进信赖域算法五相永磁同步电机匝间短路故障诊断方法。该方法将BFGS拟牛顿法与常规信赖域算法相结合,不仅稳定且全局收敛,还有效提高了极值寻优算法的收敛速度和计算效率,并将五相永磁同步电机的匝间短路故障诊断问题,转化成对电机故障模型中匝间短路比的故障参数极值寻优问题,简化了电机匝间短路故障诊断和检测的过程,同时具有良好的匝间短路故障参数寻优能力。该方法不仅可实现五相永磁同步电机任意一相或两相定子绕组不同程度匝间短路的故障诊断,还可实现两相以上定子绕组不同程度匝间短路故障的诊断和检测,即使需对故障参数模型中每一相匝间短路比进行极值寻优,仍可保持较快的收敛速度和较高的计算效率。4)提出一种三次谐波影响下的滑模自适应观测器五相永磁同步电机无位置传感器控制方法。所设计的滑模电流观测器滑模抖振更小,并可获得更为准确的反电势当量信号,且所设计的反电势自适应观测器无需附加低通滤波及相位补偿器,观测器结构更为简单。该方法充分考虑三次谐波对于五相永磁同步电机无位置传感器控制中转速和转子位置估计的影响,所设计的滑模自适应观测器稳定收敛,转速和转子位置估计误差相比常规滑模观测器更小,中高速调速及匝间短路下运行效果良好,且具有较强的鲁棒性。5)提出一种三次谐波影响下的自适应参数估计五相永磁同步电机无位置传感器控制方法。该方法仅通过测量五相永磁同步电机一相电压电流信号及电流差分信号,即可完成电机的转速和转子位置估计,且无需提取反电势当量信号和对高次谐波进行滤波,低通滤波器可被省略,观测器结构相对于常规滑模观测器更为简单,低信噪比及三次谐波对反电势提取及转速和转子位置估计的影响较小,稳态估计误差理论上为零。该方法可应用于较宽调速范围内的五相永磁同步电机转速和转子位置估计中,且匝间短路情况下电机转速和转子位置估计误差相比于滑模观测器进一步减小。该方法不仅适用于五相永磁同步电机无位置传感器控制系统的转速和转子位置估计,也可推广并应用于一般三相永磁同步电机无位置传感器控制系统中。论文建立了五相永磁同步电机的匝间短路故障模型和三次谐波影响下的无位置传感器控制模型,提出了基于粒子群和信赖域算法的两种五相永磁同步电机匝间短路故障诊断方法,以及基于滑模自适应观测器和自适应参数估计的两种五相永磁同步电机无位置传感器控制方法,为五相永磁同步电机一相和多相绕组匝间短路诊断以及三次谐波影响下的无位置传感器转速和转子位置估计提供了新方法,同时为五相永磁同步电机的匝间短路无位置传感器容错控制提供了基础。
韩振华,石万凯,徐浪,刘昶[9]（2017）在《复合摆线少齿差行星传动的齿廓几何特性与啮合特性变化规律》文中认为针对摆线针轮少齿差行星传动的摆线针轮啮合角大、转臂轴承可靠性低与针齿均布位置精度要求高等问题,作者利用几何可控性较强的复合摆线构建少齿差行星内齿齿廓,提出一种新型高性能复合摆线内齿型少齿差行星齿轮副:基于传统摆线行星传动几何原理,提出复合摆线内齿齿廓曲线的几何设计方法,分析齿形调控参数c2对复合摆线内齿齿廓曲线几何形状与曲率变化的影响规律;基于齿轮啮合运动学共轭原理,建立复合摆线内齿齿廓方程、齿轮副共轭传动啮合方程、少齿差行星共轭齿廓方程与啮合线方程;利用参量转化法分析复合摆线内齿齿廓的啮合界限特性;根据共轭齿廓出现奇异点的几何原理,推导其不发生根切的判定方程;研究该新型齿轮副的啮合线、重合度、压力角、诱导法曲率与滑动率等啮合特性及其变化规律,提出诱导法曲率与滑动率的啮合区间敏感性分析方法。研究结果表明:复合摆线内齿齿廓存在啮合界限点,啮合界限特性与根切判定方程分别为新型齿轮副内齿齿根过渡曲线设计、共轭齿廓无根切设计提供了有效的理论方法;啮合线与重合度的分析表明该新型齿轮副具有多齿啮合特性;当新型齿轮副的齿数、偏心距、齿高和内齿分布圆半径确定后,c2是唯一影响压力角、诱导法曲率与滑动率的齿轮参数,行星轮压力角的最小值与平均值随c2减少而降低,在一个啮合周期内,c2对诱导法曲率与滑动率的影响存在着不敏感与敏感区间,可忽略c2对不敏感啮合区间诱导法曲率和滑动率的影响,敏感区间的诱导法曲率平均值、滑动率幅值与平均值均随着c2减少而降低。相对于同参数的传统摆线行星传动,新型齿轮副在压力角、诱导法曲率与滑动率等啮合特性方面具有传动优势,相应地,反应出其较好的多齿啮合特性、传力特性、润滑与承载特性及抗磨损特性,具有一定的工程应用价值。
张美娟[10]（2017）在《高中数学“导数及其应用”的教学研究》文中进行了进一步梳理本文选择“导数”作为研究对象,是因为导数作为桥梁,联系着高中基础数学和大学高等数学的知识,在学生建构数学知识过程中起着承上启下的作用,为以后学习高等数学奠定基础.此外,导数的应用近些年常作为高考的压轴题,学生在求解时不知从何处着手,这无疑给数学教师提出了高难度的挑战.正确认识这部分内容,在学生的认知水平内,合理地设计教学是这部分知识教学成败的关键.基于以上认识,笔者进行了以下探讨.本文运用文献研究,理论研究,访谈研究等方法,首先分析了高中数学和高等数学中导数内容的差异和衔接,其次,对高考在“导数及其应用”方面的考查题型进行了分析总结,给出解题的一般步骤和常用的技巧,并探究了导数在数列求和与中学数学建模等方面的广泛应用.最后,根据对一线教师的访谈,本文总结了导数在中学数学教学中的问题,给出了相应的教学对策,并在此基础上,设计了导数在数列求和方面以及在函数作图方面应用的两个教学案例.
二、可微分的n元函数极值点判定（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、可微分的n元函数极值点判定（论文提纲范文）
（1）基于CNN卷积神经网络的车牌识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外技术研究现状 |
| 1.2.1 车牌检测研究现状 |
| 1.2.2 车牌识别研究现状 |
| 1.2.3 我国车牌检测识别系统 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 神经网络及Tensorflow研究 |
| 2.1 人工神经网络技术 |
| 2.2 卷积神经网络网络结构 |
| 2.2.1 卷积的概念 |
| 2.2.2 卷积层 |
| 2.2.3 池化层 |
| 2.2.4 全连接层 |
| 2.2.5 激活函数 |
| 2.3 卷积神经网络中的优化算法 |
| 2.3.1 卷积神经网络中常用的优化算法分类 |
| 2.3.2 梯度下降法分类 |
| 2.3.3 梯度下降的几种优化算法 |
| 2.4 卷积神经网络和其他主流神经网络的比较 |
| 2.5 TensorFlow |
| 2.5.1 TensorFlow程序设计模式 |
| 2.5.2 TensorFlow中的功能实现 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 图像处理和识别 |
| 3.1 图像采集 |
| 3.2 图像降噪 |
| 3.3 图像分割与轮廓提取 |
| 3.3.1 阈值分割 |
| 3.3.2 基于边缘检测的图像分割 |
| 3.3.3 字符分割 |
| 3.4 车牌识别系统 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 车牌识别装置硬件实现 |
| 4.1 硬件总体方案设计 |
| 4.2 系统电源设计 |
| 4.2.1 3.3V-LDO电源选型 |
| 4.2.2 3.3V-LDO电路设计 |
| 4.3 图像采集单元 |
| 4.4 微控制器设计 |
| 4.5 外存储器及看门狗电路 |
| 4.6 有线通信接口 |
| 4.7 无线通信接口 |
| 4.8 车牌识别装置电路板设计 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 车牌识别软件研究 |
| 5.1 基于Linux的软件开发平台 |
| 5.1.1 上位机交叉编译环境的搭建 |
| 5.1.2 Bootloader移植 |
| 5.1.3 Linux内核移植 |
| 5.1.4 Linux根文件系统移植 |
| 5.1.5 设备驱动的编写和移植 |
| 5.2 Python环境安装 |
| 5.3 图像采集程序 |
| 5.4 神经网络在协处理器CM4上的部署 |
| 5.5 三种常见识别算法准确率比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）考虑截断删失数据的铁路货车车钩失效规律与维修策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铁路货车车钩失效规律研究现状 |
| 1.2.2 截断删失数据研究现状 |
| 1.2.3 模型参数求解算法 |
| 1.2.4 机械设备维修策略研究现状 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 课题主要来源 |
| 1.5 研究内容与章节安排 |
| 2 问题描述与模型构建 |
| 2.1 铁路货车车钩的基本情况 |
| 2.2 数据类型 |
| 2.2.1 截断数据 |
| 2.2.2 删失数据 |
| 2.3 考虑截断删失寿命数据的似然函数 |
| 2.3.1 似然函数建模 |
| 2.3.2 模型选择方法 |
| 2.4 车钩数据的似然函数建模 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 模型参数及置信区间求解 |
| 3.1 层次网格参数估计算法 |
| 3.1.1 算法提出背景 |
| 3.1.2 算法具体设计 |
| 3.1.3 算法验证 |
| 3.1.4 算法敏感性分析 |
| 3.2 基于BOOTSTRAP方法的参数置信区间求解 |
| 3.2.1 Bootstrap方法分类及对比 |
| 3.2.2 非参数Bootstrap置信区间求解方法 |
| 3.2.3 非参数Bootstrap置信区间对比 |
| 3.3 车钩数据的似然函数求解 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 铁路货车车钩预防性维修策略研究 |
| 4.1 单部件预防性维修 |
| 4.1.1 模型假设 |
| 4.1.2 故障率演化规则 |
| 4.1.3 基于效费比的维修方式选择 |
| 4.1.4 成本函数及目标函数建立 |
| 4.2 车钩单部件预防性维修策略 |
| 4.2.1 钩体预防性维修策略 |
| 4.2.2 钩舌预防性维修策略 |
| 4.3 系统层预防性机会维修 |
| 4.3.1 机会维修时间窗 |
| 4.3.2 成本函数及目标函数建立 |
| 4.4 车钩预防性机会维修策略 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于深度卷积神经网络的微电网电能质量识别与分类方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 电能质量扰动分类与识别的研究现状 |
| 1.2.1 电能质量扰动特征提取研究现状 |
| 1.2.2 电能质量扰动分类研究现状 |
| 1.3 卷积神经网络的研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作和章节安排 |
| 第二章 基于深度卷积神经网络的扰动信号特征提取 |
| 2.1 卷积神经网络基本原理 |
| 2.1.1 神经网络 |
| 2.1.2 卷积神经网络 |
| 2.2 基于1D-MIR卷积结构扰动特征的提取 |
| 2.2.1 1D-MIR模块组成 |
| 2.2.2 电能扰动信号的特征提取 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于梯度下降的电能质量分类1D-MIR网络训练、优化 |
| 3.1 基于梯度下降的训练方法 |
| 3.1.1 梯度下降法基本理论 |
| 3.2 基于正则化和Adam的对网络的优化方法 |
| 3.2.1 基于正则化的过拟合优化方法 |
| 3.2.2 基于Adam的梯度下降优化方法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 电能质量快速精确分类实验过程 |
| 4.1 数据库建立 |
| 4.2 标定与数据增强 |
| 4.3 搭建1D-MIR结构的深度卷积网络 |
| 4.4 网络训练与优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验与实验结果分析 |
| 5.1 实验结果 |
| 5.2 本章小结 |
| 第六章 总结及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（4）复合摆线齿轮啮合理论研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究背景与意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 摆线齿轮的发展历程 |
| 1.2.2 摆线齿轮外啮合传动研究现状 |
| 1.2.3 摆线行星传动研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 基于等效连杆机构演化的复合摆线几何原理研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 摆线的几何原理 |
| 2.2.1 摆线成形原理 |
| 2.2.2 摆线的几何演化曲线 |
| 2.3 摆线成形原理的等效二连杆机构转化方法 |
| 2.4 n+1 连杆机构的n阶摆线产形轨迹 |
| 2.4.1 n阶摆线产形原理 |
| 2.4.2 n阶摆线方程推导 |
| 2.5 n阶摆线可用于齿轮传动齿廓曲线需满足的几何条件 |
| 2.5.1 n阶摆线需满足的基本几何特性 |
| 2.5.2 n阶摆线方程与外齿轮齿廓参数的几何关系 |
| 2.5.3 n阶摆线与少齿差内齿轮齿廓参数的几何关系 |
| 2.6 n阶外摆线和n阶内摆线 |
| 2.6.1 n阶外摆线 |
| 2.6.2 n阶内摆线 |
| 2.6.3 几何特性定性分析 |
| 2.6.4 几何特性定量评价 |
| 2.7 n阶复合摆线 |
| 2.7.1 二阶复合摆线 |
| 2.7.2 三阶复合摆线 |
| 2.7.3 四阶复合摆线 |
| 2.7.4 n阶复合摆线 |
| 2.7.5 综合评价 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 复合摆线外啮合圆柱齿轮啮合理论研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 共轭齿廓曲线求解方法 |
| 3.2.1 包络法 |
| 3.2.2 啮合方程法 |
| 3.3 复合摆线外啮合齿轮副基本啮合原理 |
| 3.3.1 坐标系 |
| 3.3.2 复合摆线齿廓方程 |
| 3.3.3 坐标转换关系 |
| 3.3.4 相对运动速度矢量 |
| 3.3.5 法线矢量 |
| 3.3.6 啮合方程 |
| 3.3.7 共轭齿廓方程 |
| 3.3.8 啮合线方程 |
| 3.4 啮合特性 |
| 3.4.1 压力角 |
| 3.4.2 重合度 |
| 3.4.3 曲率 |
| 3.4.4 根切 |
| 3.4.5 滑动率 |
| 3.5 齿轮副实体建模 |
| 3.6 承载性能 |
| 3.6.1 齿轮副几何参数与三维模型处理 |
| 3.6.2 有限元网格模型建立 |
| 3.6.3 接触关系、分析步与边界条件 |
| 3.6.4 结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 复合摆线外啮合齿轮传动效率实验研究 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 实验原理与设备 |
| 4.3 样件加工 |
| 4.4 实验方案 |
| 4.5 实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 复合摆线内齿型少齿差行星齿轮啮合理论研究 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 复合摆线少齿差行星齿轮基本啮合原理 |
| 5.2.1 坐标系 |
| 5.2.2 坐标变换 |
| 5.2.3 内齿齿廓方程 |
| 5.2.4 啮合方程 |
| 5.2.5 共轭齿廓方程 |
| 5.2.6 啮合线方程 |
| 5.3 啮合齿廓几何特性 |
| 5.3.1 内齿齿廓啮合界限特性及齿根圆弧设计方法 |
| 5.3.2 共轭齿廓无根切设计方法 |
| 5.4 啮合特性变化规律 |
| 5.4.1 多齿啮合特性 |
| 5.4.2 压力角—传力特性 |
| 5.4.3 诱导法曲率—润滑与承载特性 |
| 5.4.4 滑动率—抗摩损特性 |
| 5.5 齿轮副实体建模 |
| 5.6 接触应力评价 |
| 5.6.1 有限元模型的建立 |
| 5.6.2 有限元分析及结果 |
| 5.7 变曲率椭圆内齿型少齿差行星齿轮副 |
| 5.7.1 变曲率椭圆齿廓曲线几何原理 |
| 5.7.2 坐标系 |
| 5.7.3 椭圆内齿齿廓方程与啮合方程 |
| 5.7.4 共轭齿廓方程 |
| 5.7.5 啮合线方程 |
| 5.7.6 计算实例 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 复合摆线少齿差行星齿轮传动结构设计方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 N型复合摆线少齿差行星传动 |
| 6.2.1 销轴式N型复合摆线少齿差行星传动 |
| 6.2.2 复合摆线齿轮减速测量机构设计实例 |
| 6.2.3 滚动体环槽式N型复合摆线双行星轮少齿差行星传动 |
| 6.3 NN型复合摆线少齿差行星传动 |
| 6.3.1 双联行星轮式NN型传动 |
| 6.3.2 销轴式NN型传动 |
| 6.4 RV型复合摆线少齿差行星传动 |
| 6.4.1 单级星形RV传动 |
| 6.4.2 两级分流型RV传动 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 今后研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 |
| B 作者在攻读博士学位期间取得的科研成果目录 |
| C 学位论文数据集 |
| 致谢 |
（5）针对DQN在路径规划应用中的对抗性样本生成及预测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 强化学习发展研究现状 |
| 1.2.2 强化学习系统对抗领域研究现状 |
| 1.2.3 强化学习在路径规划问题上的研究现状及应用 |
| 1.3 论文主要贡献 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 理论基础与背景知识 |
| 2.1 深度强化学习理论基础 |
| 2.1.1 深度学习模型 |
| 2.1.2 马尔科夫决策过程 |
| 2.1.3 感知与决策的结合 |
| 2.2 强化学习系统对抗攻击理论知识 |
| 2.2.1 对抗性攻击相关概念 |
| 2.2.2 对抗性攻击基本方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于白盒的DQN路径规划算法对抗性样本生成模型构建 |
| 3.1 基于DQN算法的路径规划分析 |
| 3.2 基于白盒方法的对抗性样本生成与构建 |
| 3.2.1 对抗性样本判定标准及特征分析 |
| 3.2.2 对抗性样本生成方法 |
| 3.2.3 对抗性样本生成模型构建 |
| 3.3 本章小节 |
| 4 基于WAG算法的对抗性样本预测模型构建 |
| 4.1 对抗性样本特征融合 |
| 4.1.1 对抗性样本分类及特征提取 |
| 4.1.2 基于CCA算法的特征相关性分析 |
| 4.2 对抗性样本预测模型实现 |
| 4.3 本章小节 |
| 5 实验及结果评估 |
| 5.1 实验环境与数据 |
| 5.2 实验结果分析 |
| 5.2.1 基于DQN算法的路径规划结果分析 |
| 5.2.2 基于白盒的对抗性样本生成算法(WAG)结果分析 |
| 5.2.3 对抗性样本预测模型(APM)准确率分析 |
| 5.3 本章小节 |
| 6 结论 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于卷积神经网络的短文本分类关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状概述 |
| 1.2.1 文本表示 |
| 1.2.2 模型构建 |
| 1.2.3 模型优化 |
| 1.3 研究面临的问题与挑战 |
| 1.4 基于CNN的短文本分类技术基础 |
| 1.4.1 基础概念与问题定义 |
| 1.4.2 词向量技术基础 |
| 1.4.3 面向短文本分类的CNN模型 |
| 1.4.4 性能评价指标 |
| 1.5 论文主要内容和组织结构 |
| 1.5.1 论文主要内容 |
| 1.5.2 论文组织结构 |
| 第二章 基于门控卷积与层次注意力机制的多语义词向量计算方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.2.1 CBOW模型 |
| 2.2.2 GCNN模型 |
| 2.3 模型描述 |
| 2.3.1 多语义词向量 |
| 2.3.2 HAGCNNM模型 |
| 2.4 算法流程 |
| 2.5 实验与分析 |
| 2.5.1 参数设置与数据集 |
| 2.5.2 方法有效性分析 |
| 2.5.3 方法性能分析 |
| 2.5.4 单词相似度任务评测 |
| 2.5.5 语言建模任务评测 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于注意力门控卷积神经网络的短文本分类方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型描述 |
| 3.3 算法流程 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 数据集和基线算法 |
| 3.4.2 参数设置及模型变体 |
| 3.4.3 与其它基线算法的比较 |
| 3.4.4 注意力权重可视化 |
| 3.4.5 模型的参数敏感度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于参数自然对数转换的整流激活函数 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.2.1 Sigmoid和 Tanh |
| 4.2.2 ReLU和 Softplus |
| 4.2.3 LReLU和 PReLU |
| 4.2.4 ELU,SELU和 Swish |
| 4.3 模型描述 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 浅层CNN上的实验 |
| 4.4.2 深层CNN上的实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 N折叠加:一种改善卷积神经网络的优化方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方法描述 |
| 5.2.1 特征图共享和全连接层权重共享 |
| 5.2.2 N折叠加法构建了更多损失函数全局极小值点的证明 |
| 5.2.3 对特征图的影响 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.3.1 参数设置 |
| 5.3.2 结果与讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 下一步研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（7）中美大学先修课程微积分教材的比较研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 一、研究背景 |
| (一)数学课程改革的需要 |
| (二)数学教材体系建设与完善的需要 |
| (三)优秀数学人才培养的需要 |
| 二、研究问题及意义 |
| (一)研究主要问题 |
| (二)研究意义及创新之处 |
| 第2章 相关研究综述 |
| 一、美国AP课程简介及其发展历程 |
| 二、中国大学先修课程发展历程 |
| 三、中外微积分教材比较研究综述 |
| (一)高中阶段数学教材中的微积分内容的比较 |
| (二)高等教育阶段的微积分教材的比较研究 |
| 四、文献研究小结 |
| 第3章 研究设计 |
| 一、研究对象 |
| (一)中国——高等教育出版社CAP系列教材 |
| (二)美国——《Rogawski's CalculusforAP*》 |
| 二、研究方法 |
| 三、研究框架设计 |
| 第4章 中美先修微积分教材内容比较研究 |
| 一、中美教材整体知识结构的比较 |
| (一)整体章节结构的比较 |
| (二)各知识模块内容分布的比较 |
| 二、中美教材内容设置及编排顺序的比较 |
| (一)“函数预备知识”模块内容设置及编排顺序的比较 |
| (二)“极限与连续”模块内容设置及编排顺序的比较 |
| (三)“导数与微分”模块内容设置及编排顺序的比较 |
| (四)“积分及其应用”模块内容设置及编排顺序的比较 |
| (五)中美教材内容设置和编排顺序的比较结论 |
| 第5章 中美教材栏目体例和呈现风格的比较 |
| 一、中美教材栏目体例的比较 |
| (一)整体编写体例的比较 |
| (二)章节栏目体例的比较 |
| 二、中美教材概念呈现的比较 |
| (一)概念处理的比较 |
| (二)概念组织形式的比较 |
| 三、中美教材数学文化呈现的比较 |
| (一)数学文化栏目分布的比较 |
| (二)数学文化内容分布的比较 |
| (三)数学文化运用水平的比较 |
| 四、中美教材版面风格的比较 |
| (一)版面设计的比较 |
| (二)插图设计的比较 |
| 第6章 研究结论、建议及反思 |
| 一、主要研究结论 |
| (一)教材内容比较研究结论 |
| (二)栏目体例比较研究结论 |
| (三)概念呈现比较研究结论 |
| (四)数学文化比较研究结论 |
| (五)版面风格比较研究结论 |
| 二、对我国教材编写的建议 |
| (一)丰富栏目体例的设置 |
| (二)加强知识应用,融入数学文化 |
| (三)关注学生认知,注重概念理解 |
| (四)提升版面设计和插图设计水平 |
| (五)强化信息技术与微积分的整合 |
| 三、回顾与反思 |
| 参考文献 |
| 读研期间发表论文及研究成果 |
| 致谢 |
（8）五相永磁同步电机匝间短路影响下的故障诊断及无位置传感器控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 五相永磁同步电机建模研究现状 |
| 1.2.2 五相永磁同步电机故障诊断研究现状 |
| 1.2.3 五相永磁同步电机无位置传感器控制研究现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 第二章 五相永磁同步电机匝间短路和无位置传感器控制建模 |
| 2.1 五相永磁同步电机匝间短路故障建模 |
| 2.1.1 五相永磁同步电机一相绕组匝间短路模型 |
| 2.1.2 五相永磁同步电机多相绕组匝间短路模型 |
| 2.2 五相永磁同步电机无位置传感器控制建模 |
| 2.2.1 常规五相永磁同步电机无位置传感器控制模型 |
| 2.2.2 三次谐波影响下五相永磁同步电机无位置传感器控制模型 |
| 2.3 仿真结果分析 |
| 2.3.1 五相永磁同步电机匝间短路故障建模仿真 |
| 2.3.2 三次谐波影响下五相永磁同步电机无位置传感器控制建模仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 重置粒子群算法一相和两相绕组匝间短路故障诊断 |
| 3.1 五相永磁同步电机匝间短路故障诊断原理 |
| 3.1.1 极值寻优原理 |
| 3.1.2 极值寻优法匝间短路故障诊断原理 |
| 3.2 粒子群算法五相永磁同步电机匝间短路故障诊断 |
| 3.2.1 粒子群算法 |
| 3.2.2 粒子群算法收敛性改进 |
| 3.2.3 改进重置粒子群算法 |
| 3.2.4 重置粒子群算法匝间短路故障诊断 |
| 3.3 仿真及实验结果分析 |
| 3.3.1 重置粒子群算法一相绕组匝间短路故障诊断仿真分析 |
| 3.3.2 重置粒子群算法两相绕组匝间短路故障诊断仿真分析 |
| 3.3.3 三次谐波影响下重置粒子群算法匝间短路故障诊断实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 改进信赖域算法一相和多相绕组匝间短路故障诊断 |
| 4.1 信赖域算法 |
| 4.1.1 信赖域算法原理 |
| 4.1.2 改进信赖域算法 |
| 4.1.3 改进信赖域算法收敛性 |
| 4.2 改进信赖域算法五相永磁同步电机匝间短路故障诊断 |
| 4.3 仿真及实验结果分析 |
| 4.3.1 BFGS拟牛顿信赖域算法一相绕组匝间短路故障诊断仿真分析 |
| 4.3.2 BFGS拟牛顿信赖域算法多相绕组匝间短路故障诊断仿真分析 |
| 4.3.3 三次谐波影响下BFGS拟牛顿信赖域算法匝间短路故障诊断实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 三次谐波影响下滑模自适应无位置传感器控制 |
| 5.1 滑模自适应观测器原理 |
| 5.1.1 滑模变结构原理 |
| 5.1.2 自适应观测器原理 |
| 5.2 滑模观测器无位置驱控系统 |
| 5.2.1 滑模观测器三相永磁同步电机无位置驱控系统 |
| 5.2.2 滑模自适应观测器五相永磁同步电机无位置驱控系统 |
| 5.3 滑模自适应观测法五相永磁同步电机转速和位置估计 |
| 5.3.1 滑模自适应观测器结构 |
| 5.3.2 滑模电流观测器设计 |
| 5.3.3 反电势自适应观测器设计 |
| 5.3.4 滑模增益在线调整单元设计 |
| 5.4 仿真结果分析 |
| 5.4.1 额定转速负载运行仿真分析 |
| 5.4.2 低速与高速运行仿真分析 |
| 5.4.3 转速与负载突变仿真分析 |
| 5.5 实验结果分析 |
| 5.5.1 额定转速负载运行实验分析 |
| 5.5.2 低速运行实验分析 |
| 5.5.3 高速运行实验分析 |
| 5.5.4 匝间短路运行实验分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 三次谐波影响下自适应参数估计宽速无位置传感器控制 |
| 6.1 自适应参数估计五相永磁同步电机无位置传感器控制系统 |
| 6.2 自适应参数估计五相永磁同步电机转速和位置估计 |
| 6.2.1 五相永磁同步电机的参数动态建模 |
| 6.2.2 自适应参数观测器设计 |
| 6.2.3 自适应参数观测器稳态误差分析 |
| 6.3 仿真结果分析 |
| 6.3.1 额定转速负载运行仿真分析 |
| 6.3.2 低速与高速运行仿真分析 |
| 6.3.3 转速和转矩突变仿真分析 |
| 6.4 实验结果分析 |
| 6.4.1 额定转速负载运行实验分析 |
| 6.4.2 低速运行实验分析 |
| 6.4.3 高速运行实验分析 |
| 6.4.4 匝间短路运行实验分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文主要工作及创新点 |
| 7.1.1 论文主要工作及结论 |
| 7.1.2 论文主要创新点 |
| 7.2 论文后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（10）高中数学“导数及其应用”的教学研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 教学基本理论 |
| 第二章 高中数学中导数与高等数学中导数的关系 |
| 2.1 高中数学导数的相关内容 |
| 2.2 高等数学导数的相关内容 |
| 2.3 高等数学与高中数学导数的衔接对比 |
| 第三章 关于导数及应用的教学 |
| 3.1 导数定义的教学 |
| 3.2 导数几何意义和物理意义的教学 |
| 3.2.1 导数的几何意义 |
| 3.2.2 导数的物理意义 |
| 3.3 导数在函数中应用的教学 |
| 3.3.1 利用导数判断函数单调性 |
| 3.3.2 利用导数确定函数的极值和最值 |
| 3.3.3 导数在函数作图中的应用 |
| 3.4 利用导数证明不等式的教学 |
| 3.5 导数在数列求和中应用的教学 |
| 3.6 有关建模应用的教学 |
| 第四章 有关导数应用的教学设计 |
| 4.1 导数在教学上的问题分析和对策 |
| 4.1.1 导数在教学上的问题分析 |
| 4.1.2 教学策略 |
| 4.2 教学案例 |
| 4.2.1 导数在数列求和中的应用的教学案例 |
| 4.2.2 导数在函数作图中的应用的教学案例 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、可微分的n元函数极值点判定（论文参考文献）
- [1]基于CNN卷积神经网络的车牌识别研究[D]. 彭鹏. 山东大学, 2020(02)
- [2]考虑截断删失数据的铁路货车车钩失效规律与维修策略研究[D]. 李冬冬. 北京交通大学, 2020(04)
- [3]基于深度卷积神经网络的微电网电能质量识别与分类方法[D]. 阮韬宇. 广西大学, 2020
- [4]复合摆线齿轮啮合理论研究[D]. 韩振华. 重庆大学, 2019
- [5]针对DQN在路径规划应用中的对抗性样本生成及预测研究[D]. 白肖璇. 北京交通大学, 2019(01)
- [6]基于卷积神经网络的短文本分类关键技术研究[D]. 柳杨. 战略支援部队信息工程大学, 2019(01)
- [7]中美大学先修课程微积分教材的比较研究[D]. 莫倩华. 广西师范大学, 2018(01)
- [8]五相永磁同步电机匝间短路影响下的故障诊断及无位置传感器控制研究[D]. 杨剑威. 西北工业大学, 2018(02)
- [9]复合摆线少齿差行星传动的齿廓几何特性与啮合特性变化规律[J]. 韩振华,石万凯,徐浪,刘昶. 工程科学与技术, 2017(06)
- [10]高中数学“导数及其应用”的教学研究[D]. 张美娟. 西北大学, 2017(04)