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作为全国五大淡水湖之一的巢湖素为世人所关注,特别是其成因及名称来源,更是历代史地学者研究和争鸣的议题."陷巢州长庐州"的传说在江淮民间衍流千年,并进入多种文艺作品和史志典籍,近些年来又频传湖滨湖底发现商陶周皿秦砖汉瓦和古城遗址,"陷巢州"话题再度成为媒体"新闻热点".本文就巢湖名称及"陷巢州"传说作了系统而缜密的考证、疏误与辨正,对搞清巢湖来历,勘核地域文史,都具有较高的学术意义和资料价值. 相似文献
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清代民法为任何一个对法制史有所涉猎的人所熟悉,但人们大都是从清代官方的表达中对它加以了解的.美国学者黄宗智在<清代法律、社会与文化:民法的表达与实践>一书中,从几个方面论证了清代法律制度的实际运作与清代官方表达之间有很大的差异,即实践与表达的背离.这使读者们不得不努力追忆以往所读过的清代官方表达与前人著说,与黄先生的观点做一番对照,以探求历史的真迹. 相似文献
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电影<黄金时代>是美国历史上最优秀的影片之一.它曾荣获第十九届奥斯卡最佳影片、最佳改编剧本、最佳导演、最佳男主角、最佳男配角、最佳剪辑、最佳音乐、特别奖等八项大奖.该片由美国高德温影业公司于1946年发行,雷德.马奇、达纳.安德鲁斯和哈罗特.拉塞主演,威廉·惠勒执导.威廉·惠勒是美国早期大导演,曾三次荣获奥斯卡最佳导演奖,其作品有<忠勇之家>、<宾虚>、<罗马假日>、<咆哮山庄>等名片. 相似文献
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赵学勉 《中学语文园地(初中版)》2008,(4):7-8
<鸿门宴>在塑造人物形象方面所采用的一个相当高明的方法,那就是通过对比、映衬、烘托的手法来表现人物性格.除了人物之间,比如,主帅与主帅,谋士与谋士,大将与大将,内奸与内奸的对比、映衬外,在主帅与谋士的关系上也形成鲜明的对比.同是很重要的谋士,在足智多谋、睿智机敏方面,范增和张良难分伯仲,甚至范增更显得老奸巨猾.但为什么项羽与范增配合不好,而刘邦与张良却配合得天衣无缝?要回答这个问题,应从每组人各自的身份、地位、性格和谋划的方式几方面来考虑.…… 相似文献
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近现代群育观念的复兴及其启示 总被引：1，自引：0，他引：1
近代以降,严复、梁启超等人"群"观念的提出,旨在唤起国人的"合群"意识,以达到保国保种的目的.孙中山、蔡元培等人的教育主张奠定了民国时期群育列入教育方针的基础,梅贻琦、罗輈重、潘光旦等人的教育主张丰富了群育思想.当前,德育含义太泛,实际上是弱化了德育,如何在新的时代背景下,将中国传统观念中的"群"和中国近代提出的群育思想继承发扬,值得反思. 相似文献
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刘奕云 《咸阳师范学院学报》2008,23(1):43-45
春秋时期,宋、齐、楚鹿上会盟之地望,历有鹿城、鹿邑、阜南、太和四说.本文通过近年平舆县新发现汉汝南郡封泥"原蔍侯相"、"原蔍长印",及阜南县阮城出土的楚玺"专室之玺"等文物,结合历史文献,认为春秋"鹿上"本名为"蔍上",东汉置原蔍县、侯国,其地在今阜南县阮城. 相似文献
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新时期大学辅导员工作之我见 总被引：1，自引：0，他引：1
新的历史时期,高校学生辅导员工作面临的形势和任务发生了深刻变化.辅导员工作要顺应时代的发展、形势的变化,做到与时俱进,应着力解决四个方面的问题:更新观念,掌握本领,当好朋友,作好表率,只有这样才能切实担负起教书育人的伟大使命. 相似文献
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舒畅 《安阳师范学院学报》2005,(4):150-151
音乐作为人类文化的一个种类,必然与文化的各个方面紧密联系.各民族的音乐是在自然环境、社会环境、宗教、语言的关联中得以产生和发展的. 相似文献
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针对模型未知的机器人系统提出了一种新的控制策略,即将H∞控制理论与径向基函数神经网络(RBFNN)有机地结合起来,并把建模误差及外部干扰衰减到期望的程度下。文中基于Lyapunov方法给出了RBFNN学习自适应率和H∞跟踪特性的证明,并通过对两自由度机器人的仿真结果表明了所提出的控制方法的可行性。 相似文献
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翁伟 《福建工程学院学报》2016,(3):232-236
针对金属板料折弯工艺和更高精度的要求,提出基于人工智能神经网络的机器人折弯新技术。对机器人弯折工艺进行特征参数分析及提取,并建立改进算法的BP神经网络模型;比较了不同机器人折弯训练函数下的性能,建立更加有效的神经网络训练函数。通过经验实测值与改进算法的BP神经网络预测值对比,验证了所确定的机器人折弯的改进BP神经网络能够更加精准确定折弯工艺过程中所需的滑块行程,提高了折弯工艺精度。 相似文献
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为使X型四旋翼无人机系统能够在受到扰动时快速调整状态以适应环境变化,对X型四旋翼无人机进行区别于传统的受力分析,建立动力学数学模型,采用RBF神经网络和PID联合控制方法,依靠神经网络自学习和非线性映射特征实现系统控制参数的动态整定。以MATLAB/Simulink为实验平台,对RBF神经网络PID控制系统和单纯PID控制系统分别进行仿真。实验结果表明,RBF神经网络PID控制比传统的PID控制调整时间更短、控制效果更好,增强了系统自适应性。 相似文献
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A dynamic velocity feed-forward compensation control (DVFCC) approach with RBF neural network (RBF-NN) dynamic model identification was presented for the adaptive trajectory tracking of industrial robots.The proposed control approach combined the advantages of traditional feedback closed-loop position control and computed torque control based on inverse dynamic model.The feed-forward compensator used a nominal robot dynamics as accurate dynamic model and on-line identification with RBF-NN as uncertain part to improve dynamic modeling accuracy.The proposed compensation was applied as velocity feed-forward by an inverse velocity controller that can convert torque signal into velocity in the standard industrial controller.Then,the need for a torque control interface was avoided in the real-time dynamic control of industrial robot.The simulations and experiments were carried out on a gas cutting manipulator.The results show that the proposed control approach can reduce steady-state error,suppress overshoot and enhance tracking accuracy and efficiency in joint space and Cartesian space,especially under highspeed condition. 相似文献
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A maximum power point tracker for photovoltaic energy systems based on fuzzy neural networks 总被引：1，自引：0，他引：1
Chun-hua Li Xin-jian Zhu Guang-yi Cao Wan-qi Hu Sheng Sui Ming-ruo Hu 《浙江大学学报(A卷英文版)》2009,10(2):263-270
To extract the maximum power from a photovoltaic （PV） energy system, the real-time maximum power point （MPP） of the PV array must be tracked closely. The non-linear and time-variant characteristics of the PV array and the non-linear and non-minimum phase characteristics of a boost converter make it difficult to track the MPP for traditional control strategies. We propose a fuzzy neural network controller （FNNC）, which combines the reasoning capability of fuzzy logical systems and the learning capability of neural networks, to track the MPP. With a derived learning algorithm, the parameters of the FNNC are updated adaptively. A gradient estimator based on a radial basis function neural network is developed to provide the reference information to the FNNC. Simulation results show that the proposed control algorithm provides much better tracking performance compared with the filzzy logic control algorithm. 相似文献
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WU Xiao-juan ZHU Xin-jian CAO Guang-yi TU Heng-yong 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(9):1505-1509
The solid oxide fuel cell (SOFC) is a nonlinear system that is hard to model by conventional methods. So far,most existing models are based on conversion laws,which are too complicated to be applied to design a control system. To facilitate a valid control strategy design,this paper tries to avoid the internal complexities and presents a modelling study of SOFC per-formance by using a radial basis function (RBF) neural network based on a genetic algorithm (GA). During the process of mod-elling,the GA aims to optimize the parameters of RBF neural networks and the optimum values are regarded as the initial values of the RBF neural network parameters. The validity and accuracy of modelling are tested by simulations,whose results reveal that it is feasible to establish the model of SOFC stack by using RBF neural networks identification based on the GA. Furthermore,it is possible to design an online controller of a SOFC stack based on this GA-RBF neural network identification model. 相似文献
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鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。 相似文献
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