简介：自组织网络是一种无需依赖于事先布设的基础通信设施，没有中心控制节点，抗毁性强，复杂的分布式、多跳无线网络.考虑到自组织网自身及无线电磁环境特点，本文根据一种实际波形不同执行阶段特点提出智能感知方案，使得设备在噪声等干扰最少、接收信号较佳的频点上工作，从而提高通信良好频点利用率，获取更高质量的通信体验.

简介：BIMCO正在制定一项条款以应对网络安全风险和突发事件.BIMCO网络安全条款要求各方制定计划和程序来保护其计算机系统和数据,并能够快速有效地应对网络突发事件.该条款适用于各种合同,合同双方的赔偿责任以协商一致的金额为限.

简介：移动学习软件便利学习资料上传,可以让学生不受时空束缚进行自主学习,能有效辅助高职英语翻转课堂教学。以高职院校《职业英语》中的JobHunting为例,探讨移动学习软件支持的高职英语翻转课堂教学模式的应用,并提出该教学模式在课前准备、课堂教学、课后总结的实施步骤及所包括知识传递、知识内化、技能提高等内容。实践证明,该教学模式能激发学生的学习热情,有利于任课老师及时解答学生遇到的疑难问题,提升高职英语课堂教学效果。

简介：设计一种基于逆推算法的无人艇神经网络滑模控制器,实现了无人艇在大幅度改向操纵运动中航向准确稳定快速跟踪.借助滑模变结构控制技术,设计系统带有积分器的滑模面,引入径向基神经网络逼近系统非线性函数和不确定参数,同时结合非线性阻尼定律克服外界有界干扰,最后利用逆推算法设计出系统控制律.仿真实验结果表明,径向基神经网络能精确逼近船舶非线性函数和不确定参数,控制器输出平滑无抖震,航向输出对船舶参数摄动及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性.

简介：设计了一种考虑输入饱和的USV积分逆推滑模神经网络控制算法.考虑到USV驱动舵机系统输入饱和问题,借鉴抗饱和控制技术设计一种基于内部辅助补偿机制,通过设计RBF网络对补偿机制进行在线逼近.再利用带有积分器的Backstepping方法设计实现USV航向精准控制.同时引入非线性阻尼定律来克服有界外界干扰.最后,采用反推法推导了系统控制律.仿真结果表明,控制器输出平滑,输出对参数摄动不敏感,控制算法有效.

简介：设计了一种不确定条件下基于神经网络的船舶航向滑模鲁棒控制算法.该算法能够有效决解模型不确定及外界扰动情况下的船舶运动控制问题.从船舶的非线性响应型运动数学模型出发,采用RBF神经网络对船舶系统函数及外部扰动进行有效逼近,再利用Lyapunov稳定性理论和Backstepping方法设计船舶航向控制器.仿真结果表明该控制算法能够很好地跟踪设定信号,并具有很好的鲁棒性.