我院高职学生心理状况的抽样调查与分析

为了探讨当前我院高职学生群体的心理健康状况并做出初步的、较为客观的评价，本文采用大学生人格问卷(UPI)，对我院各专业的学生中自愿参与的100多名高职学生进行了一次心理健康调查，结果显示我院高职学生的心理健康状况基本良好，但在环境适应方面还存在一些倾向性问题，我院心理健康教育工作仍需进一步开展与加强。     

面向21世纪 交通档案工作者的自我更新势在必行

为了适应 2 1世纪的需要 ,不失时机地对自己的知识进行重组是实现自我更新的途径。结合交通档案工作提出了自我更新的内容和如何实现自我更新的打算。     

浅谈交通规费电子智能化稽查方法

本文围绕交通规费稽查这一中心,分析了目前交通规费稽查中存在的问题,介绍了浙江省近两年采用电子化稽查的几种主要手段,阐述了它们的基本原理及特点,并提出了今后交通电子智能化稽查的发展方向.     

基于改进遗传算法的递归神经网络非线性系统辨识

将递归内时延神经网络应用于非线性动力学系统辨识中，描述了其动力学方程，并引入改进遗传算法作为其学习算法，通过非线性动力学SISO和MIMO系统的辨识仿真研究，验证了内时延递归网络结构和改进遗传算法的有效性。     

神经网络内燃机排放模型学习样本的选定

研究神经网络理论用于内燃机排放预测模型时学习样本的选取方法，针对内燃机工况变化的特点，对传统的正交设计法进行了改进，提出并验证了用考虑因素边界变化的正交设计法选取样本的可行性。研究结果表明，模型的预测精度随着正交表位级的增加而提高，即使只有3位级的正交表设计样本，也能建立预测误差低于5．7％的内燃机稳态排放特性预测模型，具有试验工作量小、简便易行的特点。     

基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.     

谈教师对学生现代观念的塑造

全球化背景下，学校教育应教会学生适应时代要求，树立现代化的观念，培养终身学习、竞争、合作、充分利用时间，注重效益，不断创新，从而提高自身素质，增强自主性、能动性、创造性。     

办公自动化系统的分析与设计

通过对办公自动化系统(OAS)现状的分析，提出TOAS在无纸化办公背景下的新问题，并针对这些问题对OAS进行改进和设计．对OAS的各部分功能和使用进行了详细的阐述，同时提出OAS在实施过程中应注意的问题．     

基于卷积神经网络的路基病害自动识别方法研究

路基病害导致的道路坍塌事件时有发生,利用探地雷达(ground penetrating radar,GPR)技术对道路路基进行周期性的无损检测和评估,可有效识别处于早期阶段的路基病害,为及时治理提供技术支撑。传统的GPR路基病害图像解释大多依靠人工,存在评价不客观且效率低下的问题。为实现路基病害的自动识别,提出基于卷积神经网络(CNN)提取GPR路基病害图像特征的方法。该方法所采用的网络结构由卷积层、池化层和全连接层组成;输入病害图像后首先经过5层卷积层和5层池化层提取图像特征,然后将提取到的图像特征输入两层全连接层分类,最后通过softmax层输出识别结果。正演模拟数据集表明,该方法对路基空洞充气、路基空洞充水、路基脱空及路基含水层这4种典型道路路基病害的雷达图像识别准确率达到 96.75%,验证了该方法的有效性。     

智能控制技术在汽车AMT中的应用

针对汽车AMT系统中节气门控制、离合器接合点及最佳动力性换档规律的确定等问题 ,讨论了采用多模式控制、模糊控制和自学习控制等智能控制的具体方法 .实际应用表明 ,这些方法切实可行 ,同时 ,也体现了智能控制技术在车辆控制系统中的实用性和先进性