简介:摘要伴随着现代科技发展过程中机械领域、电子领域、计算机领域、自动控制领域以及传感器技术、网络技术、通讯技术等多项技术的突破与进步,机器人技术在上述技术的支撑下获得更加全面的理论知识支撑和关键技术支撑,对机器人技术的突破进步起到了非常重要的作用。当前阶段机器人的应用范围已经由以往传统的工业生产领域不断扩展,开始进入到生活、服务等诸多领域,对改善人们的生活水平、提升人们的生活质量等均发挥了非常重要的作用。本文将以我国范围内工业机器人的发展为对象,针对我国范围内工业机器人的发展市场进行分析总结,针对当前阶段我国工业生产过程中较为常用的工业机器人系统与产品进行阐述,对机器人技术的未来发展进行展望。
简介:针对现有专利质押评估指标体系不完善,质押专利的价值评估存在较大不确定性。本文首先对传统专利价值评估指标体系进行了优化改进,综合考虑质押专利企业运营管理状况与电池专利技术状况对专利价值的影响。在此基础上,运用改良的FAHP法最大限度消减评估过程的不确定性,以期进一步提高评价结果的准确性。
简介:研究复杂系统的自聚集演化过程和聚集量.文中给出两个类似生长网络的模型.第一个模型比较简单,每一时间步长只有一条新边进入网中,但概括面较广,例如可描写选举、科学论文引用、食物源对蚁群蜂群的吸引、某种商品或股票、堤坝渗漏处,等等.第二个模型比较一般,每次可有m条新边进入网络.文中引用BA网络模型给出的"优先连接"的概念,研究上面两个网络中各点的聚集量.结果表明:对于这两个模型,各点可能的聚集量均可用一个数学期望的简单公式描述,即Ets=ks/t0t.其中,s表示网中某点,t0是初始时间,ks是t0时点s的顶点度,t是任何时间,t也是此时网的总度数,或总聚集量.ks/t0表征点s的初始优势或初始吸引能力,点可称为吸引核,ks/t0可称为吸引系数.文中解释了对于不同情况下Ets=k/t0t的意义.
简介:港口吞吐量预测是港口决策和规划的基础。为了合理预测港口吞吐量,本文利用外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值作为BP神经网络的输入变量,港口吞吐量为输出变量,建立了港口吞吐量预测的BP神经网络预测模型。然后根据2000年-2010年广西北部湾港口吞吐量、外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值,利用Matlab6.5软件的神经网络工具箱,通过对BP神经网络模型的反复训练,发现当隐含层节点数为6,学习率为0.05,训练次数为500次,训练精度为0.001,动力因子为0.9时得到的效果最好。并对BP神经网络模型与多元回归模型的预测结果进行比较分析,认为BP神经网络模型预测的总体效果更优。最后利用所确定的BP神经网络模型,对2011年和2012年两年的港口吞吐量进行了预测。