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关键词： 射频功率放大器   线性传输   神经网络   激活函数  

摘要： 对于射频功率放大器而言,其固有的复杂非线性失真使得射频发射机必须采用线性化技术以实现信号的线性传输。作为一种灵活且易于部署的方案,数字预失真技术受到工业界的广泛关注。随着人工智能技术发展,神经网络模型展现出强大的非线性建模能力。将其应用于功放非线性建模与线性化已成为研究热点。然而,现有基于神经网络的预失真器大多沿用传统激活函数,未能充分契合功放的实际特性。为此,本文系统探究了不同激活函数对神经网络预失真器性能的影响,并从建模精度与带外寄生抑制两方面进行评估,以期为下一代基于神经网络的预失真技术提供重要的研究参考。

关键词： 光伏功率预测   混合Copula函数   多目标优化   随机森林  

摘要： 光伏发电功率具有较强的随机性与波动性，准确、有效的预测难度较大。针对该问题，本文提出一种基于多目标优化算法与混合Copula函数的光伏功率预测模型。首先构建包含辐照度、温度、湿度等多维变量的信息集合，之后使用随机森林算法得到最优特征信息子集。在此基础上建立混合Copula函数预测模型。为进一步提升预测精度与效果，引入NSGA-Ⅱ优化预测模型参数，得到Pareto最优解集，并通过熵权法与优劣解距离法获得最优的预测模型参数与预测结果。最后在不同环境下使用本文提出的模型进行光伏功率预测，验证了方法的有效性与准确性。

摘要： 函数的解析式问题比较常见.这类问题的难度不大.我们只要仔细研究函数的性质、图象，确定函数的类型、参数的取值以及定义域，就能轻松求得函数的解析式.下面介绍两种求函数解析式的路径.一、换元有时我们会遇到这样一类问题：由复合函数f (g (x))的表达式，求函数f (x)的解析式.我们可采用换元法来求函数的解析式.

摘要： 导数法是解答函数极值问题的重要工具.在解题时，我们需灵活运用导数的定义、求导法则、导数的运算法则、极值的定义，根据导数与函数单调性之间的关系来求极值.下面重点谈一谈如何运用导数法解答两类极值问题.一、求函数的极值运用导数法求函数极值的步骤为：（1）确定函数的定义域；（2）对函数求导，得到导函数f′（x）的表达式；（3）解方程f′（x）=0，求出在定义域内的所有零点；（4）判断出f′（x）在各个零点左右两侧区间段上的符号，并用表格呈现出来；（5）根据导函数与函数单调性之间的关系判断出函数的单调性；（6）根据极值的定义确定函数的极值.一般地，若导函数f′（x）在零点x0两侧区间段上的符号为“左正右负”，那么f（x）在x0处取极大值；若导函数f′（x）在x0两侧区间段上的符号为“左负右正”，那么f（x）在x0处取极小值.

摘要： 奇偶性是函数的重要性质.有些函数问题较为复杂，我们研究函数的奇偶性，根据函数图象的对称关系来建立代数式，或寻找点之间的关系，往往能化繁为简，让解题的思路豁然开朗，轻松求得函数的解析式和参数的取值范围.下面结合实例谈一谈函数奇偶性的应用技巧.

摘要： 函数是初中数学的一个“分水岭”。不少学生到了八年级，能背出y=kx+b、能套公式做题，但只要题目换成真实的生活场景，如“共享单车怎么收费”“电费阶梯怎么算”，就不知从哪里下手，分不清哪个是x、哪个是y了。这种问题在一线教学中很常见。以北师大版八年级数学上册“一次函数的应用”为例，教材从弹簧伸长、水库蓄水、蜡烛燃烧等情境切入，编排逻辑清晰，但多数素材与当下学生的日常生活贴合度不高。学生在课堂上被动接受教师给出的表达式，缺乏主动建模的过程。

摘要： 抽象函数问题往往不会给出具体的函数解析式.我们需根据已知条件判断出函数的性质，通过赋值、构造函数来求得问题的答案.下面结合一道例题，探讨一下解答抽象函数问题的两种方法，供读者参考.

关键词： 高中数学   大单元教学   函数   方程思想   教学应用  

摘要： 随着教育改革的持续深化，大单元教学模式于高中数学教学里日益受关注。在大单元教学中，函数与方程思想方法身为数学核心思想的重要构成，对学生领悟数学知识、增强解题水平以及培育数学素养尤为重要。本文重点深入解析高中数学大单元教学里函数与方程思想方法的关键意义、内涵以及彼此的关联，并探究其在教学中的高效应用策略。借助对相关理论的钻研以及实际教学案例的剖析，展露函数与方程思想方法对学生数学思维和问题解决能力的积极推动作用，从而为高中数学教学给予有价值的参考和借鉴。

关键词： 二维实偶函数   偶对称   离散傅里叶变换  

摘要： 从二维DFT变换的定义出发，通过对周期值M、N取值的情况分类，分析给出各类情况下确保二维实偶函数的DFT变换结果为实偶函数的条件。最后进一步总结对比了各类情况的分析结果，得出二维偶对称的实偶函数DFT变换一定为实偶函数的结论。

关键词： 滚动轴承   三重混沌映射   鲸鱼优化算法   变分模态分解   支持向量机  

摘要： 【目的】针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳且易受到噪声干扰的特性，【方法】构建了一种基于三重混沌（Logistic-Sine-Cosine，LSC）映射改良的鲸鱼优化算法（WOA）优化变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM）的方法。考虑轴承故障信号所具有的周期冲击性与循环平稳特征，以峭度与相关系数联合构建的加权峭度为优化指标，对VMD中的模态分量K和惩罚因子α进行寻优，提取最优本征模态函数（IMF）。针对SVM分类精度不高的问题，提取最优IMF中的多尺度散布熵（MDE）组成多维特征向量矩阵，并优化惩罚因子α和核函数参数g的数值，从而提升算法的收敛精度和故障识别精度。【结果】实验结果表明：相较于其他算法，LSC-WOA-VMD和LSC-WOA-SVM在更好地分解信号的同时拥有更高的识别精度。【结论】研究结果可为滚动轴承运行状态监测、故障类型识别和旋转机械预测性维护提供方法参考。