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1.
针对传统的欧氏聚类算法无法同时对近处和远处的障碍物点云进行精准检测和分割,容易造成错检和漏检的情况,提出一种欧氏聚类算法的改进方法,可以根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,从而快速且准确地完成聚类.实验表明:该方法能同时对近处和远处的障碍物点云进行快速且准确的聚类. 相似文献
2.
针对Exendin-4的螺旋结构特点, 采用去掉螺旋序列、 用3个连续Ala替换螺旋以及Gln13替换为Tyr13的方式对N端α-螺旋及C端α-螺旋进行改造, 设计出4个结构模拟物. 通过圆二光谱和荧光光谱进行结构分析, 结合模拟物生物活性实验, 分析Exendin-4螺旋结构与生物活性的关系. 结果表明: Exendin-4的N端螺旋比C端螺旋对生物活性影响更大; 在抗二肽基肽酶(DPPⅣ酶)的稳定性实验中, C端螺旋比N端螺旋具有更好维系Exendin-4稳定性的作用; 螺旋结构中Tyr13可作为提高Exendin-4生物活性的重要优化位点. 相似文献
3.
为了寻找团簇Co3FeP的稳定性、结构和内部作用力等规律,利用密度泛函理论,在B3LYP/Lanl2dz的量化水平下对团簇Co3FeP进行理论计算,得到5种优化构型,并从化学反应热力学与动力学的角度对其异构化反应中的反应物、过渡态和生成物进行了讨论分析。结果表明,所有构型均为C1对称且构型的空间结构对其熵值有影响;构型的稳定性主要由金属原子与非金属原子所决定,并且在常温常压下构型1(3)、2(3)和3(3)可以稳定存在,是大部分异构化反应的最终产物。因此,在实际材料的开发中,不仅需要注意金属原子与非金属原子之间的作用力以确保构型的稳定性,还应首先考虑对稳定构型1(3)、2(3)和3(3)进行相关研究。 相似文献
4.
通过分离式霍普金森压杆(SHPB)实验得到了40Cr合金钢在高温高应变率下真应力-真应变曲线,据此确定了材料发生动态再结晶的临界条件.采用解析法和实验法分别求解了磨削强化层的温度场和塑性应变场分布.结果表明,磨削强化层在磨削深度方向具有较大的温度和塑性应变梯度;150μm强化层内会发生奥氏体转变;磨削表面最高温度可达1060℃.在磨削亚表面60μm内会产生剧烈的塑性变形,达到了再结晶的临界条件.较大的磨削深度使磨削强化层塑性应变增大,再结晶现象越充分,微观组织细化程度越高. 相似文献
5.
基于收益共享契约构建银行信用融资、商业信用融资和区块链供应链金融的对比模型,探讨各模式下供应链的最优决策方案,定量分析各融资模式下供应链绩效随不同参数的变化情况.研究表明,当零售商资金成本低于制造商资金成本时,商业信用融资一定优于银行信用融资;存在两个区块链供应链金融平台费率的阈值,只有当平台费率低于低阈值点时,区块链供应链金融才是同时利于制造商和零售商的最优模式.此外,收益共享比率越高,制造商收益越高,则零售商收益越低. 相似文献
6.
电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性,基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况,提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大,针对这一问题,使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间,以提高方法的实用性.在规则推理时,使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配,以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息,准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况. 相似文献
7.
为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles,SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素,通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿;采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分,以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型;提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法,并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1,2,3元/km) 下的使用频率有显著影响;使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行;公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV. 相似文献
8.
采用视觉搜索范式,研究图标视觉特征及数量变化对图标布局认知绩效的影响.实验表明,当图标数量N=6时,仅图标视觉特征主效应显著,布局方式对搜索速度无显著影响,图标视觉特征是认知绩效的主要影响因素;当图标数量N=15时,仅图标布局方式主效应显著,横向排列搜索速度最快.通过图标数量的连续性变化实验发现,图标数量超过10个,横向排列反应时显著低于纵向排列,两者错误率无显著差异;随着图形面板 L○长度 / S○宽度比值的降低,两者平均反应时差距逐渐缩小,趋于一致.研究表明,图标数量的变化对布局方式和视觉特征的认知绩效产生显著影响. 相似文献
9.
D-S证据理论可应用于多源数据融合领域,但在处理高度冲突的证据时,可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题,本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先,通过信息熵表明证据的相对重要性,采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量,经过计算获取数据的最终权重,并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比,所提方法收敛更快,准确度更高.故障诊断的应用实例表明,所提方法的不确定性更小,优于现存的其他方法. 相似文献
10.
针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%. 相似文献