交通控制子区划分方法研究

交通控制子区划分主要将相邻的众多交叉口划分为若干个交通子区进行干线协调控制,可有效缓解交通拥堵现象,但现有方法划分出的交通子区无法满足实际协调控制的准确性与鲁棒性。为解决这一难题,结合当前流行的划分技术,考虑4个影响因素:信号交叉口间距、交通流量、周期、通行能力,建立模糊C均值聚类划分方法,再通过实例,借助Vissim仿真软件,验证方法的适用性与可行性。Vissim仿真结果表明:与传统协调控制方法相比,方法可使系统车均延误时间减少27%,协调相位行车时间减少20%。     

基于混沌-量子粒子群的分簇路由算法

针对粒子群分簇路由优化算法存在的收敛速度慢、 易陷入局部最优等问题, 提出一种混沌-量子粒子群 的双子粒子群分簇路由算法。 该算法以簇头的能量、 簇头与汇聚节点的距离以及与簇内成员节点的距离构造 最优簇头的代价函数, 主粒子群利用混沌粒子群寻优, 辅粒子群利用量子粒子群寻优, 加入量子波动理论, 使 算法具有较好的全局收敛性。 双子粒子群采用收敛速度快的凹函数递减策略优化权重。 仿真结果验证了该算 法可使无线传感网络节点能量消耗均衡化, 显著延长网络生命周期, 与 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议、 PSO-C(Cluster setup using Particle Swarm Optimization algorithm)协议相比生命周期分别延长了 80. 1%和 41. 4%。     

高速磁浮轨道垂向不平顺动态检测系统设计

针对高速磁浮轨道垂向不平顺检测,提出了一种基于惯性基准法原理的随车搭载型动态检测系统,并通过试验验证了该系统可满足±0.2 mm的检测误差要求.针对同步电机长定子齿槽形式的检测面,设计了一种削弱"齿槽纹波效应"的算法,可将齿槽形状引入的波动影响限制在±5mm范围内.最后,根据检测要求分析有关传感器的选型,并提供了相应结构平台的初步设计考虑.     

基于灰色聚类的本科生生源质量评价研究

选取合肥工业大学2018年新生录取数据,确立生源结构、录取成绩以及录取志愿3部分为生源质量评价体系的关键指标.提出了基于灰色聚类的本科生生源质量评价模型,设计并实现了基于白化权函数和不同聚类指标权重的灰色聚类的计算算法,总结归纳了影响高校生源质量的相关因素.研究表明:高校生源质量及招生模式改革面对高考招生制度改革和"双一流"建设目标带来的新挑战和新机遇,合肥工业大学加强学校内涵建设和特色发展,创建一流本科教育,提高人才培养质量是关键.     

优化快速流程模式对直肠癌患者手术效果的影响

目的分析快速流程模式(FT)对直肠癌手术效果的影响.方法选择100例符合条件的患者,随机分成两组,观察组进行FT,对照组应用传统模式(TC),对比研究两组患者的康复效果并统计两组出现并发症的例数.结果观察组患者的术后住院天数、首次排气时间、首次下床活动时间、首次经口进食时间、首次拔除胃管以及尿管时间均短于TC组,其差异具有统计学意义(P0.05);两组之间首次拔除引流管的时间差异无统计学意义(P0.05);两组患者在吻合口瘘、肠梗阻、切口感染的发生率及总发生率的差异均无统计学意义(P0.05).结论对直肠癌患者围手术期实施快速流程模式,手术效果显著,且并不增加术后并发症,是一种安全有效的方法.     

云南高原湖泊群的统计学聚类识别 及水质响应模式研究

为探究湖泊群水质变量的响应模式,构建适用于监测数据匮乏的湖泊群聚类和响应模式识别方法体系(PCA-BN),包括4个步骤:数据预处理、PCA降维与湖泊聚类、贝叶斯网络构建及参数学习、湖泊响应关系模拟。以云南高原湖泊群为例开展研究,结果表明:所研究的26个湖泊可分为两类;由于第一类湖泊受到的人为干扰更严重,因而叶绿素a对总氮和总磷的响应比第二类湖泊更敏感;第一类湖泊表层水温高,溶解氧趋近饱和,随叶绿素a变化不显著,第二类湖泊溶解氧随叶绿素a升高而显著升高;两类湖泊的透明度与叶绿素a的关系一致。     

设计模式指导的软件分簇方法

程序理解是一个从计算机程序中获取知识信息的过程,其主要目的是获取软件的各种有关知识以理解开发者的意图,从而支持针对现有或遗产软件系统进行软件评审、错误定位、反向工程、再工程、迁移、维护和复用等软件工程实践.本文提出一种设计模式指导的分簇方法,该方法采用程序中蕴涵的设计模式信息指导开源软件的分簇,运用"分而治之"的策略辅助程序开发者和维护人员快速、方便地理解代码.首先,采用设计模式检测技术从程序代码中抽取设计模式信息;然后,基于设计模式中角色间的相互关系,利用检测出的设计模式信息指导分簇;最后,对分簇结果可视化,以辅助程序理解.基于以上研究工作,开发了原型工具TasteJ并进行了实例研究,设计并实现了以人工为基准的实验来检验本文提出的软件分簇方法,并通过7个软件分簇度量函数,从统计的角度将其与现有主流软件分簇方法进行分析和比较,实验结果显示出本文所提方法的优势.     

网络结构特征与链路预测算法关系研究

以美国航空网络、科学家合作网络和线虫新陈代谢网络等5种实际网络为例进行了综合实验,用结果数据定量化描述了同配系数、集聚系数和网络效率等网络结构特征参数,与基于局部信息和全局信息的两类链路预测方法结果之间的关系。通过对结果的分析,得到了网络同配系数为正且聚集系数大于阈值(约0.1)时适用基于局部信息的预测方法,否则适用基于全局信息的预测方法;以及集聚系数、网络效率与局部信息预测方法的结果成正比,与全局信息预测方法成反比等结论。这些结论为通过网络特征参数进行链路预测方法的选择提供了定量化的参考依据。     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

异地配置的雷达与电子支援措施异步航迹关联

针对异步条件下雷达与电子支援措施(electronic support measurements, ESM)航迹关联问题, 通过分析方位角异步测量值对交叉定位原理的影响, 提出一种无需时域配准的航迹关联算法。根据传感器存在时延以及采样率的不同, 给出不等长航迹序列的等长区间变换以及异步航迹交叉定位的区间化方法, 通过计算区间序列离散度实现异类传感器航迹关联。通过仿真验证, 区间序列离散度不受噪声分布的影响, 且对数据集整体特征的求解避免了传统算法中的逐点运算, 有效提高了算法运算率。与传统算法相比, 可在多种测量误差场景下对异步航迹直接进行准确关联。