张量伪谱的新包含域

张量伪谱可以看成是矩阵伪谱的推广,它在齐次动力系统中有着重要的作用.对张量伪谱圆盘定理进一步研究.利用张量伪谱中特征向量的最大元,给出了张量伪谱的新包含域.数值例子验证了结果的有效性.     

对数非线性薛定谔方程基态解的数值解法

针对对数非线性薛定谔方程，本文构造了一种求基态解的数值解法.该方法首先对原始能量泛函进行正则化处理,然后使用归一化梯度流方法来求正则化后的基态解.在求解的每个时间步我们采用向后欧拉傅里叶谱方法的隐式数值格式,并通过不动点迭代求解. 我们分析了正则化方法的能量误差,并通过数值模拟验证了本文方法的可靠性.     

考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。     

高铁背景下京津冀县域尺度就业密度空间格局研究

高铁对城市间劳动力流动格局会产生较大影响,进而对区域就业密度格局产生影响.采用加权平均中心、地理加权回归方法研究高铁对京津冀县域尺度2010—2017年就业密度格局演变的影响,结果发现:高铁的开通显著改变了区域就业密度格局,劳动力从最初向高铁沿线区县集聚,过渡到向地级市或更发达城市集聚,高铁的虹吸作用促使以衡水为中心的就业密度低值区的形成.高铁背景下经济发达、就业待遇更好的地区更容易吸引劳动力,而社会固定资产的投资对劳动力的吸引力较弱;相对于高铁开通年限而言,高铁班次变量对区县就业密度的影响更为显著,其中正向影响主要分布在北京、天津和位于京广高铁沿线的保定北部区县.总体来说,高铁对京津冀县域就业密度的影响以集聚效应为主.该结论可以为未来高铁建设背景下区域就业格局的优化和调整提供实践参考.     

基于Kramers Kronig关系的油纸绝缘直流电导计算方法

针对区分介电谱中电导和极化过程的方法较为缺乏,等效模型中表征电导的参数唯一性计算方法不足的问题.以油纸绝缘介质的电导过程为研究对象,在实验条件下制备不同水分含量的油纸绝缘样品,并测量频域响应谱线.基于Kramers-Kronig关系对测量复极化率实部谱线进行数值积分,获得弛豫损耗谱线,进而得到电导损耗谱线;并使用最小二乘法对电导损耗谱线进行拟合,计算出电导值.研究结果表明,使用Kramers-Kronig变换可以从测量复极化率虚部谱线中有效分离弛豫损耗谱线和电导损耗谱线,进而得到直流电导值;随着油纸绝缘样品含水率增加,介电谱的损耗峰特征逐渐消失,电导过程增强.     

茵陈质量标志物的预测

基于中药质量标志物的理念,对茵陈化学成分有效性、生源途径、成分特异性、传统功效、传统药性及化学成分可测性进行了潜在质量标志物的预测.通过网络药理学进行成分有效性分析,基于文献整合及数据分析对茵陈的生源途径、成分特异性、传统功效、传统药性及化学成分可测性进行质量标志物预测.结果 显示,网络药理学获得槲皮素、异鼠李素及茵陈黄酮等13个活性成分,关键靶点有AKT1、TNF、JUN、MAPK1、RELA、TP53及IL6等.GO功能富集分析得到GO条目1892个,其中生物过程条目1648个,细胞组成条目82个,分子功能条目162个.KEGG通路富集筛选得到281条信号通路(P＜0.05),涉及癌症通路、乙型肝炎及TNF信号通路等.结果 表明,结合网络药理学和文献分析得出了茵陈蒿灵A、马栗树皮素二甲醚、大牛儿烯D、6,7-二甲氧基香豆素和茵陈色原酮可作为茵陈潜在的质量标志物.     

基于模糊强化学习的双轮机器人姿态平衡控制

针对单轨双轮机器人在静止情况下存在的固有静态不稳定问题, 提出一种基于模糊强化学习(简称为Fuzzy-Q)的控制方法。首先，运用拉格朗日法建立带控制力矩陀螺的系统动力学模型。然后, 在此基础上设计表格型强化学习算法, 实现机器人的稳定平衡控制。最后，针对算法存在的控制精度不高和控制器输出离散等问题, 采用模糊理论泛化动作空间, 改善控制精度, 并使控制输出连续。仿真实验表明, 相较于传统强化学习方法, 所提方法能够显著提高控制精度, 且可以有效抑制外界干扰力矩对系统的影响, 保证系统具有一定的抗干扰能力。     

基于开发区联系的吉林省产业网络空间格局

开发区作为产业发展的重要载体,在地区产业发展和产业空间组织中发挥着重要作用.在回顾投入产出理论与产业网络研究的基础上,引入以产业强关联关系为纽带的开发区产业关联强度模型,以产业载体间联系视角综合分析了吉林省产业网络格局.结果表明:吉林省三大主导产业为食品加工业、医药化工业和交通运输设备制造业,且省内三大经济区产业发展各有侧重,同时存在产业同构现象;吉林省产业网络形成以长、吉两市为双核心的"核心-边缘"结构,产业关联强度呈现少数开发区占主导的金字塔形态,约五分之一的开发区保持强关联关系且主要发生在长、吉两市.以产业关联与产业集群为视角,对吉林省开发区产业网络提出了优化建议.     

基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit, GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将其编码为网络安全态势值;利用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行超参数寻优,以加速GRU神经网络的训练。仿真分析表明,所提方法具有更快的收敛速度和较低的复杂度,并且在不同的预测时长下具有较小的均方误差和平均绝对误差。     

冯卡曼天线罩对天线特性影响的严格建模分析

利用等效原理、表面积分方程并结合矩量法(MoM),分别对带有冯卡曼天线罩的对称半波振子和八木天线进行了严格建模分析.对数值积分过程中的奇异性用加减奇异项的方法进行了细致处理.通过数值仿真,分析了冯卡曼天线罩对半波振子和八木天线电参数的影响,其结果具有工程参考价值.