城市公共交通走廊动态客流分析模型

为了科学分析和评价城市公共交通走廊的客流流动规律,研究了走廊内乘客对于出发时刻及交通方式选择的问题,提出了城市公共交通走廊动态客流分析模型.模型主要由乘客出发时刻和交通方式选择组合动态均衡分配模型,以及乘客出行负效用模型两部分构成.在此基础上,设计了一套启发式算法求解该模型;并以上海市的跨江公共交通走廊为案例,验证所提出的模型和求解算法.研究结果表明,该模型能够真实反映城市公共交通走廊内客流的时空分布情况,以及行程时间、拥挤度及出行费用等因素对乘客出行选择的影响.所提出的模型可为城市公交走廊内各公共交通方式的合理搭配、运输组织模式优化提供决策支持.     

融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法

为提高AdaBoost分类器集成算法的分类精确度并简化分类系统的复杂度,提出一种融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法(IFSelect-SVME)。该算法在AdaBoost算法的每个循环中利用加权免疫克隆样本选择算法进行样本选择,并用互信息顺序向前特征选择算法进行特征选择,再利用每个循环优化选择得到的特征样本子集训练个体SVM分类器,并对其进行加权集成,生成最终的决策系统。对实验所用9组UCI数据集的仿真结果表明:与支持向量机集成(SVME)算法相比,IFSelect-SVME算法的正确分类率有所提高,且样本数可减少30.8%~80.0%,特征数可减少32.2%~81.5%,简化了集成结构,缩短了测试样本的分类时间,所得到的分类系统具有更好的分类精度。     

一种多输入多输出雷达相位编码信号的设计方法

针对多输入多输出(MIMO)雷达正交相位编码信号设计中已有方法所得信号集匹配滤波后旁瓣较高的问题,提出一种新的设计方法。首先将基于信号集相关旁瓣总能量的代价函数简化成低次的较容易求解的问题,然后将输入输出算法从一维扩展到多维,并针对极小化问题改进了其物面和频谱面的约束条件,利用改进后的输入输出算法求解该极小化问题,再针对基于信号集相关旁瓣峰值的代价函数,利用迭代码选择算法对第一步所得信号集进一步优化,最后得到相关性能较好的正交信号集。仿真结果表明,相比于模拟退火和序列二次规划等方法,该方法所得信号集的平均非周期自相关峰值旁瓣降低了3~4dB,平均非周期互相关峰值降低了1~2dB。     

黔西滇东早三叠世卡以头组石松类大孢子的地质意义

在黔西滇东地区海陆过渡相密德剖面早三叠世卡以头组发现了大量的大孢子印痕化石,通过光学显微镜和扫描电子显微镜的观察,对大孢子的形态进行了初步的研究,共分为9属16种(包括未定种),其中最丰富的是Trileites,其次为Maexisporites,Triangulatisporites,Horstisporites,Aneuletes,其余仅个别.这一研究丰富了该地区的生物化石种类和植物面貌,进一步验证了卡以头组的时代为早三叠世早期.     

一种新型并联动力头的前馈控制策略与实验

为满足高速并联动力头在高速加工时的动态控制精度要求,研究了基于Turbo PMAC运动控制器的动力学控制方法,提出一种基本伺服算法与动力学前馈补偿相结合的控制策略.通过二次插补获得粗插补信息,再根据虚功原理建立力矩补偿模型.利用Turbo PMAC的力矩偏置设置功能,将补偿力矩按照粗插补周期发送给基本伺服系统,进而减少偏差反馈所需的控制能量.在新型三坐标并联动力头上进行了不同工况的实验,证明该控制策略易于实现,通用性强,可大幅减少高速运动下的跟随误差和力矩波动,明显改善系统的动态特性,提高运动精度.     

磺胺嘧啶选择电极的制备及其性能研究

利用四苯硼钠与磺胺嘧啶生成活性物质制备了一种磺胺嘧啶选择电极,对浓度为1.0×10^-2～5.0×10^-7mol/L的磺胺嘧啶标准溶液研究了电极的响应性能,其Nernst响应的线性范围为1.0×10^-3～5.0×10^-6mol/L,斜率为57.1mV/pc,电极的检测下限为3.5×10^-6mol/L。该磺胺嘧啶选择电极的静态响应时间小于30s。同时,磺胺嘧啶选择电极具有良好的稳定性和重现性。     

放大转发协作下多S-R-D节点网络中继选择策略

在多个信源、中继及目的端的环境中,研究了放大转发协作系统的中继选择策略与传输机制.为了求得最优解,在最优中继节点选择策略中使用了穷举算法,此方法计算复杂度会随着中继节点数目增加而大幅上升.在此基础上,提出了改进的中继节点选择策略,该策略先使系统的平均误码率最小,之后再使目的端中断容量最大化.仿真及分析结果表明,该策略除了能达到与最优算法类似的吞吐量之外,复杂度也大大降低.     

基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP隐写检测

针对目前大部分BMP隐写分析方法主要采用单一特征和单一强分类器,容易产生训练样本敏感、分类精度难以提高等问题,提出一种基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP图像隐写检测方法.方法首先串行融合Moulin和SPAM两种经典特征,然后利用序列前向选择(SFS)算法选取分类能力高的特征作为固定特征,其余特征在剩余特征空间中随机抽取,利用固定特征和随机抽取特征构造特征子集,最后在特征子集上训练成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明:和传统方法相比,在不同嵌入率下,该方法对BMP经典隐写(如LSB匹配、LSB替换、SS和QIM)的检测率均有一定程度的提高.     

求解大规模可靠性问题的改进差分进化算法

针对差分进化算法典型变异算子的局限,设计了全局加速的变异算子,进而提出全局加速的自适应改进算法.新变异算子能够均衡全局搜索与局部搜索,提高寻优效率.根据差分向量与整个种群分布范围的关系,有针对性的设定变异率值,减缓搜索范围缩小的趋势,保持较高的种群多样性.采用两区间选择策略,通过学习和比较自适应地调整交叉率,使其满足进化搜索的需要,同时提高算法的通用性.将改进算法应用于大规模可靠性问题中,实验结果表明,改进算法在解决大规模系统可靠性问题时具有更好的寻优效果.     

基于互信息和文化基因算法的网络流量特征选择

利用文化基因框架的引导,提出一种结合了封装和过滤的混合型特征选择算法.该算法在传统的遗传算法中采用了基于互信息的局部搜索算法,全局搜索以分类器精度为适应度函数,保证得到全局最优解;局部搜索以联合互信息为评价指标,加快了寻找最优特征子集的收敛速度.实验表明,与现有算法相比,该算法在特征数量和计算复杂度上有显著改进,采用该算法的网络流量识别方法能以更少的特征获得更高的分类精度.