(3+1)维Korteweg-de Vries (KdV)方程的高阶怪波解和多波浪解

基于Hirota双线性形式，一个新的（3+1）维Korteweg-de Vries（KdV）方程的高阶怪波解和多波浪解被得到.通过作图，更直观地展示和讨论了高阶怪波解和多波浪解的动力学性质.     

共价有机骨架/碳纳米管复合材料中锂离子吸附与传输特性的分子模拟

利用分子模拟方法对共价有机骨架 (covalent organic framework, COF)/碳纳米管(carbon nanotube, CNT) 复合材料 COF@CNT 中锂离子 (Li$^{+})$ 的吸附与传输特性开展研究, 明确了 Li$^{+}$ 的吸附位点与吸附顺序, 得到了相应的吸附能, 并观察 COF@CNT 的表观形貌变化. 当达到饱和吸附状态时, COF@CNT 的体积变化率仅为 0.25, 平均电压保持在 2.00 V 以上, 而理论容量则高达 1 402.47 mAh/g. 此外, Li$^{+}$ 在 COF@CNT 内部的电导率大于其在单纯 CNT 中电导率的实测值. 模拟结果可为此类体系的实际应用提供理论基础.     

ECOC多分类算法在慕课数据挖掘中的应用

收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据，设计基于数据复杂度的纠错输出编码（ECOC）多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度，从而提高算法的预测准确度。实验结果表明，在不同高校的慕课数据集的测试中，所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性，实现了学生学习成绩多等级的有效预测，为个性化教学奠定了基础。     

基于共价有机框架的仿生光动力学治疗试剂的构建

共价有机框架（COF）是一类新兴的多孔有机聚合物，因其具有较大的比表面积、有序的孔道结构以及良好的生物相容性，已成为具有潜力的纳米药物载体.制备了基于COF纳米颗粒的仿生纳米复合物，负载光敏剂孟加拉玫瑰红（RB），并包裹癌细胞膜（CMV）对该复合物进行仿生修饰.结果表明：制备的COF/RB@CMV纳米复合物具有良好的生物兼容性，能够被肿瘤细胞有效摄取，并在光照激活条件下产生对细胞具有高毒性的活性氧化物（ROS），进而起到了杀伤肿瘤细胞的作用.提出了一种新的基于COF的仿生纳米平台用作光动力学治疗（PDT）试剂.     

基于差异信息量的多源数据融合方法

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.     

无环境信息下多尺度网格细胞群空间表征模型

针对无环境信息条件下网格细胞空间表征问题, 提出一种多尺度网格细胞群的空间表征模型。通过减少吸引子网络模型网格细胞的偏好朝向, 使网格细胞具有特定的感应方向, 仅对特定方向上的速度产生响应。基于改进的吸引子网络模型, 构建多尺度网格细胞群, 并对空间进行表征。仿真结果表明, 改进后的网格细胞模型只响应相应方向的速度, 准确整合速度信息, 表征部分未探索区域, 且适用于无环境信息条件下一维、二维空间。在100 m×100 m的区域, 表征结果的误差不超过0.2 m, 证明了该模型能够扩大网格细胞的表征范围, 提高表征精度与表征能力。     

动车组进站过程精准停车控制方法研究

通过分析高速动车组进站停车过程中制动力与速度之间的关系,构建动车组多质点动力学模型。由于制动停车后期产生空气制动力过程给系统带来延时影响,引入Smith预估器,采用基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的PID控制策略与Smith预估器相结合,实现制动过程中对给定速度的跟踪控制。仿真分析表明:该混合控制器控制的列车速度与设定速度的误差小于±1 km/h,停车误差小于±0.3 m,可满足进站制动停车的要求。     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

基于跟踪信息的多帧联合检测方法

传统多帧联合检测方法针对搜索阶段进行设计, 由于无任何目标信息, 需要采用较高的检测门限以降低虚警数量。然而, 一旦成功建航, 目标存在性已确定, 可利用目标跟踪信息调整多帧联合检测策略, 以提升微弱目标检测能力。基于上述考虑, 本文提出了一种基于跟踪信息的多帧联合检测方法。首先利用当前时刻跟踪信息建立预测波门, 然后设定较低的单帧检测门限保障微弱目标信号的高概率检测, 最后在航迹恒虚警约束下调整多帧联合检测门限, 从而完成航迹维持和撤销。仿真实验表明所提方法可有效提高目标检测概率和跟踪维持概率。