基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性，同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。     

基于GIS的郑东新区绿色空间指数演变研究

景观格局一般指景观的空间格局,是大小、形状、属性不一的景观空间单元(斑块)在空间上的分布与组合规律。本文选取最大斑块指数(LPI)和景观形状指数(LSI)两个指标,分析郑东新区2007—2019年城市化进程中的景观格局演变。     

基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时，不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题，提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分类器差异损失，实现源域和目标域之间的域分布对齐，从而实现无标记目标域样本的故障诊断.实验结果表明，所提方法与主流的域适应方法相比具有更高故障诊断准确率，验证了该方法的合理性和可行性.     

关于审查阶段如何认定权利要求保护范围的思考

本文通过对一个实际案例的分析,引出了权利要求保护范围的认定对专利审查的重要性,并从法条依据、对后续程序的意义和专利审查阶段的认定原则对权利要求保护范围的认定进行阐述,为审查过程中准确认定权利要求保护范围提供相关参考。     

基于最大熵原理的金融系统风险测度及实证研究

金融系统是一个复杂的非线性系统。信息熵是一种对系统整体性不确定程度的一种度量。从信息理论出发,用信息熵度量金融风险,通过最大熵分布采用定性分析与定量计算相结合,构建一种金融系统风险分析模型,并以中国股票市场为例分析与验证模型。实证结果表明,该模型是一种有效的风险分析方法,较准确地反映了金融系统的风险状况,为金融系统风险分析提供了一种新的思路。     

基于mRMR与因子分解机的分类模型研究

很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集，采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性，已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型，使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题，并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较，结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%，可见TFM模型有一定可行性.     

机器人的盛会

<正>2015年7月17—23日,合肥成功举办了第19届Robo Cup机器人世界杯赛及学术大会,这是由Robo Cup国际联合会主办的当前国际上级别最高、规模最大、影响最广泛的机器人顶级赛事,被称为"机器人的盛会"。Robo Cup是怎么发展起来的,有哪些比赛项目,本届比赛有什么特点,让我们来了解一下。一、Robo Cup发展历程在人工智能与机器人学的历史上,1997年是一个值     

浅谈工程施工工期延误

本文从工期的确定,工程合同的变更,工期延误的界定及解决工期延误的对策等方面论述工程施工工期,供工程技术人员对工期有全面了解,有效规避因工程延误带来的损失。