一种基于HMM模型改进的地图匹配算法

针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题, 提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法, 并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于, 改进的在线地图匹配算法引入可靠点进行轨迹分割, 减少了转移概率的计算和匹配结果的输出延时。用西雅图市浮动车的轨迹数据进行算法的实验验证, 结果表明, 与传统的HMM地图匹配算法相比, 改进的算法在准确率和时间效率上更优, 能够满足在线地图匹配的需求。     

基于语言偏好信息的满意公平稳定双边匹配方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种考虑匹配满意性、公平性和稳定性的双边匹配方法.首先,通过构造匹配满意度计算规则,将双边主体的语言偏好信息转化为匹配满意度;然后,给出满意匹配、公平匹配和稳定匹配的定义,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,建立双边匹配多目标优化模型,采用理想点法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性.     

微生物废水处理产甲烷的自动控制系统

结合现代的自动控制技术和互联网技术,设计了基于微生物废水处理产甲烷的自动控制系统.选用基于Cortex A9主控芯片的Exynos4412作为控制核心,使用云架构的tomcat服务器进行数据存储,配合现场工业级执行单元与标准专用传感器,实现了微生物培养进而处理工业废水以及提高甲烷生产含量的目标.实际运行结果表明:该系统成功将废水处理至排放标准并使得生产的甲烷含量由52%提升至77%,具有较高的实用价值和应用推广价值.     

应用性追求:中国高等教育人才培养的 长时段历史考察

中国应用型人才培养的实践并非新近的事情。从长时段历史考察,中国共产党与中华人民共和国对于应用型人才的培养探索甚至渊源于150年前的近代转型传统。与主张“君子不器”的传统高等教育不同,近现代意义上的制度化高等教育自引入中国之日起,就一直肩负着国家层面赋予的应用型人才培养任务,甚至并未因社会制度变革而中断。晚清时期,朝廷与精英基于“师夷长技以制夷”兴办了一批具有专科性质的学堂;南京国民政府基于毕业生失业严重以及“高等教育破产”的争议,着眼于调整高等教育结构;中华人民共和国成立初期,基于“专门人才”急需而实施院系调整与专业细分;改革开放以来,基于就业制度市场化变革与高等教育分类发展需要而作出院校转型的决策部署。这些政策及措施意味着高等教育承载着国家(政府)的意志和期待、民族(社会)的渴望和要求。在中国高等教育后续发展中,应注意高等教育的理想类型与现实复杂性之间的问题,努力在创新知识生产模式中推动应用型高等教育的内涵式发展。     

基于自动站监测数据的广西廉州湾藻类生态灾害特征分析

广西廉州湾地处河口地区，藻类暴发性增殖的现象时有发生。为探究广西廉州湾藻类增殖的规律，本研究根据藻类暴发性增殖现象时存在溶解氧、pH值、叶绿素同步升高或降低的特征，对2015-2020年廉州湾海域运行的自动监测站和赤潮现场监测的数据进行统计分析。结果显示，廉州湾藻类暴发性增殖的现象主要发生在南流江、西门江至大风江入海口的近岸海域，暴发的频次呈现逐年下降的趋势。从不同季节来看，冬季和夏季发生的频次较高，但藻类增殖现象的持续时间基本未超过7 d。藻类增殖现象发生的频次呈逐年下降的趋势，这可能与南流江上游环境整治有关，反映出入海河流水质改变对近岸海域的直接影响。因此，持续保持陆地污染源科学有效的管理对廉州湾的生态环境保护有重大意义。     

对虎在我国两大岛屿上分布的历史考察

通过对虎遗存与发掘出的历史文献记载分析、辨证可知,我国的海南与台湾两大岛屿不仅在史前有虎,而且分别延续到宋代与清初,这是对专家、学者迄今多认为我国台湾与海南向来无虎分布观念的突破。     

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。