四川盆地碳酸盐岩源岩气地质特征与勘探前景

充分利用露头、岩芯、岩屑等原始样品，通过薄片观察、物性分析、扫描电镜、X射线衍射及同位素分析等实验方法，结合测井资料、地震剖面解释等进行研究，从碳酸盐岩源岩气地球化学评价参数和指标厘定入手，以南川区带高产稳产气藏为实例，深入解剖四川盆地茅口组一段碳酸盐岩源岩的岩矿、物性、电性、含气性及生烃潜力，探讨了表生沉积环境、早期成岩作用等因素对碳酸盐岩源岩气储层的影响，尤其是富镁黏土矿物黑滑石在碳酸盐岩中有机质富集、碳酸盐岩气成生和聚集的积极作用，进一步明确气藏高产稳产的主控因素，落实“甜点段”的特征和分布，指明了该领域勘探开发的前景。     

基于多参数稳定分布的GBAS垂直保护级计算

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)的地基增强系统(ground based augmentation system, GBAS)的完好性评估过程中, 使用误差包络理论计算保护级(protection level, PL)时, 误差模型存在的“厚尾”“不对称”“非零均值”等问题, 提出了基于稳定分布的误差包络理论。首先给出了高斯包络理论计算PL的模型; 其次推导了两参数与四参数稳定分布误差包络算法; 最后使用仿真数据和通过实验测得的数据, 对多参数稳定包络模型的算法进行评估。结果表明多参数稳定包络法在相似的计算复杂度下, 解决了高斯包络法建模时过于保守的问题, 显著提高了保护级计算的精确性。     

同城即时配送问题基于多预测场景的在线调度

同城即时配送是随现代电子商务而产生的新问题,该问题呈现出极强的动态性与求解时间的紧迫性,并具有商户与顾客一对多的关系、车辆需要多次往返商户取货、货物取送有时效要求等诸多新特征,无法依赖现有研究而求解.针对这一问题,建立了基于多预测场景的在线优化调度方法,将带有预测订单的多个场景整合到路线规划过程,通过每个场景的方案计算,以及多场景方案的整合,得到了车辆赖以运行的集成方案,提高了调度方案面对未来不确定需求的适应性;所建立的调度系统在新订单进入时立即响应,在系统闲置时则采用大邻域搜索技术不断优化未完成的任务方案.最后,在具有200～300个日订单的大连市某同城即时配送公司的真实数据上,验证了在线调度方法的有效性和可行性.     

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.     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

R~(n+m)中极小子流形的刚性定理

研究欧氏空间中不具有平坦法丛的一类特殊极小子流形,利用积分估计方法,证明了若它的第二基本形式满足一些衰减条件,则它是一个仿射平面.     

基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测

自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响，该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域（maximally stable extremalregion,MSER）结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图，并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图；然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行；最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明，该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性.     

优化分级T-S模糊控制动态估计纯电动汽车电池健康状态

针对纯电动汽车动力电池健康状态（state of health,SOH）预测中非线性影响因素多、算法繁杂、难以在单片机开发平台中实现等难点,首先利用累计充电循环次数计量法得到使用循环次数,将SOH与使用循环次数、内阻变化量、电压降值的相关非线性关系转换成离散的二维数据表,依据使用条件,采用二分查表法获得不同估计方法下SOH值;再将使用循环次数、电压降值和内阻变化量作为输入量,以相应SOH的权重作为输出,利用T-S模糊控制建立SOH动态预测模型,根据权重和边界条件计算得到SOH.仿真结果表明,所提方法最大预测误差4.3%,响应时间55 ms内,预测效果比现有方法显著提高.      

基于区域时变聚类采样机制的物联网 大数据传输算法

为解决传统物联网大数据传输算法存在的网络链路抖动频繁、传输能力受限以及传输误码率大的不足,提出了一种基于区域时变聚类采样机制的物联网大数据传输算法。首先,根据物联网信号发射中常用的LTE-5G信号特性,采取分信道传输及抽样过滤技术来实现数据传输过程中的正交化,消除节点间因信号频率相似而导致的干涉现象,提高网络数据传输效率;随后,几何聚类机制与能量-阈值映射裁决方法,构建了稳定聚类采样方法,利用功率最佳及能量最佳的方式来实现传输节点的筛选,强化传输链路的稳定性能,降低因链路抖动而导致误码的风险。仿真实验结果表明:与常见的超高斯频率漂移传输提升机制(Transmission Mechanism of Super Gauss Frequency Drift Transmission, SGFD-T机制)及拉普拉斯信道滤波传输机制Laplasse Channel Filtering Transmission Mechanism,LCF-T机制)相比,所提算法具有更大的上传带宽和更低的数据采集错误率与误码率。     

求解二维非定常对流扩散方程的高精度指数型差分方法

针对二维非定常对流扩散方程,提出了一种高精度指数型差分方法,证明了所构造差分格式的无条件稳定性.通过数值算例验证了差分格式的有效性和合理性,并且对于对流占优问题的求解该方法更优越.