不同敏感波长轨道不平顺对现代有轨电车运行性能影响分析

为了探究轨道敏感波长对现代有轨电车运行的影响。通过对某独立轮现代有轨电车在不同波长激励时的动力响应指标进行分析，得到电车的敏感波长范围；并以此生成轨道不平顺激励，分析线路在施加此激励前后，车辆通过时参数变化。电车在直线线路运行时，轨向和水平不平顺主要影响横向加速度，高低不平顺主要影响垂向加速度。电车在曲线线路运行时，轨向和水平不平顺分别影响电车的中低速和高速曲线通过性能，两者同时作用时对电车曲线运行具有综合的影响效果，高低不平顺主要改变电车高速曲线运行状态。方向水平逆向不平顺对电车安全性影响会随着波长增大而减小，合理曲线超高能够降低影响，通过分析敏感波长与电车运行的关系，对电车通过不同激励路段形成指导。 关键词 现代有轨电车；轨道不平顺；有限元；动力响应     

基于二分关联图的大数据隐私保护方法

针对目前大数据缺乏群组隐私保护的问题，提出一种基于二分关联图的大数据群组隐私保护方法，在不同群组隐私层级的二分关联图中保护数据隐私。所提算法通过关联图分层(association graph layering, AGL)和层级群组差分隐私(hierarchical group differential privacy, HGDP)，实现发布大数据的群组隐私保护。关联图分层将给定关联图的节点和边分组，通过划分二分关联图的节点最小化每个层级的敏感度，可以向不同权限的用户公开不同层级的子图；在层级群组差分隐私过程中，对不同层级选择灵敏度并计算方差，重复聚合噪声减少方差，通过高斯机制进行子图噪声注入，实现分层关联图的扰动，以保证每个层级的群组隐私。实验结果表明，所提方法可以用来保护群组数据的综合敏感信息，并且比其他方法具有更好的隐私保护效果和更高的数据可用性。     

关节式双履带移动机器人越障稳定性分析

通过对外部环境的复杂情况及各类影响因素的观测与分析,设计了一种基于非结构环境的关节式双履带移动机器人,该机器人平台由前、后两壳体组成,两壳体由旋转关节相连接,调节式活动装置和履带压紧机构的设计保证了机器人的越障稳定性。在此基础上,以攀越二维崎岖地形、正斜坡地形以及楼梯等三种典型地形为例,对机器人的越障稳定性进行分析和仿真。最后经过实验验证关节式双履带移动机器人的结构设计的合理性和理论分析的正确性。     

新形势下图书馆学会工作刍议--以上海市浦东新区图书馆学会为例

介绍了上海市浦东新区图书馆学会的成立背景及缘起，阐述了浦东新区图书馆学会的工作计划，结合工作实际指出了图书馆学会应重点加强的几项工作。     

基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划

为解决多无人机执行区域覆盖任务时,存在覆盖效率低的问题,提出了基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划算法。首先,为了尽可能以最少的转弯次数完成任务,提出了垂直区域宽度分解法。然后,考虑到实际运用中由于飞手数量与无人机数量不匹配,导致资源分配不均的问题,使用垂直区域宽度分解法将任务区域分解为待覆盖的子航迹集合,并建立了以时间代价为目标函数的混合整数线性规划子航迹分配模型,来根据飞手数量与无人机数量动态的将子航迹进行均衡分配,达到提高覆盖效率的目的。最后,通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

异地配置的雷达与电子支援措施异步航迹关联

针对异步条件下雷达与电子支援措施(electronic support measurements, ESM)航迹关联问题, 通过分析方位角异步测量值对交叉定位原理的影响, 提出一种无需时域配准的航迹关联算法。根据传感器存在时延以及采样率的不同, 给出不等长航迹序列的等长区间变换以及异步航迹交叉定位的区间化方法, 通过计算区间序列离散度实现异类传感器航迹关联。通过仿真验证, 区间序列离散度不受噪声分布的影响, 且对数据集整体特征的求解避免了传统算法中的逐点运算, 有效提高了算法运算率。与传统算法相比, 可在多种测量误差场景下对异步航迹直接进行准确关联。     

基于数据挖掘技术的专业图书书目受众定位研究

采用数据挖掘技术,对图书馆管理系统中读者借阅记录进行深入分析和挖掘,建立了读者阅读书目模型,利用模型推荐与读者借阅行为密切相关的阅读书目。实例证明,该模型具有可操作性,可以激发读者借阅行为,促使图书馆资源合理地分配,从而提升了图书馆服务质量。     

一种基于证据决策的航迹相关算法

基于证据决策的思想,对传统的最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行改造,设计新的航迹相关判决准则,提出一种新的分布式多传感器航迹关联算法(EK-NN). 通过仿真试验分析,并与最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行比较. 结果表明,在密集目标环境下,基于证据决策的(EK-NN)航迹关联算法明显优于最近领域法(NN),较K近领域法(K-NN)也有一定的改进.     

基于关联规则的课程信息推荐应用研究

网络教学系统中的课程资源丰富而繁多,借助数据挖掘技术,可以对这些资源进行有效挖掘,以期达到更充分、合理的使用.借助关联规则数据挖据方法,构建课程信息推荐模型,研究网络教学系统中的课程关联,为学生网络学习提供课程信息推荐.