矿井索车的优化设计

对矿井索车优化设计中的几个关键性问题进行了探讨，包括驱动轮和尾轮的设计、钢丝绳直径的选择计算、托绳轮间距的确定、绳卡的设计、张紧力和张紧行程的确定、互锁问题的解决等。     

北京市水资源承载力的现状及驱动力分析

本文阐述了水资源承载力的概念、特性及影响因素，根据北京市各县区的统计资料，分析了北京市自上个世纪80年代以来水资源承载力变化的总体趋势和驱动因子．结果表明：人口和GDP是影响北京市水资源承载力变化的主要驱动因素．2001年北京市人口总量已达1367．78万人，为水资源最大承载人口的5．81倍．再加上工农业的发展，已经大大超过了北京市水资源的承载力，使得北京成为世界上严重缺水的大城市之一．根据人口的GDP增长率，通过多元线性回归模型，预测出了2010年和2015年北京市水资源的供需状况．并提出要实现水资源的供需平衡，应当实行开源节流并重的政策．     

中国入世对政府的影响及政府应对问题

中国成功入世后，各行各业和各市场主体都面临新的机遇和挑战，以及自我适应和应对的问题。相对而言，政府受到的影响是首要的、最为全面而深远的，政府率先入世既十分必要又相当紧迫。政府要实现真正意义上的入世，关键是要转变公务员队伍观念，提高公务员队伍的整体综合素质，转变政府职能，转变行政方式，实现依法行政。     

具有非凸条件的单个守恒律初边值问题整体弱熵解的结构

在流函数具有有限个拐点,初始值为两段常数和边界值为常数的条件下,研究非凸单个守恒律的初边值问题整体弱熵解的结构、初等波与边界的相互作用情况以及弱熵解在边界附近的性态.     

一类孤立子系统的无穷守恒律及其精确解

通过一个谱问题得到了一类孤子族方程:包括广义TD(k=1),TD(k=1,α=0),广义C-KdV(k=0)与C-KdV(k=0,α=0)等,进而利用Riccati方程及相容条件得到了此类孤子方程的无穷多个守恒量及其连带流。并且针对特定的非线性发展方程,给出了其精确的孤子解及椭圆函数解。     

拖拉机主减速主动锥齿轮轴的辅助设计

本文对拖拉机主减速主动锥齿轮轴提出了一种新的设计方法，为提高该件的设计水平提供了可靠数据．     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

基于广义逆的受控机构优化

基于受控原动件的机械特性和受控机构二自由度的特点，建立精确实现多点轨迹受控机构的圆拟合优化模型．提出运用广义逆求解补偿运动位移的方法。     

B值极限鞅差序列的Brunk型大数定律

分别对于取值于p-致光滑空间的极限鞅、概率极限鞅和L1极限鞅的差序列证明了Brunk型大数定律，推广了Woyczynski中关于鞅的相应结论。