(3+1)维Korteweg-de Vries (KdV)方程的高阶怪波解和多波浪解

基于Hirota双线性形式，一个新的（3+1）维Korteweg-de Vries（KdV）方程的高阶怪波解和多波浪解被得到.通过作图，更直观地展示和讨论了高阶怪波解和多波浪解的动力学性质.     

基于石墨烯量子点的电化学发光传感器的构建及性能研究

铜离子是一种对于自然环境和人体健康都颇为棘手的重金属污染物,实现对其的快速检测具有较高的实际应用价值.而电化学发光传感器是一种基于电化学发光原理的检测技术,其具有分析速度快、灵敏度高、操作简单、可控性强等优势.本文提出了一种基于石墨烯量子点的电化学发光检测方法,利用量子点优异的光学和电学特性,可实现对水溶液中铜离子的快速检测,且操作简单.实验结果表明该传感器在铜离子为0.5～16μM的浓度范围内表现出良好的线性度,同时具有较好的稳定性,在污染物检测领域中具有一定的应用价值.     

ECOC多分类算法在慕课数据挖掘中的应用

收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据，设计基于数据复杂度的纠错输出编码（ECOC）多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度，从而提高算法的预测准确度。实验结果表明，在不同高校的慕课数据集的测试中，所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性，实现了学生学习成绩多等级的有效预测，为个性化教学奠定了基础。     

微粒受介电泳效应的动力学建模和仿真

Velocity-Verlet或ODE算法分析微粒的运动特征，涉及的偏微分方程存在求解困难、运算量大和使用效率低的难点.采用COMSOL Multiphysics 5.3a有限元软件，通过AC/DC模块中的边界条件设定可快速求解Laplace方程，为介电泳力的求解提供先决条件.后期根据软件提供的粒子追踪模块，将介电泳力、斯托克斯拖曳力、排斥力和浮力内联进粒子追踪模块的应力参数表中，设定固定的时间步长和范围对介电泳芯片的粒子受力运动问题进行了仿真.结果表明，该方法可以有效模拟微粒受介电泳效应的运动行为，并且与Velocity-Verlet或ODE算法模拟结果相似，能有效降低计算程序的繁琐程度，提高动态模拟的人机可视化效果.     

基于共价有机框架的仿生光动力学治疗试剂的构建

共价有机框架（COF）是一类新兴的多孔有机聚合物，因其具有较大的比表面积、有序的孔道结构以及良好的生物相容性，已成为具有潜力的纳米药物载体.制备了基于COF纳米颗粒的仿生纳米复合物，负载光敏剂孟加拉玫瑰红（RB），并包裹癌细胞膜（CMV）对该复合物进行仿生修饰.结果表明：制备的COF/RB@CMV纳米复合物具有良好的生物兼容性，能够被肿瘤细胞有效摄取，并在光照激活条件下产生对细胞具有高毒性的活性氧化物（ROS），进而起到了杀伤肿瘤细胞的作用.提出了一种新的基于COF的仿生纳米平台用作光动力学治疗（PDT）试剂.     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

无环境信息下多尺度网格细胞群空间表征模型

针对无环境信息条件下网格细胞空间表征问题, 提出一种多尺度网格细胞群的空间表征模型。通过减少吸引子网络模型网格细胞的偏好朝向, 使网格细胞具有特定的感应方向, 仅对特定方向上的速度产生响应。基于改进的吸引子网络模型, 构建多尺度网格细胞群, 并对空间进行表征。仿真结果表明, 改进后的网格细胞模型只响应相应方向的速度, 准确整合速度信息, 表征部分未探索区域, 且适用于无环境信息条件下一维、二维空间。在100 m×100 m的区域, 表征结果的误差不超过0.2 m, 证明了该模型能够扩大网格细胞的表征范围, 提高表征精度与表征能力。     

动车组进站过程精准停车控制方法研究

通过分析高速动车组进站停车过程中制动力与速度之间的关系,构建动车组多质点动力学模型。由于制动停车后期产生空气制动力过程给系统带来延时影响,引入Smith预估器,采用基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的PID控制策略与Smith预估器相结合,实现制动过程中对给定速度的跟踪控制。仿真分析表明:该混合控制器控制的列车速度与设定速度的误差小于±1 km/h,停车误差小于±0.3 m,可满足进站制动停车的要求。     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。