基于分布式纳什Q学习的多传感器协同目标跟踪

针对传统目标跟踪算法过分依赖环境模型的问题,提出了一种基于分布式纳什Q学习的多传感器协同目标跟踪算法.分析了强化学习与分布式纳什Q学习算法的原理;描述了多传感器的协同跟踪态势,建立了离散系统的非线性模型,给出了传统的扩展卡尔曼滤波解决方法;定义了对分布式纳什Q学习性能影响至关重要的传感器行为和奖惩函数,奖惩函数通过计算预测误差方差阵的迹得到;采用基于贝叶斯推理的概率统计方法解决了Q函数的更新问题.纯方位量测信息的被动跟踪仿真结果表明,相比于传统滤波算法,该算法增强了传感器对环境变化的适应性,实现了对目标的有效跟踪,提高了跟踪精度.     

合肥电视塔人造脉动风荷载的仿真计算

根据随机振动理论,分别按照星谷胜和M.Shinozuka方法对合肥电视塔顺风向脉动风荷载进行了模拟,并对其进行了检验,得出了符合合肥电视塔动力特性的人造脉动风压时程样本。并利用所得到的脉动风压样本对电视塔进行了顺风向响应分析,分析表明,该塔在脉动风荷载作用下,上塔楼的最大风振加速度响应超过了人体舒适度的要求,有必要进行风振控制。     

黄土丘陵区小流域产沙数学模型

本文按自然流域划分子流域,用“Open books”方法将子流域概化分区,根据不同区域土壤侵蚀和产沙特点,应用水文学、泥沙运动力学的基本理论建立了具有物理成因的概念性产沙数学模型,用陕北桥沟小流域实测水沙资料验证,成果具有一定的精度.本模型能模拟泥沙的时空变化过程,因而,便于客观地进行水土保持效益计算,可为小流域综合治理或规划提供决策依据.     

基于Fuzzy集的Vague集的模糊熵

给出了Vague集的基本概念，阐述了Vague集的本质及Vague集与Fuzzy集之间的关系；通过对投票模型的分析，指出了在投票模型中投中立票者仍然有某种倾向，且该倾向由投赞成票和投反对票的人类之比来决定，在此基础上提出了一种Vague集向Fuzzy集转化的方法，最后给出了基于这种转化方法的Vague集模糊熵的定义。     

混合动力汽车能量管理控制器参数优化

设计了一种新的基于人工免疫网络优化的模糊神经混合动力汽车能量管理控制器．该控制器结合模糊控制和神经网络的优点,利用神经网络的自学习能力,自动生成模糊规则和隶属函数,并不断优化隶属函数的参数,直到达到设计要求．为了避免神经网络的学习过程陷入局部极值点,采用人工免疫网络优化神经网络的参数．仿真结果显示,经过参数优化的模糊神经能量管理控制器的性能比普通能量管理控制器好,能进一步降低HEV的油耗．     

带约束拉杆L形钢管混凝土短柱的偏压试验研究

对8个带约束拉杆L形钢管混凝土偏压短柱试件进行了试验研究,讨论其在不同约束拉杆设置、偏心率以及荷载角下的偏压性能.结果表明,约束拉杆的设置改变了钢管的屈曲模态,延迟了局部屈曲的发生,有助于L形钢管混凝土偏压短柱的承载力和延性的提高.在加载后期,处于加载肢的拉杆比处于非加载肢的拉杆对核心混凝土的约束作用明显,其中双列拉杆试件的肢端拉杆比肢内拉杆的约束作用更大.临近或达到极限承载力后,近力侧钢管壁对核心混凝土的约束作用较明显.利用纤维模型法计算的试件偏压极限承载力结果与试验结果吻合良好.     

基于三角点阵模型的自组织城市网络探讨

基于城市体系的三角点阵模型提出了自组织城市网络空间结构无标度性的数学定义和描述方法：假定区域城市是三角点阵格局上的无规分布，构造城市两两之间的空间关联函数；只要城市关联密度与码尺之间满足幂指数关系，就表明城市体系是无标度网络，可以用标度指数进行度量。以河南省为研究区，对城市空间关联进行了实证分析，发现在双对数坐标图上存在明确的无标度区，从而在揭示自组织城市网络内在复杂规律的同时，证实了上述方法刻画无标度城市网络的有效性。     

钒钛系SCR脱硝催化剂在高硫高钙灰条件下的适应性研究

我国的SCR脱硝技术应用开始起步,催化剂的选型及运行经验不足,特别是对高硫、高钙灰的运行经验更为缺乏。本文介绍了在模拟高硫、高钙灰的试验烟气环境下,钒钛系中温SCR脱硝催化在NH3/NOx,SO2,空速,O2,H2O等参数变化时对脱硝效率的影响;通过试验,对催化剂的抗毒性能、再生性能进行了初步研究,以期为工业化的催化剂选型提供参考。     

从高等植物中水提β－淀粉酶的研究

用含有还原剂的水提取麦芽、小麦、大豆等多种植物原料中的β－淀粉酶，探讨原料组织状态及水提温度、时间、水及还原剂用量等因素对β－淀粉酶提取率的影响。     

安徽黄山北坡常绿阔叶林的生态优势度和物种多样性的研究

本文通过对黄山北坡常绿阔叶林群落生态优势度和物种多样性的分析,认为群落中物种丰富度与生态优势度的负相关关系是一条带有普遍性的规律,用它们来反映中亚热带常绿阔叶林的部分生态学特征是适合的。