基于博弈论的信号配时方法研究

针对信号控制的交叉口,存在高饱和度的相位,且相位间饱和度不同的情况,提出了一种基于博弈论的信号配时方法,实时缓解了高饱和度进口车道的拥堵,降低了进口道延误。对于不同饱和度下的车道,通过解析流量与信号配时的博弈关系,建立了基于博弈论的信号配时模型,设定了新配时方案的迭代步骤以及相关参数的标定。通过算例分析出现状信号配时的效果以及现状车流的需求,饱和度较低的相位博弈分配到的有效绿灯时间降低,进口车道延误上升7.23%;而饱和度较高的相位博弈分配到的有效绿灯时间增加,进口车道延误降低了5.91%;该进口道的总延误降低1.03%,优于原来的信号配时方案     

基于合同满意度的工程设备索赔额确定模型

结合工程设备索赔的特点，提出了工程设备价值、工程设备合同贬值和工程设备合同满意度的概念；系统地分析了影响工程设备价值和导致工程设备合同贬值的因素，为工程设备索赔事件的发现提供了系统的思路和分析方法；提出了考虑评估人员心理因素的工程设备多层次满意度分析模型，为定量分析工程设备索赔提供了行之有效的数学方法；最后用示例说明了该方法的应用。     

基于模糊机会约束双层规划的动态火力分配建模与实现

针对现有动态火力分配模型未考虑不确定因素及复杂约束的问题,引入不确定规划理论,建立了基于模糊机会约束双层规划的动态火力分配模型.首先,以最大化效费比和尽早拦截分别作为模型的上下层目标函数,并考虑复杂战场环境下的模型约束.在此基础上,构建了一种针对双层多约束动态火力分配问题的递阶结构粒子编码方案,并将带审敛因子的离散变邻域粒子群算法及带怀疑因子及斥力因子的粒子群算法有效结合,利用模糊模拟技术,提出一种分层递阶的混合模糊粒子群算法.仿真实例表明,该算法具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度,能够满足大规模动态火力分配问题对时效性的高要求.     

异构MAS下反导作战多传感器任务规划分层决策框架

综合利用多维传感器平台的资源互补优势进行协同探测和跟踪是反导作战的重要问题和难点。为提高传感器任务规划的效能,针对观测资源的异构性和任务的阶段性、动态性,引入任务共同体概念,剖析了反导作战多传感器任务规划问题的本质,形式化定了任务共同体下的行为准则和执行能力;在分析和建立的异构多Agent系统(multi agent system,MAS)多传感器任务规划体系的基础上,深入探讨了集中式规划和分布式动态调整下的分层决策框架和求解方法,并通过仿真实验验证了所构建分层决策框架的有效性和合理性。     

直流接地的原因分析及防范措施研究

在发电厂和变电所中,直流系统在正常情况下为控制信号、继电保护、自动装置、断路器跳合闸操作回路等提供可靠的直流电源,当发生交流电源消失事故情况下为事故照明、交流不停电电源和事故润滑油泵等提供直流电源。直流系统可靠与否对发电厂和变电所的安全运行起着至关重要的作用,是安全运行的保证。直流接地可能会导致电网大面积停电。本文对某公司的直流接地现象作了初步地统计并提出了相应的整改措施,经过现场检验取得了良好效果。     

新时期体育教育观念转变与教学创新

大、中专学校的体育教育应以终身体育教育的观念为主导,这个观念的转变是影响当前体育教育的重要因素,是未来体育教育改革的课题。体育教学的创新是通过教育的过程来培养人的创新个性,开发人的创新智能。在体育教育中利用教学创新存在的潜力开拓创新意识,培养创新精神,培养创新思维,培养创造能力。     

基于偏好矩阵的混合型多属性决策方法

针对混合型多属性决策问题,提出了一种基于偏好矩阵的决策方法。该方法从对偏好关系赋予基数值的角度思考并分析问题,通过确立标准优劣差异矩阵同时实现方案间属性优劣比较和差异规范,并充分考虑了区间型和风险型属性各自的不确定性特点;定义统一的偏好映射建立偏好矩阵,然后求解排序向量来量化方案的相对重要程度,再聚合得到总排序向量,实现方案排序。给出了应用该方法的决策原理与具体求解步骤。最后,以自动目标识别系统评估为例进行了算例分析,此算例说明了所提方法的有效性。     

自动目标识别系统的有效性评价方法

针对自动目标识别（automatic target recognition, ATR）评估中存在“性能－代价”在扩展工作条件中相互制约的情况,提出了一种新的ATR有效性评价方法。该方法从评估系统效率角度出发,提出并定义了ATR有效性,使得评估实践中无需对ATR系统的性能或代价进行严格限定。基于数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)方法并结合ATR评估问题的实际特点,讨论了带有AHP约束锥的C2GS2模型用于ATR有效性评估的合理性及若干细节问题。最后,通过一个应用实例说明如何运用该评价方法解决实际的ATR评估问题。     

基于超密集特征金字塔网络的SAR图像舰船检测

针对星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像舰船目标检测困难的问题,提出了一种基于超密集特征金字塔网络的检测算法。首先,利用残差神经网络提取原始图像特征,构建特征图。其次,跨尺度连接多个特征层获取超密集特征金字塔,建立多尺度的高层语义特征映射,增强特征传播和重用。然后,再利用区域建议网络提取每层金字塔的候选区域输入检测网络。最后,通过融合候选区域及其周边上下文信息,将检测网络注意力集中至海域以抑制虚警,并为分类器计算置信度和边框回归提供补充信息。多组仿真实验证明,所提网络框架设定合理且检测性能优越。