引入谈判博弈的Q-学习下的城市交通信号协调配时决策

由于城市交通路网中交叉口间交通信号决策是相互影响的,并且车联网技术使得交叉口交通信号配时agent间能进行直接交互,此决策问题可用博弈框架来描述。建立了城市路网中相邻交叉口间交通流关联模型,通过嵌入谈判博弈模型来设计Q-学习方法,此方法中利用谈判参考点来进行配时行为的选择。仿真实验分析表明,相对于无协调的Q-学习算法,谈判博弈Q-学习取得更好的控制效果和稳定性能。谈判博弈Q-学习在处理交通拥挤及干扰交通流时,能根据交通条件灵活地改变交通信号配时决策,具有较强的适应能力。     

ABS液压混合仿真试验台的研究和应用

为了给汽车自动防抱死系统 (ABS)的研究提供一种在实验室环境下经济高效的测试手段 ,介绍了一种自行开发的汽车 ABS液压混合仿真试验台。该试验台的特点是 :硬件上有 3条工作回路 ;软件中有多种数学模型和仿真功能 ;并在国内的 ABS仿真中首先应用了驾驶员模型。试验台在自主研制 ABS硬件系统、控制逻辑和测试其它 ABS开发系统等方面都提供了很大的帮助 ,表明混合仿真是研制ABS系统的有效手段     

对跨国公司在华并购行为的法律规制--由跨国公司并购国企500强引起的思考

跨国公司大规模并购中国企业(特别是国有企业)，成为学界关注的焦点。在对跨国公司的跨国并购行为作出界定的基础上，剖析跨国公司在华并购行为实行法律规制的动因，有利于完善跨国并购主体法和跨国并购行为法，实现有效规制跨国公司并购行为的目的。     

大麦黄矮病毒抗性基因的Ti质粒构建

通过酶切、连接、转化等技术 ,将大麦黄矮病毒抗性基因复制酶基因ORF2插入Ti质粒pGA4 82的T DNA区 ,从而提供了新的目的基因转化小麦的农杆菌 /质粒系统 .     

不同演替阶段树种的光合和生长对增强UV-B辐射的响应

利用野外盆栽实验方法,模拟南亚热带地区地面增强UV-B辐射20%(L)和30%(H)的条件下(L和H分别为4.83和7.24 kJ.m-2.d-1),研究南亚热带植被恢复先锋树种马占相思(Acacia mangium)、演替前期树种荷木(Schima superba)、演替中后期树种华润楠(Machilus chinensis)和黄果厚壳桂(Cryptocarya concin-na)等4种乔木树种对增强UV-B辐射的响应。结果表明,增强UV-B辐射处理引起马占相思和荷木的最大光合速率(Pm ax)明显下降,高剂量(7.24 kJ.m-2.d-1)和延长处理时间(160 d)的效应更加明显;它们的光合速率下降幅度依次为:马占相思>荷木>华润楠>黄果厚壳桂,先锋树种光合作用对增强UV-B辐射的响应明显大于演替中后期树种。增强UV-B辐射处理,马占相思的株高生长和茎生物量以及荷木的株高有较明显减小,它们的地径、总生物量和冠根比有减小的趋势;同时马占相思的叶宽度明显地增大。结果表明,马占相思和荷木属UV-B辐射敏感种,而华润楠和黄果厚壳桂则属低敏感种。当前臭氧层的减薄趋势没有得到有效遏制的情况下,马占相思和荷木因个体生长发育过程中对增强UV-B辐射的敏感性,可能会导致南亚热带地区群落的先锋种和演替前期树种加速衰退,而演替中后期树种由于较能忍耐UV-B辐射而能竞争到更多的资源以利其在群落竞争中占优势,从而保持更稳定的状态。     

基于GT-Power的某汽油机低速性能提研究

应用GT-Power软件建立了某汽油机的整机结构仿真模型,利用该模型对发动机的外特性进行仿真模拟,将仿真结果与试验数据进行对比,验证了该模型的准确性.在此基础上,对该汽油机的进气歧管长度、凸轮轴型线、可变气门正时、进气道结构等参数进行调整与优化,以提升该发动机低速的扭矩、降低外特性最低比油耗.并通过试验验证了方案的可行性,为产品的性能提升指明了方向、降低开发成本.     

整数m分块的一些性质（I）

本运用控制不等式的理论给出整数ｍ分块的一些性质，推广了献「２」上的一些结果。     

面向战略对应的IT项目组合决策模型

构建了基于战略对应的IT项目组合选择模型,其中,模糊集理论用来刻画不确定信息;融合关键成功因素法的模糊网络分析框架,用来评估、加强IT项目目标与企业战略的对应．根据风险、成本等方面信息,建立模糊0—1整数规划;利用定性可能性理论,把模糊组合选择模型转化成一般整数规划形式以求解．最后用案例说明模型用法．     

通航机场场面运动目标检测方法

针对传统YOLOv3(you only look once-v3)算法目标检测精度较低、收敛速度较慢等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法,分别对主干网络和损失函数进行了改进。采用迁移和冻结相结合的训练方法,以提升目标检测的精确度和速度。基于改进的YOLOv3算法对西南某通航机场3种不同场景下的运动目标检测效果进行了对比分析。结果表明,改进的YOLOv3算法对正常天气场景下的场面运动目标检测效果要明显优于雾天和雨天场景,对飞机目标的检测效果明显优于车辆和行人目标;3类目标的检测精度、召回率、平均精度值(mean average precision, mAP)分别达到92.96%、80.51%、91.96%,GPU处理速度为74.0帧/s,较传统YOLOv3算法和YOLOv4算法性能均有明显提升。     

机电类电工电子课程改革的探索与实践

针对电工电子课程传统教学方式的不足,通过对CDIO模式的研究,将培养学生的工程素养和实践能力作为出发点,在电工电子课程教学体系、教学内容、实践能力培养和考核方式等方面进行改革探索,全新的教学模式,各具特色的教学方法和多样化的考核方法等都大大激发了学生学习的积极性,培养了学生工程实践素养,团队合作精神,独立思考、创新和动手能力,教学质量显著提高。