基于Logistic的区域交通基础设施生态系统演化模型

作为城市(群)生态系统的子系统,区域交通基础设施系统具有类似自然生态系统的递进演化特征,是一个非线性耗散结构体系,由于环境容量的限制,区域交通基础设施生态系统的演化和平衡满足Logistic模型.本文分析区域交通基础设施生态系统演化的动力机制,构建系统演化模型及系统种群共生演化模型,描述系统整体演化过程及系统多种群趋向不同平衡态的演化路径.以上海市对外交通系统为例,验证区域交通基础设施生态系统演化模型的准确性和实用性,反推上海市对外交通系统演化的Logistic方程,并预测其演化趋势.以上海市市内三种交通类型演化为例,验证区域交通基础设施生态系统多种群共生演化模型.根据模型结果,本文系统提出注重维护已有设施、合理发展公共交通、引进推广绿色交通的区域交通基础设施发展策略,为城市(群)交通基础设施网络功能优化和能力提升提供理论支撑.     

Sr掺杂SiO2膜的制备及其脱盐性能研究

以正硅酸四乙酯(TEOS)为硅烷前驱体,以氯化锶(SrCl₂)为Sr源,采用溶胶-凝胶法制备了Sr掺杂的SiO₂膜.通过系列表征结果证实:在水解缩合反应过程中Sr被掺杂到SiO₂骨架中,形成了水热稳定的Si—O—Sr键,明显地改变了膜的表面形貌、微观结构和亲水性,从而提高了膜的脱盐性能和稳定性.在优化合成条件(n(Sr):n(TEOS)=0.075:1.000)下所制备的Sr/SiO₂膜的脱盐性能最佳.在60 ℃条件下,当以质量分数为3.5%的NaCl溶液为进料液时,该膜的水通量高达20.7 kg·m^-2·h^-1,盐截留率接近100.0%.此外,在35～60 ℃连续性温度循环测试中,该膜显示出了优异的水热稳定性.     

双圈图边幻和全标号

图的边幻和全标号是指图G(p，q)中任意一条边与其关联顶点的标号之和等于常数，且点和边的所有标号值一一映射到集合.该文针对双圈图，设计了一种边幻和标号判定算法，利用该算法可以得到15个点内的所有双圈图边幻和全标号.通过结果分析，找到了两类双圈图的标号规律，定义了新的图运算符号CnΔCl SymbolQCpSm和CnΔCl ΔSm来刻画这两类图，总结了若干定理并给出证明，进一步猜测当顶点数p≥16时，相关结论仍然成立.     

基于SEIR模型的中国山东省与韩国COVID-19疫情早期传播特征比较分析

2019年底爆发的新冠肺炎疫情(COVID-19)在世界大部分国家和地区蔓延，促使各国政府出台了不同程度的管控措施.不同于各种针对疫情变化的预测模型，该文通过使用经典SEIR仓室模型对COVID-19在中国山东省、韩国两地的传播动力学特征开展了回溯分析，对比并讨论了这两个样本在暴露人群数量、感染人数、确诊人数及治愈率上的显著差异.在此基础上，该文通过对比中国山东省、韩国的首例防控措施公告，重点探讨了在疫情早期采取严格、快速的物理疏离和保持高效的医疗救治对阻断COVID-19传播的积极意义.     

基于 Λ 型原子的纠缠态融合研究综述

量子纠缠描述2个或多个系统间非局域、非经典的关联.由于多粒子纠缠态的量子非局域性比2粒子纠缠态的强,因此其在量子信息中应用更广泛.在Λ型3能级原子中,处于低能态原子的自发辐射能有效抑制,因此可将量子信息编码在Λ型3能级原子的2个基态上.该文介绍纠缠态融合的概念,综述基于融合机制制备Λ型3能级原子纠缠态的几种方案,最后给出总结与展望.     

基于区块多源时空数据的道路网密度预测模型

城市化进程与人口增速的不协调导致了城市蔓延现象,为科学合理地统筹引导道路建设,缓解城市蔓延引发的交通拥堵和环境污染,需要对建成区的道路网指标进行精细化管理.以道路网密度为例,考虑道路建设进度和政策实施惯性,构建基于深度学习的区块化时空数据预测模型Bi-Convlstm2DNet,与之对应地构造基于区块的多源数据融合流程,并以某市为例进行实验.将该市时序的土地覆盖、人口和道路网拓扑结构融合为时空多源数据集,而后在数据集上将本模型同其他经典预测模型进行参数标定和对比.研究结果表明,BiConvlstm2DNet在该数据集上得到的准确率为91.5％,较支持向量回归和随机森林回归等模型的准确率平均提升了8.0％,是一种分区块预测建成区道路网指标的可靠模型.     

Application of FAHP and Artificial Neural Network on Clothing Plant Location

Clothing manufacturers＇ direct investment and joint ventures in developing regions have seen to grow rapidly in the past few decades. Non-optimized selection can contribute to adverse effects affecting the performance of the plants on aspects of productivity, manufacturing and logistics cost. Selection of proper plant location is thus crucial. The conventional approaches to sites location are based on the factors and their weights. However, determining the weight of each factor is very difficult and time consuming. While the situation is changed, all the work must be redone again. This study aims to develop a decision-making system on clothing plant location for Hoog Kong clothing manufacturer. The proposed system utilizes artificial neural network to study the relationship between the factors and the suitability index of candidate sites. Firstly, the factors are stratified using the fuzzy analytical hierarchy process （FAHP） by review the related references and interviewing the experts. Secondly, the corresponding data are collected from the experts by questionnaire and the related government publication. Finally, the feedforward neural network with error backpropagation（EBP） learning algorithm is trained and applied to make decision. The results show that the proposed system performs well and has the characteristic of adaptability and plasticity.     

企业关键岗位管理人员甄选定性模拟方法及原型系统

综合集成多种定性模拟、数学方法和博弈论纳什均衡的思想,设计了企业关键岗位管理人员甄选定性模拟方法,开发了原型系统,包括:借鉴模糊数学和QSIM算法的思路表述定性变量;采用定性因果推理的思路表述管理人员与人群之间的作用关系(包括推理规则);将管理人员与人群之间的相互作用看作是一种博弈过程,对该过程实现定性模拟,为了将在博弈过程的定性模拟中产生的不合理的状态转换过滤掉,利用了Matlab的BP神经网络工具,并提出了人群心理安全均衡的概念;设计了模拟步骤和应聘者的评分法.为了实现上述思路与方法,集成VB6.0和Matlab6.10开发了一个原型系统.