简论煤矿生产安全事故的救援决策

本文通过分析煤矿生产安全事故应急救援实例,总结救援决策的经验教训,论述在煤矿发生生产安全事故时救援决策应注意的几个问题。     

求解分布式并行机调度的新型帝国竞争算法

提出一种求解异构工厂分布式并行机调度问题(DPMSP)的新型帝国竞争算法(ICA),以最小化最大完成时间作为优化目标.首先,将DPMSP的优化简化为对工厂分配子问题的求解,提出相应的编码方案并采用最大处理时间规则解码;然后,采用基于加工速度的概率分配方法构建初始种群,引入殖民国家同化以加强对优秀个体的搜索并在革命中运用基于工件-工速积的新型插入算子以改善解的质量;最后进行大量数值实验.计算结果表明该新型ICA在分布式并行机调度问题求解方面具有较强的搜索优势和较好的稳定性.     

一种任意起始位姿的连续曲率泊车路径在线规划方法

针对目前泊车路径规划算法对起始位姿要求严格，且难以兼顾最终位姿精度、路径质量及计算效率等问题，提出了一种任意起始位姿的连续曲率路径在线规划方法。该方法将整个泊车路径规划分为库位内调整与入库过程两部分。库位内调整采用以最终位姿高精度与调整次数最少为目标函数的最优化方法进行逐段规划；入库过程采用连续曲率曲线组用于混合A*算法的状态节点扩展以直接生成无需后处理的可执行路径。设计考虑路径的曲率变化与方向改变次数的估价函数；采用由路径几何形状特征点构建特征多边形的碰撞检测方法以提高计算效率。离线仿真与实车试验结果验证了该方法的有效性。     

面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

基于Lightgbm和XGBoost的优化深度森林算法

教育规模不断扩大，高校在校生人数持续上升，导致学生的能力参差不齐.为了提升教育水平，教师需掌握学生在校期间的学习状态，预测学生期末成绩是教师掌握学生学习状态的重要途径之一.目前的研究工作主要采用传统的机器学习算法进行成绩预测，如随机森林、贝叶斯、深度森林等，但精度不高；也有利用深度学习算法进行预测，但模型缺少可解释性. Lightgbm(Light Gradient Boosting Machine)算法内存消耗低，时间复杂度低，而XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法精度高.因此，基于提高精度与降低模型内存消耗的策略，将深度森林中的随机森林与极限随机森林模块分别替换为Lightgbm和XGbBoost，提出一种基于Lightgbm和XGBoost算法的优化深度森林算法LIGHT-XDF.在八个数据集上与其他模型进行对比实验，结果表明，LIGHT-XDF算法的综合性能最好.     

竞争战略与企业绩效关系研究综述

介绍了竞争战略的理论基础和分类范式,从直接关系和基于权变理论的关系两个视角,详细阐述了国内外学者关于竞争战略与企业绩效关系的研究现状,为企业获取竞争优势、选择恰当战略、提高绩效提供了理论与决策依据。     

人工规范场中冷原子气体的薛定谔方程的格点规范差分算法

对于空间不均匀的人工规范场,由于位置和动量耦合在一起,冷原子物理中常用的时间分裂谱方法将不再适用。为了计算空间不均匀的人工规范场中的冷原子动力学行为,这里给出人工规范场中冷原子气体的薛定谔方程的差分算法,在我们的算法中人工规范场使得动能项的差分出现和人工规范场的联结函数,在文中分别就阿贝场和非阿贝场用待定系数法和格点规范理论给出了处在人工规范场中的冷原子气体的薛定谔方程的格点规范差分格式。我们先以最简单的U(1)的虚拟阿贝规范场为例,用两种方法分别给出相同的差分形式。对于更为复杂的SU(N),我们以SU(2)为例用两种方法给出了差分形式。然后用所得到的差分格式计算了冷原子物理中一个很典型的现象自旋霍尔效应。     

科技决策中的公共知识生产

事实判断和价值分配是决策的两大基本要素,而知识是事实判断的基础。科技决策中,由于事实本身的多重维度以及价值与事实的缠绕,往往会出现多种关于事实判断的知识主张,理性的科技决策应当以"公共知识"作为决策相关事实判断的基础。公共知识是对决策相关事实的多维度的共识性理解,具有科学合理性、经济公有性和政治合法性。公共知识作为具有特定的认知方式和价值倾向的多元行动者相互博弈的产物,经历了提出、辩论、整合和合法化等生产过程。公共知识生产是高度制度化和组织化的社会行为,各个社会中都有各具特色的公共知识体系,可以从行动者及其角色等八个方面把握其特征。     

中国半导体照明产业发展现状与趋势

半导体照明(亦称固态照明,solid state lighting,SSL),是继白炽灯、荧光灯之后的又一次光源革命.2016年,我国半导体照明产业规模达5 126亿元,关键技术与国际水平差距逐步缩小,示范应用居于世界前列,已成为全球最大的半导体照明生产、消费和出口国.当前半导体照明产业面临新的形势是:国际上技术快速进步,新兴应用崛起,市场渗透加速,竞争格局调整;国内产业集中度进一步提升,龙头企业加快扩张,海外市场拓展加速,整合并购成为主流.本文系统梳理了我国半导体照明产业发展的现状及趋势,分析了我国半导体照明产业发展面临的机遇与挑战,提出下一步推动我国从半导体照明产业大国向产业强国转变的主要工作.     

基于目标导向的多属性决策属性价值公度方法

MACBETH方法在多个属性维度上确定出的一组属性Good值(或Neutral值)并不能真地具有保证属性价值公度的完全相同的偏好涵义.为克服该方法缺陷,基于包容性属性价值函数,通过引入数据包络分析技术和马尔可夫理论给出了以目标参照方案为导向的目标导向属性价值函数和多属性决策属性价值公度的方法程序.相比于具有较大随意性确定属性Good值和Neutral值的MACBETH方法,依赖目标导向属性价值函数的多属性决策属性价值公度程序具有更明显的科学合理性,因此具有发展MACBETH方法,推动实际决策应用该方法及相关多属性偏好关联决策模型的创新价值.基于决策实验的应用分析直接验证了多属性决策属性价值公度方法程序的科学有效性,间接验证了包容性属性价值函数和目标导向属性价值函数的科学理性.