基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测

针对离港航班延误预测问题,利用深度神经网络模型,结合时效航班信息数据和时效气象数据,提出了一种基于时效信息和深度学习的离港航班延误预测模型。利用真实数据开展数值试验,结果表明了所构建的延误预测模型可以在较短时间内获得较高的航班延误预测精度,并且具有较大的航班延误预测时效;同时随着延误时间阈值的增加,预测精度不断提高,损失值不断降低;尤其以60分钟为阈值时,模型的预测精度可以达到91.26%,说明了模型的有效性。     

深能级测量中的软件技术

由微计算机通过AD/DA变换器产生深能级测量中必须的脉冲和偏压控制信号以及温度控制信号,并对瞬态电容和样品温度进行测量,可在一次温度扫描过程中获得一组对应于不同的测量率窗的深能级信号曲线,从而获得深能级的全部参数。采用指数式变化的相关加权系数可以大大提高测量的灵敏度。通过计算可求得最佳的加权系数。用高阶相关的方法可以改善测量谱峰的分辨能力。机器语言子程序可大大提高瞬态电容的测量速率并可保证严格的时序。各个测量点的延迟时间可在0.5ms到数十秒的范围内调节。     

含氮含硫有机物的键裂能的计算

】本文建立了用基团电负性计算含氮含硫有机物的键裂能的简单方法。利用此方法计算出２２个含氮含硫烷基衍生物的键裂能，其平均偏差为３．９７ｋＪ·ｍｏｌ－１。     

人工智能心理学研究的知识图谱分析

借助CitespaceⅢ对选自WoS的人工智能心理学研究文献进行知识图谱探析,结合自动聚类视图与议题标签展现了人工智能心理学领域的6个知识聚类:#0人工智能解决问题议题;#1人工与人类认知共性议题;#2人工智能学习议题;#3人工智能脑科学议题;#4人工智能环境认知议题;#5人工智能表征议题。在深入探究各聚类的核心与热点知识的基础上分析了人工智能心理学发展的各阶段特征:1.上世纪50年代图灵和米勒等人对机器认知与学习等概念的猜想与初探;2.70-90年代纽厄尔、西蒙和莱尔德等人基于模块记忆与层级分析对人工智能信息处理模型的系统性构建;3.本世纪初基于神经生理学的降维数据认知理论的发展;4.当下人工智能贝叶斯大脑与深度学习理论的兴起。     

基于RoboCup的灾难救援关键技术研究（一）

对东南大学RoboCup机器人训练基地所开展的有关灾难救援关键技术研究情况进行系统综述,具体包括多机器人（或Agent）协作、Agent行为决策建模、不确定信息处理、灾难环境地图绘制、人机交互、传感器融合等。灾难救援机器人研究正逐步从试验研究转入到实际应用,东南大学借助ff,oboCupff,escue这一公共平台,以多层次、立体化的方式研究开发从仿真模拟到实物应用的灾难救援机器人系统,以期在防灾、减灾和救灾这些事关人民生命和财产安全的公共安全事件中发挥重要作用。     

关于高师数学教育专业深化改革的思考

本文从高师数学教育专业存在的问题出发,从教学内容、教学方法和教学手段等方面探讨了如何进行改革的问题。     

公路网灾害应急救援点多目标选址模型及算法

为减少自然灾害频发对公路交通带来的损失,研究并建立针对自然灾害的区域公路网应急救援点显得十分必要。本文首先从公路自然灾害应急救援点的功能需求、选址影响因素、选址要素（顾客、设施、空间、度量）和选址目标等方面对救援点选址规划特征进行了研究。然后从公路应急救援的快速反应、集合覆盖、灾害损失最小化等三个方面提出了公路网应急救援点的多目标选址优化模型,并探讨了模型的求解算法和求解步骤,通过lingo软件编程实现优化目标的求解。最后通过浙江桐庐公路网的应急救援点规划这一实例对提出的选址优化模型进行了应用。     

基于混沌优化算法的车辆路径规划问题研究

考虑节点连通关系约束和路段通行能力差异的车辆路径规划（Vehicle Routing Problem,VRP）问题比传统的路径规划问题更为复杂,有效的求解算法一直是研究的关键问题。本文分析了该类VRP问题的数学模型,提出了一种针对该问题的混沌优化算法,介绍了具体的编码方法和实现算子。最后通过仿真实验,验证了所提算法的有效性。     

新型携式涉渡救援器材的研制

介绍了新型便携式涉渡救援器材的设计参数、工作原理、结构与系统组成、多用途功能及其自主创新的研制过程。研制结果表明：该救援器材是一种似船非船、似桥非桥,而其又具有船、桥功能的独特救援器材,非常适合于自然灾害和战时应用：当水上固定交通设施遭到破坏,能够快速构建应急通道;也可以作为冰面、沼泽地、泥石流等环境下的救援器材。并具有结构科学、功能独特、携带轻便、造价低廉等显著特点,是一种创新的救援器材。