共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

二阶循环数列方程的特征根解法

就应用常微分方程的常系数线性微分方程解法的理论解决递归数列中二阶循环数列方程问题进行了论述 ,由此可看到高等数学对初等数学的指导作用 .     

A New Local Search Algorithm for the Job Shop Scheduling Problem

0　IntroductionThejobshopschedulingproblemwithwhichwearecon cernedconsistsinschedulingasetofjobsonasetofma chinesfortheobjectiveofminimizingthemake span ,i.e .themaximumoftimeneededforfinishingalljobs,whichissubjecttotheconstrainsthateachjobhasafixedprocessingorderthroughthemachinesandeachmachinecanprocessatmostonejobatatime .ThisproblemisNP hardandevenisoneofthehardestcom binationaloptimizationproblems.Itiswellknownthatonlysmallsizeprobleminstancescanbesolvedwithinareasonablecomputa tionalti…     

因子分析法在评价各省市优劣势方面的应用

以全国31个省、直辖市、自治区为研究对象,用因子分析法分析了各省市的优劣势,并给出了一些地区增强自主创新能力的建议。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法

基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。     

MD Method in Solving Multiple Criteria Decision Problems Arising from Investment Systems

ＭＤＭｅｔｈｏｄｉｎＳｏｌｖｉｎｇＭｕｌｔｉｐｌｅＣｒｉｔｅｒｉａＤｅｃｉｓｉｏｎＰｒｏｂｌｅｍｓＡｒｉｓｉｎｇｆｒｏｍＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓＤＵＷｅｎｚｈｏｎｇ;ＣＩＪｉａｎｈｕａ（ＥｃｏｎｏｍｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｏｆ...     

异构机群系统中并行任务的分层调度算法

研究在异构机群系统中,使并行任务执行完成时间最短的调度算法．有许多启发式的任务调度算法在同构的分布式计算系统中是很有效的,但在异构机群系统中,由于每个任务在每个处理机上的执行时间不同而失去意义．本文以任务集内任务的拓扑次序为基础,将任务集分层,提出了分层调度算法．它是一个简单而且实用的算法,在某些情况下能达到局部最优,时间复杂度为Ｏ（ｎｍ）,其中ｎ为任务数,ｍ为处理机数．     

文本处理中基于随机映射的加速LSI方法

首先针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织映射神经网络的计算瓶颈问题和输入矢量空间中存在的问题进行分析，然后对随机映射(RM)和隐含语义索引(LSI)方法分别进行理论分析，提出用于文本处理的基于随机映射的加速LSI方法．试验结果表明，加速LSI方法可以在凸现原有语义联系的基础上，低代价、有效、可控地解决上述问题，极大地降低文本处理环境中Kohonen自组织神经网络的规模和计算代价．     

高速道路入口匝道控制方法综述

高速道路入口匝道控制，在国外许多大城市已有广泛的应用和研究．其控制方法依据控制范围、复杂程度可归纳为静态控制、单点动态控制、动态协调控制三类．国内在此领域内尚未展开大规模的研究，目前也没有实际应用的案例。本文对几种基本的高速道路入口匝道控制方法及其优缺点进行总结和分析，并对相关研究的发展提出看法．