关于古典概率的几种解法

通过介绍古典概率的计算方法,使学生在解题过程中能正确分析题意,运用适当的方法获得准确的答案,从而提高分析问题和解决问题的能力.     

工程项目风险评价方法的研究

工程项目风险评价方法的研究傅鸿源（重庆建筑大学管理学院，６３００４５）ＡＭｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｆｏｒＥｖａｌｕａｔｉｎｇＰｒｉｊｅｃｔ’ｓＲｉｓｋＦｕＨｏｎｇｙｕａｎ（ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＪｉａｎｚｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，６３００４５）Ａｂｓｔｒａｃ...     

桩基工程单桩抽检的概率分析

该文用概率论的方法研究桩基工程质量控制的几个问题．首先定义度量单桩质量随机抽样检测．效果的验中概率Ｐｎ及其计算方法．对Ｐｎ计算分析的结果得到：Ｐｎ只与单桩不合格率Ｐ及抽样根数ｎ有关．与单桩总根数Ｎ无关．同时，据计算给出了达到检测目的所必须的最少抽样单桩根数．     

淮河上游县城纳污河段水质概率稀释模型的建立与应…

淮河水质污染已成为严重社会问题，国家也出台了限期治淮的战略目标，但尚有很多理论和实际问题急待解决。本研究根据水体扩散理论和概念理论，首次建立了淮河干流纳污河段的水质概率稀释模型，使之成为合理确定河流排污量和区域排列削减量的科学方法。对规划和实施河流污染治理具有理论指导意义和广泛的实用价值。     

基于神经网络的船舶稳性预报研究

为省略船舶稳性计算中横摇阻尼以及船舶阻力等参数的复杂计算过程,提出一种采用径向基函数(RBF)神经网络对第二代完整稳性失效概率预报的方法.研究包括过度加速度、瘫船稳性以及骑浪/横甩3种失效模式.通过研究船舶相关参数对各失效模式失效概率的影响,确定采用RBF神经网络对每种失效模式进行预报时输入特征的选取,从而降低训练时长.使用训练后的网络对样本船稳性进行预报,采用均方误差和平均绝对百分比误差对预报结果进行评估.对3种失效模式预报结果的平均绝对百分比误差分别为6.49%、7.09%、5.70%,均小于10%,表明采用RBF神经网络可较为精准地对船舶稳性进行预报.     

基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法

窃电行为对国家电力系统及供电公司造成了极大的损失,故反窃电技术是电力行业的重要研究方向之一。传统的窃电用户定位方法存在定位不准确、查处效率低等问题,为了解决上述问题,提出基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法。首先通过相关矩阵R及特征值谱熵正则化完成用户数据去噪,其次在UFS-MI模型内提取用户数据特征,分析用户用电的多维行为,最后根据逻辑回归算法完成窃电高风险客户的精确定位。实验结果表明,所提方法的窃电高风险客户定位精准度较高,误判率较低,整体定位效果较好。     

基于ROS的室内导航机器人设计研究

采用基于机器人操作系统（ROS）的设计方案开展了机器人在自主导航中的应用研究,设计了一款集定位、SLAM建图、路径规划、驱动控制于一体的机器人综合系统。系统利用激光雷达扫描获取环境实时数据和里程采集信息,通过Gmapping算法对数据进行融合,以及采用自适应蒙特卡洛定位（AMCL）方法实现了环境地图绘制与定位。通过matlab对路径规划算法进行对比研究发现,路径规划任务中Djakarta算法更适应在室内多障碍物场景。而实验结果显示在模拟环境中利用Dijkstra算法和DWA算法进行避障更加有效。仿真实验结果也表明,该系统可构建高精度环境地图,并对机器人进行定位和导航,实现了在实时路径规划中成功避开障碍物到达目标点。以上研究表明在室内定位和导航任务中该机器人系统框架具有良好的可行性和稳定性。     

杭钢集团:三中心四赛道,探索数据价值化改革

杭钢集团以“数字基础构建者、数字应用开拓者、数字安全赋能者、数据价值探索者”为战略定位,布局“数聚、数算、数智、数安”四条赛道,以开放、合作、共赢的“平台+生态”发展模式,打造半山基地数字经济核心区,构建“1+2+4+N”产业体系,积极探索产业数据价值化改革实践。     

改进位姿估计环节的ORB-SLAM稠密建图算法

为了提高ORB-SLAM2系统的位姿估计精度并解决仅能生成稀疏地图的问题,提出了一种融合ICP算法与曼哈顿世界假说的位姿估计策略并在ORB-SLAM2系统中加入稠密建图线程来实现稠密建图。首先通过ORB特征点法、LSD算法和AHC方法进行点、线、面特征的提取,其中点、线特征跟上一帧匹配,面特征在全局地图中匹配。然后采用基于surfel的稠密建图策略将图像划分为非平面与平面区域,非平面采用ICP算法计算位姿,平面则通过面与面的正交关系确定曼哈顿世界从而使用不同的位姿估计策略,其中曼哈顿世界场景通过位姿解耦实现基于曼哈顿帧观测的无漂移旋转估计,而曼哈顿世界场景下的平移以及非曼哈顿世界场景位姿采用追踪的点、线、面特征进行估计和优化;最后根据关键帧和相应位姿实现稠密建图。采用TUM数据集对所提建图方法进行验证,实验结果与ORB-SLAM2算法比较,最终均方根误差RMSE平均减少0.24cm,平均定位精度提高7.17%,验证了所提方法进行稠密建图的可行性和有效性。     

一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。