最大团问题的竞争决策算法

分析了最大团问题的数学性质,根据推导出来的性质设计求解最大团问题的竞争决策算法,且算法的时间复杂度分析结果为O(n~3)。并用提出的算法求解最大团问题中的标准测试示例,测试结果表明,算法具有良好的求解效果。     

多交通方式实时信息影响下的通勤者出行行为

为确定实时信息对于出行行为的影响,探索了手机APP提供多交通方式实时出行者信息下的通勤者交通方式选择行为。采用意向调查方法,获取了上海市居民在提供包含两条自驾路线（以高架为主和以地面为主）和一条停车换乘地铁路线的实时交通信息情况下的交通方式选择行为数据。运用描述性分析和多元logit模型,得到了交通方式选择的主要影响因素。研究发现,通勤者的驾龄、家庭私家车数量、开车频率、获取交通信息频率、停车换乘设施使用经历等个体属性,行程时间和车厢拥挤程度等信息内容,会显著影响出行决策。此外,提出了对交通规划与管理和多交通方式出行者信息系统研发有指导意义的建议。     

安徽参与"一带一路"建设的路径

"一带一路"建设是新时期我国根据国际国内经济形势变化做出的重大战略部署,旨在打造中国对外开放的升级版。本文分析了安徽参与"一带一路"建设的现实基础,提出要从交通基础设施互联互通、对外贸易提升、产业合作、科技创新合作、体制机制创新等方面参与"一带一路"建设。     

非扩张半群公共不动点与广义变分不等式 解的迭代收敛性

引入一种新的非扩张半群显式粘滞迭代算法,使用这种显式粘滞迭代算法,在较弱条件下,在Hilbert空间中建立了非扩张半群公共不动点集与具有α-可逆g-强单调映象的广义变分不等式解集的公共元素的强收敛定理,推广和改进了相关结果.     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。     

3D建模与快速成型技术在个体化膝关节假体术中的应用

目的探讨3D建模与快速成型技术在个体化膝关节肿瘤假体手术治疗中的新方法,评价3D建模与快速成型技术的应用价值.方法选取3例膝关节骨肿瘤患者,术前均对膝关节周围病损区行CT扫描,获得原始数据后,导入Mimics19.0软件,在软件中模拟手术规划,并且设计与切除后剩余的骨组织相契合的钛合金"植物.随访期间应用国际骨与软组织肿瘤保肢(Musculoskeletal Tumor Society,MSTS)功能评分系统对患者的术后功能情况进行评价.结果 3例患者均获随访,随访时间5~26个月,平均16个月.末次随访MSTS得分为18~29分,平均24.3分,其中优2例,良1例,优良率达100%.结论通过3D建模与快速成型技术在膝关节肿瘤手术中的应用,可精确指导截骨界限,设计个体化膝关节假体,韧带附丽点接近生理结构,为膝关节骨肿瘤治疗提供新方法.     

基于解空间高效编码的配电网重构连续化算法

提出一种基于解空间高效编码的配电网重构连续化算法.推导基于负荷电流的网损计算近似公式以估计开关交换支路范围,压缩解空间,提高寻优效率;建立连续变量解与离散变量解存在映射关系的双种群解空间,避开直接求解离散变量,减小计算量且适用连续变量优化方法求解;在一定编码规则下降维并减小变量置信区间半径后,通过编码规则和算法特性从概率上规避第一类非有效解,比对专家库完全规避第二类非有效解,使潮流计算次数大幅减少;改进纵横交叉算法,横向交叉引入方向性,采纳模糊聚类思想将静态纵向交叉因子动态化,收敛速度和精度得到改善.仿真结果验证了该方法的正确性和有效性.     

基于改进隐马尔科夫模型的鲁棒用户行为识别

提出了一种基于改进隐马尔科夫模型的用户行为识别方法.采用遗传算法用于优化隐马尔科夫模型的初始参数,将混沌算子代替遗传算法中高斯变异算子,以避免传统遗传算法在收敛过程中的停滞和早熟问题,并有效解决传统隐马尔科夫模型中Baum-Welch算法对初始参数敏感的问题.此外,采用UCI中ADLs数据对用户行为进行识别,实验结果表明该方法具有很高的识别率和可靠性.     

基于网格变换技术的9岁儿童C4-C5颈椎有限元模型开发与验证

针对通过手动画高质量网格的传统有限元建模方法存在建模周期长的问题,应用网格变换技术,结合开发的一套自动识别并提取标识点的方法,快速地建立了9岁儿童C4-C5颈椎有限元模型.应用材料缩放的方法,获得了9岁儿童颈部材料参数,并参考尸体试验数据,在拉伸、前屈及后伸工况下对模型进行了验证.结果显示,与全部人工识别并提取标志点的方法相对比,该套取点方法节约了2/3~3/4的时间.开发的有限元模型网格质量高,平均几何模型精度误差是0.46mm.模型仿真输出值与试验值吻合良好,精度达到90%以上.通过该方法开发有限元模型可节省大量的时间,并且模型具有较高的生物逼真度.同时该方法具有较强的适应性,可应用于各类复杂几何的快速有限元建模.     

基于改进RRT的无人机电力杆塔巡检路径规划

为了达到无人机在电力输电线路环境中能够进行有效的路径规划以及轨迹跟踪的目的,立足于RRT(Rapidly Exploring Random Trees)算法,提出一种在电力输电线路中适用于无人机的路径规划算法．该算法在融合无人机的动力学特性,及RRT扩展的随机性的基础上,通过设计最大航向角以及路径高度的约束,使得规划的路径在高度方向上向目标点渐进逼近,并能克服传统RRT在狭窄空间规划失败的问题.算法在ROS(Robot Operating System)-Gazebo环境中进行了仿真试验,验证了该算法在电力输电线路环境下的实用性.