适应型住宅设计

对适应型住宅的概念、主要特点和建筑设计要点进行了分析阐述,对适应型住宅的设计作了进一步的探索,提出若干建议。     

关于中国近年反腐败成功经验的探讨

同腐败现象作斗争是我国一项长期艰巨的任务，将贯穿于改革开放和现代化建设的整个过程，总结中国反腐败的成功经验是当前反腐倡廉的重要任务，也是深入进行反腐斗争的需要。     

用Padé逼近构造高阶收敛的方程求根迭代公式

本文用[1/M]Pade逼近构造方程求解迭代公式,其收敛速度为M+2阶。此族公式包括著名的牛顿选代公式和Halley迭代公式。文中还给出了有效的算法。     

钠光谱分析中运算方法的改进

本文对近代物理实验项目《钠原子光谱的拍摄与分析》的传统教学内容提出了改进,并将微机引入了实验教学。     

预应力混凝土箱梁爆炸损伤评估及公式拟合

对预应力混凝土箱梁进行爆炸损伤评估研究。首先,对矩形梁进行爆炸数值分析,结合现场试验结果验证了爆炸数值模型的准确性、可靠性。其次,基于箱梁剩余承载力,建立了箱梁爆后损伤评估准则。通过对预应力混凝土箱梁在不同爆炸工况下的爆后剩余承载力计算,建立箱梁各损伤程度下P?I（超压?冲量）曲线。研究发现,混凝土强度对箱梁超压和冲量临界值影响较大,钢筋屈服强度对超压和冲量临界值影响较小。随着结构损伤等级的增大,各参数对箱梁P?I曲线的影响幅度各不相同。最后,对不同混凝土强度箱梁中各损伤等级P?I曲线进行公式拟合,并对拟合参数β进行分析。     

含MA误差的线性模型的经验似然推断

采用拟极大似然估计方法获得含MA误差的线性模型估计方程。为了能够使用经验似然方法,先利用鞅差序列将估计方程中的二次型转化为线性形式;再构造关于模型参数的经验似然比统计量,在一定假设条件下证明该统计量渐近服从卡方分布;模拟结果表明,在参数置信域的覆盖率方面,经验似然方法比参数似然方法更接近置信水平。     

基于经验模态分解特征的无线电引信抗扫频式干扰方法

针对目前调频无线电引信在复杂电磁战场环境中对抗扫频式干扰能够力弱的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)特征的无线电调频引信对抗扫频干扰的方法.对基于目标和扫频干扰作用下的调频无线电引信检波端输出信号进行EMD分解,得到10层本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,提取每层IMF分量中本征模态函数能量占比、能量聚集度和Renyi熵特征,并利用主成分分析算法对于特征进行降维,保证累积解释差异在95%以上,以降维后的特征矩阵作为支持向量机的输入对目标和扫频式干扰信号进行分类识别.实测数据结果表明,所提方法能够有效对目标和扫频式干扰信号进行分类识别,分类识别精度可以达到98.06%±0.003 8,目标检测率达到96.65%±0.003 7,虚警率为3.35%±0.003 7.     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.