网络环境下舆论引导路径初探

面对复杂网络舆论环境,要求我们必须化被动应对为主动引导,积极与网民互动,及时公布事件信息,让权威、真实的声音占领网络,同时协调网络舆情的堵与疏,善用网民对事件评论的管理,培养和团结网络意见领袖。     

个人积累制和现收现付制下养老金均衡收益率的影响因素分析

分析养老保险模式从现收现付制向个人积累制转轨过程中可能存在的问题,并给出政策建议．建立个人积累制和现收现付制下的经济增长模型,对均衡收益率的影响因素进行分析,并揭示其政策含义．利用Samuelson-Diamond重叠代模型推导2种制度下的平衡增长路径,对有关参数进行比较静态分析．当现收现付制下出现居民储蓄不足时,向个人积累制过渡,可以改进经济效率;当储蓄过度时,转轨则可能导致经济效率下降．不论采用哪种制度,养老金的增长均有赖于有效劳动人口的增长和劳动生产率的提高．当人口年龄结构面临不利变动时,养老金增长的重要途径是发展教育产业,增加人力资本投资．     

无人机快速航迹规划算法

基于快速搜索树提出了一种快速高效同时具有鲁棒性的航迹规划算法.该算法主要包括3部分:选择采样点、搜索扩展树上距采样点最近的节点和扩展节点.首先产生采样点,以一定概率选取目标点作为采样点来提高航迹的质量和规划速度;然后找出搜索树上距采样点最近的节点;最后扩展节点,扩展节点时把航迹约束条件结合到节点扩展过程中,保证了航迹的可行性.这个过程不断迭代,直到找到目标点.仿真结果显示本方法能快速找到近似最优解并且对规划环境有一定的鲁棒性.     

道路网络中门到门包含重复节点的最优路径算法

设计了用于包含交通约束的受限路网中基于兴趣点(PO I)的门到门包含重复节点的寻路算法。首先利用距离最短准则建立PO I和路网间的临时拓扑关系,然后根据受限路网中最优路径的结构特征,构造包含驶入路段的节点进行寻路拓展,以此为基础进行标记设定广度优先搜索,即可获得门到门包含重复节点的最优路径。在道路密度较大的北京市路网中的试验结果表明,该算法能够根据交通约束规划出实用的最优路径,对于长度约60 km路径的计算平均耗时在3 s左右,可以满足车辆导航应用的实时性要求。     

机器人避障问题的分析与计算

本文针对机器人从区域中一点O到达另一点B的避障最短路径问题展开了设计、计算和分析.根据出发点、目标点以及障碍物的位置关系,设计出了从O→B可能的路径,其中转弯处圆弧的半径均采用最小转弯半径的形式,即半径为10个单位,圆心为所避障碍物的某一顶点,其他处用直线行走.利用解析几何的方法,通过Maple软件数值计算,求出每条路径的长度.经过分析比较得出最短路径以及最短路径的长度.     

基于GIS的交叉路口动态行驶时间预测方法的研究

城市路径诱导系统的一个非常重要的作用就是能动态预测车辆在某路段上的行驶时间。在传统的时间预测方法中,往往忽视一个非常重要的时间花费——交叉路口通过时间,这个时间由通过时间和等待时间两部分来组成。通过建立模型对交叉路口通过时间进行了分析和研究,仿真结果可以看出,这个时间对于路径诱导的决策性影响是比较大的。     

无向路的添加边问题

对于n个节点的无向路pn,令p(n,t)为pn中添加t条边后得到的变更图的最小直径.本文通过构造出一类变更图,改进了p(n,t)的上界.     

论我国电信与传媒产业边界融合的路径选择

在界定了电信业和传媒业融合边界的基础上,利用产业融合的基本理论,提出电信业和传媒业融合的路径选择。     

爬壁机器人路径规划研究

研究爬壁机器人在三维工作环境中的全局路径规划.给出了一种基于人工神经网络结构能量函数的路径规划算法.可根据机器人吸附物体的形状设定各边界面对应的不等的模拟退火初始温度;并且可根据路径点位于物体内部与否的不同位置采用不同的运动方程.仿真结果表明,该算法可规划出最短的可行路径,为提高爬壁机器人的实用性,提供了一种有效的路径规划算法.     

基于神经网络的移动机器人路径规划方法

针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。