基于ERNIE-RCNN模型的自然灾害微博谣言早期检测

为早期检测并处理自然灾害背景下的网络谣言,利用ERNIE模型对爬取到的微博谣言进行文本向量化,将融合了语义的文本向量输入RCNN模型进行谣言检测,在自然灾害微博谣言数据集上进行对比实验.实验结果表明：ERNIE-RCNN模型检测准确率98.89%,F1指标为98.80%,超过其他谣言检测模型;该模型与目前主流谣言检测模型相比,能在较短时间内提取微博文本特征,完成谣言早期检测.     

铁路客运专线上承式移动模架加载预压及预拱度设置的应用

该文对上承式移动模架加载预压及预拱度设置方案作了详细叙述,以温福线罗汉溪特大桥为例,运用本方案,取得良好的效果,可进一步推广移动模架制梁使用本方案.     

考虑道路几何设计的智能网联车队横纵向协同控制

针对智能网联车队行驶过程中车辆跟驰和路径跟踪的横纵向协同控制,建立三自由度车辆动力学模型并将其作为控制系统,基于改进的智能驾驶员模型模型设计分层式纵向控制器;基于预瞄-跟随理论设计横向控制器.考虑车辆纵向、横向运动的耦合特性,以纵向速度作为横向控制器的状态变量设计横纵向协同控制策略,在CarSim/Simulink仿真...     

融合自适应曲线预瞄的驾驶机器人转向操纵粒子群优化滑模控制

为提高不同工况下驾驶机器人操纵试验车辆的转向精度和自适应能力,提出了一种基于自适应曲线预瞄的驾驶机器人转向操纵粒子群优化滑模控制方法。首先建立了试验车辆动力学模型和驾驶机器人转向机械手动力学模型,并构建了驾驶机器人转向操纵试验车辆的集成系统动力学模型,接着研究了一种融合路径曲率和车速的驾驶机器人转向操纵自适应曲线预瞄方法,其预瞄点位置能够根据车速和路径曲率做出自适应调整。在此基础上,设计了用于驾驶机器人转向操纵的粒子群优化滑模控制器,并进行了稳定性分析,同时利用粒子群算法在线优化滑模控制切换项的反馈增益系数,以减小控制抖振。仿真及试验结果表明,所提出的方法能够在不同工况下根据路径曲率和车速做出自适应调整,实现驾驶机器人操纵车辆的精确转向控制。     

预炭化过程中升温速率对碳纤维结构与性能的影响

借助13C核磁共振波谱（13C-NMR）,X射线衍射（XRD）,拉曼光谱（Raman）等表征手段,研究了预炭化过程中聚丙烯腈基热氧稳定化纤维的热化学反应以及微观结构的变化,且重点研究了预炭化过程（400~800 ℃）升温速率对纤维热应力、结构、力学性能的影响。结果表明：随着预炭化升温速率的提高,纤维类石墨层间距 d₀₀₂ 呈现出先减小后增大,晶区堆叠厚度 L_c 呈现出先增大后减小的的趋势;与之相对应的纤维拉伸强度和拉伸模量则呈现出先增大后减小的变化;当升温速率达到132 ℃/min时, d₀₀₂ 和 L_c 分别出现最小值和最大值,此时所得碳纤维的力学性能最高。     

基于真空联合堆载预压技术的公路软基施工技术与监测方法研究

本文基于笔者多年从事堆载预压施工及监测的相关工作经验,以真空联合堆载预压施工技术及监测方法为研究对象,分析了其整个施工工艺流程和监测系统组成,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义.     

参数有限制条件下最优同变点预测量的改进

考虑了在位置分布族与尺度分布族中,当未知的分布参数含有限制条件下,对参数无限制下给出的未知随机变量的最优同变点预测量进行改进。在一定条件下,利用IERD方法构造一族改进后的点预测量。     

完全广义非线性含参隐拟变分包含的灵敏性分析

在q一致光滑Banach空间中,引入了一类新的含广义m增生映象的完全广义非线性含参隐拟变分包含,并研究了这类变分包含的灵敏性分析.     

预合成对Li1/2Ln1/2TiO3(Ln=Sm,Nd)微波介电性能的影响

研究了在不同的预合成和烧结条件下,Li1/2Ln1/2TiO3(Ln=Sm,Nd)的微波介电性能．当Ln=Sm,预烧温度为1000℃,烧结温度在1200～12500℃,样品的微波介电性能好．典型值为εr=52,Qf=2280GHz;当Ln=Nd,烧结温度在1200～12500ε,预烧温度为1000ε或950℃的样品εr、Qf值较高,典型值为εr=80,Qf=2100GHz．     

稀疏反褶积方法及其应用

给出了盲反褶积方法的具体实现，并运用Cauchy准则对反演进行了约束（稀疏反演）；同时引入了Krylov子空间上优化的预条件共轭梯度法，简化了反射系数反演的计算量，并且在反演过程中对过渡矩阵不需要对称正定的限制，提高了计算速度。将此稀疏反褶积方法运用到地面地震数据的高频恢复中，取得了较好的效果。