一种模糊偏好的群体决策方法

用模糊集观点研究群体决策。首先给出两种具体算法：贴近度法和多数规则法，将专家对方案集的个体模糊偏好判断集结成群体模糊序关系；证明了贴近度法比多数规则法更有实用价值。其次，定义了非优超方案模糊集的概念，在此基础上提出了从群体模糊序关系中确定“获胜方案”的方法；最后，给出了一个实际案例：三峡工程群体模糊决策问题。     

Joint efficient ordering method for group multiobjective programming

This paper introduces the concepts of individual efficient pair and group efficient pair for each alternative in group multiobjective programming, and corresponding to these concepts defines the concepts of individual joint efficient preference and group joint efficient preference, respectively. Based on the fundamental properties of the mapping from individual joint efficient preference to group joint efficient preference and group efficient number of alternative, a method of ordering alternatives for group multiobjective programming problems is given.     

基于Timed-HITS与协同过滤的混合推荐算法

用户间的信任关系、用户对商品的偏好兴趣及商品的时效性都会影响对商品的推荐效果.将这些因素引入到基本的HITS算法中,对HITS算法进行了改进.将用户对商品的偏好兴趣矩阵进行了改进,利用隐馈数据通过逻辑回归算法估计用户对商品的偏好兴趣,对评分为零的情况赋予了不同的偏好兴趣度,这样更符合实际.将改进的HITS算法和协同过滤算法相结合得到一个混合推荐算法,同时将用户分为活跃用户和非活跃用户分别进行推荐.将提出的算法在Movielens数据集上进行了试验,结果表明该算法在一定程度上缓解了数据稀疏和冷启动的问题,推荐效果优于基于用户的协同过滤算法.     

无末姿态要求下Reeds-Shepp车的最优路径导航

Reeds-Shepp路径的计算受末姿态的影响,无法直接在无末姿态要求的导航场景中应用。文章对Reeds-Shepp路径的规划应用进行研究,提出在无姿态要求下Reeds-Shepp车的最优路径导航方法,以及对应控制方案的生成规则。仿真数据证明了其在各种情形下的最优特性。利用该路径对导航方案进行设计能够有效降低自动驾驶车辆的行驶时间与运行成本,可广泛应用于军事工业以及民用的无人车、无人机、无人船等自动驾驶交通工具的导航系统,以实现控制其按最优路径行驶的目的。     

融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法

为提高惯性导航室内定位算法的精度与连续性,提出一种融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法,算法以MT2503芯片作为定位终端,并将加速度计传感器、陀螺仪,磁力计等传感器与其进行融合,通过加速度计传感器解算步长、步幅、步频,通过陀螺仪与磁力计来识别定位终端微动偏移量,最后在初始位置上累加定位终端位移得出定位终端实时位置。实验证实通过零速修正和卡尔曼滤波对误差进行校正,有效的解决了MEMS(micro-electro mechanical system)定位算法中存在的导航解算误差累积问题,提升了MEMS惯性导航室内定位算法的精度。     

叙述性偏好法实验的有效样本量模型框架

叙述性偏好法(SP)是一种通过实验设计研究人们偏好的方法,通常结合离散选择模型估计参数.针对SP实验设计缺乏足以得到准确参数估计的有效样本量的问题,提出一个易于操作、更加全面的SP实验有效样本量估计方法框架,实现通过一个线性模型来估计实验所需的有效样本量.应用该框架开展实证研究,发现要素的数量、要素水平的数量、参数的尺度、样本量以及实验设计策略都对参数的准确性产生显著的影响,得到3种设计策略下的有效样本量估计模型.以此为基础,提出SP实验设计的实践原则.     

融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法

针对绝大多数用户消费习惯对地理位置的敏感性,以及推荐过程中的"长尾效应",提出融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法。对传统的协同过滤算法作出2点改进:第一,将用户兴趣偏好与位置偏好相结合,提出一种新的基于地理位置的用户相似度计算方法;第二,在预测评分时,引入物品流行度权重,合理地调整流行物品和长尾物品的推荐期望值。使用Foursquare数据集作为实验数据集,与相关算法进行对比实验。结果表明,改进算法能有效提高推荐的精度和推荐结果的多样性。     

低轨星座导航增强能力研究与仿真

低轨卫星星座具有几何图形变化快、落地信号功率强、全球天基监测覆盖等天然优势,可对中高轨全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)星座进行有效补充和增强,提升全球定位、导航与授时(Positioning,Navigation and Timing,PNT)服务的精度、完好性、可用性和抗干扰等能力,已成为下一代卫星导航系统重要的发展方向.本文总结了国内外低轨星座发展现状,对不同低轨星座进行了分析和设计,对低轨星座提升导航定位精度、加速精密单点定位(Precise Point Positioning,PPP)收敛、全球天基监测等导航增强能力进行了分析,重点论证了低轨星座突破现有中高轨GNSS技术瓶颈的机遇和体系增量能力,给出了相应的仿真分析结果,以期对我国低轨星座和北斗卫星导航系统的融合发展提供参考和建议.     

基于车道居中控制的驾驶员切弯行为偏好视觉影响机制

驾驶模拟器的采集车道居中控制系统（LCCS）开启时,根据高速公路匝道弯道上的驾驶员注视点视角与关键路点视角信息,建立模型分析视觉特征与该工况下驾驶员对路径切弯行为偏好的关系。首先,提出基于临近路点的驾驶员注视行为分析方法;其次,分析不同弯道区间段上关键路点与驾驶员注视视点之间的位置关系,以及利用其预测偏好的可行性;最后,基于视觉特征设计了72个统计指标,筛选后选择其中8个指标建立切弯行为偏好估计逻辑回归模型。结果表明：该模型能够准确估计驾驶员对两条路径在弯道中心区域切弯程度的相对偏好;模型中的参数反映了切弯行为偏好背后的视觉影响机制,这为弯道居中控制时的驾驶员偏好获取及其自适应方法提供了依据与支撑。     

越野环境下无人驾驶车辆技术研究综述

越野环境下的无人驾驶车辆技术是近年来智能化领域重要研究方向之一,其在推动军事智能化发展、提高工农业生产效率等方面起到重要作用,具有一定的军事战略意义与民用经济价值.文中基于国内外越野场景下无人驾驶车辆技术的研究现状,从环境感知与导航定位、路径规划、运动控制3个研究层面进行归纳总结,阐述了越野场景下无人驾驶车辆技术中的关键技术及其技术应用存在的问题,并对未来越野环境下无人驾驶车辆技术的研究方向和研究重点进行了展望.