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121.
122.
通过分析自动驾驶技术领域专利的引用信息和文本信息,结合社区发现、LDA(latent Dirichlet allocation)主题建模、主路径分析方法,针对自动驾驶专利数据集的特点建立分析框架进行自动驾驶技术演化分析。应用上述方法可以有效识别自动驾驶技术领域的主题分布,弥补传统单一方法不能反映技术全貌的缺陷。我国需重点突破多源传感器融合感知、复杂环境智能决策控制、车路协同、人机交互等关键技术;在测试和自动泊车技术上处于技术领先;在定位、高精度地图、执行机构、运动控制、硬件计算平台技术上处于技术跟随。 相似文献
123.
针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题.其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析... 相似文献
124.
由于复飞逃逸、飞行故障等因素随机发生, 传统静态调度方法难以有效解决动态随机调度问题。对此,提出一种基于飞机优先序指标函数的蒙特卡罗模拟-差分进化搜索的实时调度算法。在离线模拟回收环境下,由算法完成基于随机模型的指标函数系数优化,后由该指标函数实现对机队优先序的实时评估排序,进而完成回收在线动态调度。仿真结果表明所提算法能有效解决回收调度问题。在相同机队初始输入下, 目标值呈现较好统计特性, 其期望值能够快速收敛到一定范围, 且无复飞情况下着舰时间窗目标呈显著正态性; 不同回收机队输入对指标系数最优值的散布较小, 表明指标函数评估优先序具有较好的通用性和有效性; 模拟回收调度发现, 着舰成功率的提高将显著降低机队复飞次数, 提高回收效率。 相似文献
125.
针对控制规则失效下的无人集群自主协同问题,提出了一种基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制。首先分析无人集群自主协同需求,在愿景驱动规则下,构建多元公共品演化博弈模型。在此基础上,理论推导出模型的平均丰度函数,并仿真计算成本、收益系数、愿景水平三类参数分别对平均丰度的影响。最后,结合案例研究参数变化对集群合作行为演化的作用机理,并给出合理化建议,为相关理论向实际应用转化提供有意义的探索。 相似文献
126.
127.
为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。 相似文献
128.
以新能源汽车产学研合作创新网络为实证分析对象,运用网络演化博弈理论和仿真分析方法,剖析在市场机制和政府调控下,产学研合作创新网络中创新主体合作行为与网络结构在互动过程下的演化规律。研究结果表明:市场机制和政府调控对于创新主体维护合作行为和网络集聚都具有促进作用;创新主体合作行为与网络结构之间具有协同互动关系,并且市场机制和政府调控的作用越大,两者间协同互动作用越明显。在市场机制下,市场机制作用的增强会降低网络演化的速度;只有当市场机制作用超过一定阈值时,维护合作行为才会在创新主体间涌现出来。在政府调控下,创新主体对于政府调控较为敏感;当政府调控力度处于阈值水平时,不利于创新主体间合作关系的维持。 相似文献
129.
析氧反应(oxygen evolution reaction, OER)、析氢反应(hydrogen evolution reaction, HER)和氧还原反应(oxygen reduction reaction, ORR)为电解水、金属-空气电池等能源器件的半反应。其中,OER由于涉及4e-转移和O-O键的形成而导致反应动力学迟缓和过电势高,因此,开发优异的OER电催化剂能够有效提高能量转换效率。到目前为止,过渡金属硫化物催化剂(transition metal sulfide catalysts, TMSs)被研究人员大量研究和报道,并且取得飞跃发展。介绍在不同电解质中的OER机制,并通过对近几年相关文献的综合归纳,探究TMSs催化剂的组成、导电性、质子传输、缺陷程度、界面化学等多种因素对OER的影响。综述目前过渡金属硫化物电催化剂在OER领域所面临的挑战和研究进展,希望为TMSs的研究者提供借鉴。 相似文献
130.
基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。 相似文献