城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

扭曲状石墨烯及其掺杂量子点的荧光性能

采用密度泛函理论(DFT)研究扭曲状石墨烯C80H30的本征结构以及边缘位置掺B、中间位置掺B、边缘位置掺N、中间位置掺N等5种量子点的电子结构和光学性质,并与平面状石墨烯结构对比分析.结果表明,扭曲状GQDs未掺杂前能隙宽度为2. 014 e V,在紫外波段强烈吸收,615. 7 nm绿色波段发光,掺入电子受体B后HOMO能级和LUMO能级均升高,掺入给电子体N后HOMO能阶和LUMO能阶均出现降低,2种原子的掺入都会导致能隙宽度变窄,在红色波段发光,掺杂原子及位置不同均会对吸收光谱产生影响.类比于平面状GQDs,扭曲状GQDs的能隙宽度均变宽,吸收峰整体表现出往短波方向移动,发射光谱出现不同程度的蓝移.     

网络舆论场域下热点新闻事件的影响力分析——以“江歌案”为例

全媒体时代不同媒介全方位融合,传统媒体舆论场衰落,以微博、微信为代表的新型的舆论场格局因势而生,热点新闻事件舆论场正逐渐"转场"。本文对"江歌案"中相关舆论进行数据统计,构建舆论影响力分析框架,全面分析网络舆论场域下社交媒体对舆论场的影响力。     

英国量子技术研究与发展现状

量子信息是量子物理与信息技术相结合发展起来的新学科。近年来,英国政府、学术界以及产业部门通过资源整合,积极开展量子技术基础研究和应用研究,通过对当前最前沿技术的原始性挖掘和突破,试图打破制约信息技术发展的瓶颈与束缚。在量子技术的帮助下,特别在导航和计算机芯片制造方面,目前已经取得了很大的突破。曾创作出《侏罗纪公园》和《失去的世界》等作品的科幻作家迈克尔·克莱顿曾在科幻小说《时间线》中用文学的笔调来想象量子计算的神奇。其中,一家国际技术公司的经理如此推销其眼中的高新科技:"普通的计算机用     

高斯信道中功率分配问题的一种优化方法

信号检测中,检测概率一直是作为衡量检测性能的一个重要标准.众所周知,Neyman-Pearson准则下的最优检测是似然比检测.然而多传感器系统下随着信号维数增加,似然比检测门限的计算涉及高维积分,计算困难相当大,因此文中考虑的高斯信号检测模型,没有直接计算检测概率而是将两个密度函数的相对熵作为衡量检测性能的一个度量来研究高斯信号检测中功率的分配,并且建立了目标优化模型.针对文中建立的优化问题,首先由加强的Fritz John(F-J)必要条件证明了优化问题的局部最优解满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,并且进一步证明存在惟一的拉格朗日乘子.然后利用凸函数的性质我们说明了D(P1‖P0)是tr(∑s)的非减函数,最后在此基础上得到了优化问题的最优解,即得到了功率分配矩阵.同时也给出了特殊信道下的功率分配矩阵.     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

基于修正斜压场的RC框架边节点剪切性能分析

为研究钢筋屈服强度和混凝土抗压强度对钢筋混凝土(RC)框架边节点剪切性能的影响规律,基于修正斜压场理论(MCFT),对某框架边节点的剪切应力-应变骨架曲线进行数值模拟,并与试验结果进行对比.在验证MCFT算法的精度后,研究钢筋屈服强度和混凝土抗压强度两个参数变化对RC框架边节点剪切应力-应变骨架曲线和峰值剪切应力的影响规律.结果表明:基于MCFT可以较好地模拟RC框架边节点的剪切应力-应变关系曲线; RC框架边节点的峰值剪切应力对混凝土抗压强度的变化更为敏感,但当试件的钢筋(HRB400)屈服应力下降幅度超过16.45%时,对钢筋屈服应力的变化更为敏感;当试件的钢筋(HRB400)屈服应力下降幅度超过10%时,节点发生钢筋滑移破坏,此时峰值剪切应力会大幅下降.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

二根树指标马氏信源关于赌博系统的极限定理

研究任意二根树图上二阶非齐次马氏信源的极限性质。通过构造相容分布和非负上鞅的方法,得到了任意无限连通二根树上二阶非齐次马氏信源关于广义赌博系统的一类广义渐近均匀分割性定理,也称广义ShannonMc Millan定理,并推广了已有的结果 。