共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

健康狗和病狗的鉴别

健康狗对周围环境变化反应灵敏，精神好，爱活动，食欲良好，不过多饮水；站立时呈自然均衡曲线，四肢挺立，无畸形前胸宽阔，腹呈收缩状，身上肌肉丰满（特别是臀部、背部肌肉），坚实有力；鼻端稍凉，口、鼻、眼、肛门、阴茎鞘口或外阴部无分泌物．会阴周围毛干净；口唇、口腔和舌粘膜无溃疡、分泌物。     

试论词语搭配的历时变化研究的必要性

随着汉语史研究的深入,古代汉语词语搭配的历时变化现象逐渐引起人们的重视.传统训诂学、古汉语词汇学、汉语词汇史、汉语语法史以及常用词演变研究都涉及这一现象,但都不是专门研究,对词语搭配的历时变化现象进行专门研究是必要的.     

“熊”霸北极

性情暴躁、孤独成癖、四处游荡：这就是北极熊的生活写照。另外，这些北极地区最大的肉食动物还有其他一些个性特点：雌北极熊在冬眠期间分娩，它们会等子女长大之后才进行下一次交配。然而，这些身材高大、缺乏耐心的狩猎者有时候也会“替他人着想”。现在，气候的变化对它们的生存是一种严峻的考验。     

拮抗肌对的协同控制与EMG信号的中值频率关系

探讨在持续恒力收缩时,正常人体肘关节主动肌和桔抗肌的协同作用原理与它们的表面EMG信号中值频率(Median Frequency,MF)的变化趋势,研究它们的疲劳行为。十五个正常受试者的实验数据统计结果表明,拮抗肌的SEMG/MF高于主动肌;随着收缩时间的增加,主动肌和拮抗肌的MF几乎以相同的速率下降;收缩力越大,它们的两条拟合直线之间的距离、互相关系数、下降速率也越大;关节的角度的变化对上述结论似乎没有明显的影响。这些结论对屈曲和伸展模式都成立。利用人体组织的幅度衰减特性和频率衰减特性,神经肌肉系统的“共驱动”概念对上述结果进行了讨论。     

大功率变频调速系统参数设置问题的研究

GD2000系列有一个强大的软件信息库,为控制、监测和信息查找提供服务.硬件安装,只是基础,参数设置合理才是让设备运转起来的关键.整个系统包括698个参数,下面分类简单加以论述.     

用EWB分析多谐振荡器

以EWB为工作平台，分析555组成的多谐振荡器，当改变外接电阻R1、R2和电容C时，对电路的振荡周期T、频率f及占空系数D的影响，加深对电路工作原理的理解。