六角螺系统的 Harmonic 指标

图G的 Harmonic指标定义为图G 中所有边uv 的权重2du＋dv 的和，用 H（G）表示；二阶Harmonic指标被定义为图G中所有二长路uvw的权重3du＋dv＋dw 的和，用2H（G）表示；其中du表示G中点u的度数。该文研究了六角螺链和六角螺系统的 Harmonic 指标，发现它们的极图不唯一。通过研究二阶 Harmonic指标，确定了六角螺链的极图，发现六角螺系统的极图是一类特定的图。并且找到一个关于Harmonic 指标的极图和二阶 Harmonic 指标的极图的关系。最后，提出一个关于 Harmonic 指标的开放新问题。     

一类血吸虫病模型Hopf分支的频域分析

运用频域上的分支理论研究了一类血吸虫病传播模型的Hopf分支动态，严格证明了Hopf分支的存在性，运用四阶调和平衡方法推导出由Hopf分支产生的周期轨的近似解析表达式、频率和振幅。研究结果表明，被感染的钉螺由潜伏期进入易传染期的几率δ对人体内寄生虫数量有重要影响。     

矿井索车的优化设计

对矿井索车优化设计中的几个关键性问题进行了探讨，包括驱动轮和尾轮的设计、钢丝绳直径的选择计算、托绳轮间距的确定、绳卡的设计、张紧力和张紧行程的确定、互锁问题的解决等。     

The harmonic decomposition reconstruction for the exponential radon transform

The exponential Radon transform, a generalization of the Radon transform, is defined and studied as a mapping of function spaces. It is represented in terms of Fourier transform of its domain and range, and this leads to the harmonic decomposition reconstruction. The results are similar results of Tretiak and Metz. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 19971064), Key Project of Science and Technology of Hubei Province Education Committee. Biography: Wang Jin-ping (1963-), male, Ph.D. candidate, research direction: numberical solution of singular integral equation and integral transformation etc.     

Krzyz猜想的证明及其在调和单叶函数中的应用

在族B0中引进了Loewner微分方程，证明了Krzyz猜想，并且在调和单叶函敷中给出系数不等式的应用。     

北京市水资源承载力的现状及驱动力分析

本文阐述了水资源承载力的概念、特性及影响因素，根据北京市各县区的统计资料，分析了北京市自上个世纪80年代以来水资源承载力变化的总体趋势和驱动因子．结果表明：人口和GDP是影响北京市水资源承载力变化的主要驱动因素．2001年北京市人口总量已达1367．78万人，为水资源最大承载人口的5．81倍．再加上工农业的发展，已经大大超过了北京市水资源的承载力，使得北京成为世界上严重缺水的大城市之一．根据人口的GDP增长率，通过多元线性回归模型，预测出了2010年和2015年北京市水资源的供需状况．并提出要实现水资源的供需平衡，应当实行开源节流并重的政策．     

实现汽车发动机可变气门相位的新方法

介绍一种用于双顶置凸轮轴式发动机的采用两级谐波传动的新型进气凸轮轴调相机构。它由输入刚轮（正时带轮）、柔轮、输出刚轮（与进气凸轮轴联接）、固定波发生器、动波发生器和步进电机等组成。用步进电机驱动动波发生器可改变输出、输入刚轮的相对位置，从而改变进气相位。该机构能在很大角度范围内，以小步长实现多级调相，轴向尺寸小，转动惯量小，控制驱动功率小。２００ｈ试验表明，该机构工作可靠，能够准确地根据控制信号进行凸轮轴的调相。     

拖拉机主减速主动锥齿轮轴的辅助设计

本文对拖拉机主减速主动锥齿轮轴提出了一种新的设计方法，为提高该件的设计水平提供了可靠数据．     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...