智能网联汽车的自主换道控制研究

针对智能网联车在极限工况下自主换道控制的精确性以及稳定性,提出了基于自适应鲁棒滑模的车辆换道控制方法。对RBF神经网络做了输入有界映射改进,提高了神经网络的灵敏度;利用改进后的神经网络对车辆参数的不确定性进行估计,提高了系统的稳定性;设计了基于改进神经网络的干扰观测器,可以快速、准确地估计出外界时变干扰并进行补偿,有效降低了抖振现象;构造Lyapunov函数证明设计的控制器可以保证被控系统的稳定性。通过数值仿真以及联合仿真进行验证,表明所提方法可以保证车辆满足换道需求,控制效果良好,有较强的鲁棒性。     

基于混沌映射的小波域可读水印

提出了一种基于混沌映射的小波域公开水印算法,该算法中水印是一幅有意义的二值图像,水印嵌入前利用混沌序列进行混沌调制.在分析图像小波分解系数的树结构关系以及人眼视觉系统模型的基础上,在宿主图像的两棵小波系数树中嵌入一位水印信息,通过量化使它们呈现足够大的统计差别从而使水印检测时能提取水印信息,并且检测时不需要原始图像和原始水印。实验结果表明,此方法是一种行之有效的图像版权保护方法。     

基于卡口图片数据的城市地块停车需求特征分析——以常州市政府片区为例

运用动态卡口图片数据分析静态停车特征是动静态结合分析城市交通运行的新思路,也为交通调查领域及治理停车问题提供基础数据。该文首先基于卡口数据通过图像识别算法识别车牌号等信息,结合路网拓扑提取并切分车辆出行轨迹;基于多日出行数据分析车辆职住特征,并使用机器学习KNN算法恢复缺失漏检出行。其次提出卡口对应地块的获取方法,并计算居住、岗位、其他弹性出行停车需求量,研究片区内日均停车需求分别为4.0万、2.1万、3.1万,工作日、周末、早晚高峰分别呈现不同的特点。最后根据停车场闸机数据验证算法的精度。     

基于灰色关联理论的电能交易中信用判别问题的研究

电力工业重组后,各经营实体(如发电商,电网公司,售电商)之间的交易活动变得更为频繁与复杂,不可避免地会存在着交易风险,开展对交易对方的信用评估,是降低企业交易风险的有效手段。本文首先分析了电力交易的模式与类别,从信用管理的角度,建立起进行电能合同交易时较为通用的信用管理指标体系,由于信用评估时信息存在着"灰色"的特点,提出了采用灰色关联理论来解决信用评估问题,即运用样本数据所反映出来的指标间的关联性,采用群灰关联度确定各指标的权重,并由待判样本与典型样本的关联度大小确定其所属信用类别,给出的算例说明了该方法的有效性。     

工业生态系统演化的耗散结构理论分析

从工业生态系统的视角出发,运用耗散结构理论来研究工业生态系统的自组织机理.首次提出了"工业生态熵"的概念,并通过对工业生态系统进行熵值分析和熵流判别,建立工业生态系统演化方向判别模型,为工业生态理论研究与实践应用提供可借鉴的基础性探索.     

复自同构表示射影矢量的猜想

法国数学家伽罗瓦(Galois)复表示与自同构表示的相关矢量的研究中,模拟解析延拓概念到伽罗瓦复表示概念的建立过程,扩充朗格拉德斯的猜想,得到一个关于伽罗瓦复表示与自同构表示的相关射影矢量的猜想。     

基于情感数据的违约判别研究

违约判别对商业银行和借贷机构的信贷决策具有重要意义。本文研究的问题是如何使用情感数据构建违约判别模型，以提高金融机构识别违约客户的能力。本文的创新与特色：一是使用7类21种情感来测度借款描述的情感特征，不仅呈现借款描述中隐含的多维度情感特征，而且避免仅使用正负两类情感计算总情感倾向时情感种类单一、情感含义模糊的弊端；二是使用情感数据和数值数据构建违约判别模型，避免使用单类数据构建违约判别模型准确性不足的弊端。研究表明：相较于使用单类数据构建违约判别模型，同时使用情感数据和数值数据构建的最优临界点判别模型的违约判别准确性最高，其中第二类错误显著下降。回归分析表明：在正向情感中，借款描述中传达“相信”和“赞美”情感的客户与传达“祝愿”“喜爱”“快乐”“尊敬”“安心”等多种情感的客户相比违约可能性更小；“贬责”情感对违约状态有显著正向影响；“悲伤”情感对违约状态有显著负向影响。     

Be 型虚拟语气以及虚拟显示的认知时空伸延

Be-型虚拟语气次分为强制性虚拟语气和程式化虚拟语气，反应了话语者态度的中立性，体现了事件的真实性和有效 性。在文本及各类话语中使用虚拟语气，可以区分话语细微含义，表达情感意义，重构知识体系，达到一定的审美、认知和心理 效果。     

交错级数敛散性的一个判别定理

提出了交错级数敛散性的一个新的判别定理.该定理的判别式为极限形式,运用其判别交错级数的敛散性非常简便.     

以映射为变元的映射的连续性

对于连续映射集,给出“紧开拓扑”,得到映射空间的概念。证明了由复合映射得到的以映射为变元的映射对各变元的连续性。