基于PID神经网络自动换挡过程油门调速

提出了一种在AMT换挡过程中运用PID神经网络进行油门调速的方法.通过台架实验,建立了东风康明斯EQB235-20柴油发动机的油门实验模型,同时在Matlab平台上对PID神经网络进行训练,使其输出逼近理想油门实验模型.将训练后的PID神经网络移植入ECU,进行发动机调速实验.实验表明,PID神经网络有响应速度快、鲁棒性好、收敛特性好的特点,提高了车辆的自适应能力.     

森林竞争算法的并行化及其在线天线自动设计中的应用

针对线天线自动设计中运算时间过长问题,提出了一种基于主从模型的并行森林竞争算法优化模型.主进程执行森林动态演化的竞争模型,从进程并行地执行自然树生长竞争模型并调用天线数值计算程序完成费时的阳光适应度计算.利用该算法设计出了一种端射高增益新型树结构线天线.其具有5个枝条,增益达到9.048 dBi,带宽为8.45％,在“...     

Automated Synthesis of 68Ga-Labeled DOTA-MGS8 and Preclinical Characterization of Cholecystokinin-2 Receptor Targeting

The new minigastrin analog DOTA-MGS8 targeting the cholecystokinin-2 receptor (CCK2R) used in this study displays the combination of two site-specific modifications within the C-terminal receptor binding sequence together with an additional N-terminal amino acid substitution preventing fast metabolic degradation. Within this study, the preparation of ⁶⁸Ga-labeled DOTA-MGS8 was validated using an automated synthesis module, describing the specifications and analytical methods for quality control for possible clinical use. In addition, preclinical studies were carried out to characterize the targeting potential. [⁶⁸Ga]Ga-DOTA-MGS8 showed a high receptor-specific cell internalization into AR42J rat pancreatic cells (~40%) with physiological expression of rat CCK2R as well as A431-CCK2R cells transfected to stably express human CCK2R (~47%). A favorable biodistribution profile was observed in BALB/c nude mice xenografted with A431-CCK2R cells and mock-transfected A431 cells as control. The high tumor uptake of ~27% IA/g together with low background activity and limited uptake in non-target tissue confirms the potential for high-sensitivity positron emission tomography of stabilized MG analogs in patients with MTC and other CCK2R-related malignancies.     

Computational Aspect for Function-Valued Padé-Type Approximation

The computational problems of two special determinants are investigated. Those tion for computing Fredholm integral equation of the second kind. The main tool to be used in this paper is the well-known Schur complement theorem.     

行列式函数构造与应用的一点注记

将行列式与微积分结合起来,用行列式定义某些函数,利用行列式的性质和计算方法分析函数,通过微分中值定理的归一性、微分中值定理与积分中值定理的联系等实际例子,讨论行列式函数的构造及其应用.     

基于卷积神经网络感知功能的极端场景生成方法

近年来,基于卷积神经网络深度学习的感知算法在自动驾驶车辆环境感知系统中发挥着越来越重要的作用。由于在神经网络训练过程中,训练数据无法覆盖所有极端场景,因此如何保证基于深度学习的感知算法在极端场景下的安全性和可靠性,仍是一个亟待解决的问题。传统的基于真实行驶里程的验证方法,在获取极端场景数据上危险性高,经济性差,因此很难检验驾驶功能在极端场景下的性能。基于虚拟场景的仿真验证方法,虽然可以通过设置场景参数来生成大量测试场景,但是通过简单的参数组合并不能有效的生成极端场景。本文展示了一种在虚拟环境中生成极端场景的方法,用于训练和测试基于深度卷积神经网络的车道线识别算法。首先将场景特征用参数进行表示,然后使用deep Q-learning强化学习的方法,来生成极端场景的参数组合。通过与随机组合以及成对组合场景参数的方法进行对比,可以看出该基于强化学习的场景生成方法可以更有效地生成极端场景,因此可提高自动驾驶感知功能的测试效率,同时可为卷积神经网络提供更多的极端场景训练数据。     

一种网络攻击下网联自动车的改进换道模型

网联自动车被认为可以提升交通效率、保证行车安全并节约能源,但是由于无线通信系统的开放性,网联自动车很容易受到网络攻击的威胁。现有的研究主要集中于网络攻击的种类及过程,并评估该攻击对车辆纵向行为的影响。本文旨在研究网络攻击对车辆横向行为的影响,即对网络攻击下的换道行为进行研究。通过对经典的跟驰模型智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model, IDM）和经典的换道模型最小化换道总制动模型（Minimizing Overall Braking Induced by Lane changes, MOBIL）进行改进,提出了一种扩展换道模型（Extended Lane-Changing model, ELC）,来对网络攻击影响下的车辆换道行为进行建模分析。最后通过仿真实验,说明了不同的恶意网络攻击对车辆换道行为的影响。结果表明,网络攻击会显著影响车辆的换道决策,并导致异常驾驶行为。     

关于《线性代数》教材改革的几点想法

随着现代科学技术的迅猛发展,尤其是计算机技术的广泛应用,我们应当在工科数学课程的教学内容、教学方法和教学手段上积极改革,与时俱进,以改进教学方法,提高教学质量,使得工科学生能借助于计算机,学好本专业所需的数学知识.在这篇短文中,我们想就《线性代数》的教学内容的改革     

动态环境约束下企业的资本积累

本文讨论动态环境约束下企业的动态投资行为,拓广了文献[4]的结果.为了使讨论的问题更符合实际情况,本文假设政府设定的污染排放上限是与企业的规模大小有关,即假设污染排放上限是生产资本的函数,讨论动态环境约束下企业的最佳动态投资行为,并为政府制定污染排放政策提供依据.     

广义次正定矩阵上的Oppenheim不等式

用矩阵分析的方法, 通过对广义次正定矩阵性质的进一步研究, 得到了更一般条件下的两个广义次正定矩阵的Hadamard乘积的行列式下界估计的Oppenheim不等式, 在适用范围和估计精度上都改进了已有的相应结果.