城市元胞路网下自组织控制规则参数的整定

为解决城市信号自组织控制中,由相邻路口间各自最优通行效率冲突造成的路口群整体通行效率难以继续提升的问题,提出一种城市元胞路网下自组织控制规则参数的整定方法. 首先,利用城市路网元胞传输（CTM）模型模拟路网交通流动态状态信息;然后,基于元胞路网实时信息,以选定局域路网中各路口元胞的自组织控制规则参数为设计空间;最后,建立各路口相互协调下通行量最大化的目标函数,完成各路口自组织控制规则参数的整定. 仿真结果表明:在基于城市元胞路网实时信息条件的整定方法下,不仅解决了自组织控制中相邻路口间互相制约通行效率的问题,并且有效提高了自组织单元中所有路口的通行效率. 该方法为面向复杂城市路网的实时城市交通信号自组织控制系统提供可借鉴的智能化方法与工程化理论.     

GH4169合金高温动态应变时效实验及模拟

为了解和掌握GH4169高温合金热处理过程中动态应变时效（dynamic strain ageing, DSA）现象对力学性能的影响,通过高温单轴拉伸实验及数值模拟的方法对固溶态该合金高温条件下DSA现象进行了实验及模拟研究.不同应变率的单轴拉伸实验在620 ℃的高温下进行,应变速率分别为10^-2、10^-3、10^-4 s^-1.实验结果表现出了由DSA效应导致的负的应变率敏感性,以及明显的锯齿状屈服现象.基于热激活能的塑性流动法则并对DSA效应予以明确考虑,建立了材料宏观一维本构模型,其中变形阻力被分为位错滑移阻力及DSA效应导致的变形阻力两部分,DSA效应模型中引入等效时效时间及等效热激活等待时间两个内变量,通过最小二乘法进行参数拟合.该本构模型的计算结果与实验结果具有较高的一致性. 结果表明,通过分析本构模型中内变量的变化趋势得出结论,位错滑移阻力随应变速率的提高表现出上升趋势,而DSA效应导致的变形阻力随应变率的提高表现出下降趋势. 因此,材料强度在一定应变率范围内的应变率负相关现象是由于DSA效应及正的率效应两种机制之间的竞争所导致.     

基于偏态伪似然下偏态回归模型的参数估计

在社会和经济等许多领域中都存在着大量的偏态数据,在偏态总体分布未知但前三阶矩已知的情况下,研究提出偏态伪似然方法,并利用极大偏态伪似然方法得到偏态回归模型的参数估计,通过随机模拟比较研究和实例分析,表明模型和方法的有效性与实用性.     

基于NRC和多模态残差神经网络的肺部肿瘤良恶性分类

针对深度卷积神经网络训练时的网络退化、特征表达能力不强等问题,提出一种基于非负表示分类和多模态残差神经网络的肺部肿瘤(residual neural network-non negative representation classification, resnet-NRC)良恶性分类方法。使用迁移学习将预训练残差神经网络模型初始化参数;分别用CT、PET和PET/CT 3个模态的数据集训练残差神经网络,提取全连接层的特征向量;采用非负表示分类器(non-negative representation classification, NRC)对特征向量进行非负表示,求解非负系数矩阵;利用残差相似度进行肺部肿瘤良恶性分类。通过AlexNet、GoogleNet、ResNet-18/50/101模型进行对比试验,试验结果表明,ResNet-NRC分类效果优于其它模型,且特异性和灵敏度等各项评价指标也较高,该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于多模态子空间学习的语义标签生成方法

基于已有的视觉空间和文本空间上标签相关性建模方法,提出一种多模态子空间学习的语义标签生成方法。通过建立视觉特征相似图,以非线性方式重构“图像-标签”相关性,进而将图像的视觉模态表示和标签的文本模态表示统一到多模态子空间中,并保证空间变换前后具备结构保持。在该空间中,标签的文本模态与图像的视觉内容模态信息彼此互补,语义相关的图像和标签映射到空间中相近的样本点,进而将语义标签生成问题转换为子空间内图像的近邻标签搜索问题。结果表明,该方法在FLICKR-25K数据集上,性能达到36.88%,在NUS-WIDE数据集上,性能达到44.17%,多模态子空间学习的语义标签生成方法可以大幅度提升标签生成的准确性。     

基于集成学习的O3的质量浓度预测模型

为准确预测O₃的质量浓度及其发展趋势,分析其诱发因素,提出一种基于集成学习的O₃的质量浓度预测模型。以北京市2015—2016年O₃污染物的质量浓度及气象因素数据为基础,提出并建立面向O₃污染物的质量浓度预测的特征选择-集成学习多层预测模型,在对数据进行缺失值填补及异常值分析的基础上,利用Pearson相关分析和Lasso回归分析同时对清理后的气象资料数据进行特征选择,以消除数据冗余,提高预测精度;提出基于自组织映射神经网络self-organizing featuremap, SOFM和Elman神经网络Elman neural network, ENN的集成学习算法,利用SOFM对样本数据进行聚类以实现样本的合理分布后,使用ENN进行仿真训练来预测O₃的质量浓度。试验结果表明：采用Pearson-Lasso特征选择和SOFM样本聚类对数据做前期处理后,ENN的预测精度由74.6%提高到82.1%,能够改善基于ENN的O₃污染物的质量浓度的预测准确率。     

社会工作介入社区社会组织培育模式研究 ——以广州市海珠区新港街道为例

社区社会组织作为社会治理共同体中的一员,在社区治理中发挥着越来越重要的作用,社会工作介入社区社会组织的培育模式有助于社区社会组织更能针对性和专业性地服务社区。但目前,这种介入模式仍存在社区社会组织难以摆脱对社工机构的依赖性、社工人员专业性和经验不足且流动性大、组织孵化培育缓慢不易成熟的问题,通过完善创新社区社会组织长效发展机制、提高社工机构和社区社会组织的专业化能力、拓宽创新社区社会组织宣传途径并提升组织影响力、采取适当培育手段等方式,能够使社会工作介入社区社会组织的孵化培育模式更加完善。     

白果壳遗态 Ｆｅ２Ｏ３ ／Ｆｅ３Ｏ４ ／Ｃ复合材料的制备及其对 Ｓｂ（Ⅲ）的去除性能

以白果壳为植物模板、稀氨水为浸煮剂、硝酸铁为前驱体溶液,制备了一种多孔白果壳遗态结构Ｆｅ／Ｃ复合材料（Ｆｅ／Ｃ－Ｇ）,通过 ＸＲＤ、ＳＥＭ、ＦＴ－ＩＲ、ＸＰＳ和 ＢＥＴ对其进行了表征,并考察了溶液 ｐＨ、温度、时间、初始浓度、粒径等对去除 Ｓｂ（Ⅲ）效果的影响,探讨了吸附机制。结果表明：Ｆｅ／Ｃ－Ｇ由 α-Ｆe_２Ｏ_３、Ｆe_３Ｏ_４ 和 Ｃ组成,同时很好地保留了白果壳的多孔结构,其比表面积和平均介孔孔径分别为 ４６.４２ｍ^２／ｇ和４０.２ｎｍ;升高温度和减小吸附剂粒径有利于吸附。Ｆｅ／Ｃ－Ｇ对 Ｓｂ（Ⅲ）的吸附过程符合准二级动力学模型,在初始 Ｓｂ（Ⅲ）浓度为 ５、１０和 ５０ｍｇ／Ｌ时,其吸附量分别达 １.２３、２.４１和 ９.２３ｍｇ／ｇ;用 Ｌａｎｇｍｕｉｒ方程能很好地描述吸附等温线,属于快速的单分子层吸附,主要发生配位交换和表面络合反应。     

搅拌摩擦焊工艺参数对7050铝合金接头性能影响的研究

采用搅拌摩擦焊方法对7050铝合金进行焊接试验。结果表明：当旋转速度为800 r/min、焊接速度为200 mm/min,焊接接头性能最佳,其抗拉强度为455.87 MPa,达到母材强度的88.86%,伸长率为7.34%;接头中心部位是一区域宽约7 mm的高硬度区,其显微硬度为155HV左右,两侧是宽约为4 mm的低硬度区。焊缝截面形貌整体呈现倒圆锥形,包括4个清晰的区域。焊核区形成了粒度细小、形状饱满、晶界明显的等轴再结晶组织,晶粒平均直径在5μm左右：拉伸断口发生在焊缝后退侧的热影响区,为单一韧窝状,韧窝尺寸在5~10μm。