基于改进的RS-TOPSIS模型的岩爆倾向性预测

针对目前岩爆倾向性中预测模型权重确定存在不足导致模型精度不高的现状，为更准确地预测岩爆倾向性，提出综合运用粗糙集理论中的代数观和信息观，确定属性最优权重，并修正岩爆倾向性与评价指标之间的关系，建立岩爆等级理想点矩阵。根据岩爆发生条件，选取岩石脆性指数、切应力指标和弹性应变能指数3项指标作为岩爆判别指标，以国内外20组典型岩爆数据为样本，建立改进的粗糙集—理想点法（RS-TOPSIS）岩爆倾向性预测模型，并应用该模型对玲珑金矿等工程实际进行了岩爆倾向性预测。结果表明：改进后样本预测精度相比于改进前有了显著提高，所建立的模型对实际工程的岩爆倾向性预测效果良好，预测结果更准确。     

是德科技 UXM 无线综测仪增添 3CC等测量功能

直观的图形触发可以帮助快速、高效地解决问题2015年1月28日,北京——是德科技公司(NYSE:KEYS)日前宣布E7515A UXM无线测试仪增添新功能。这些新功能可以应对快速发展的3GPP LTE-Advanced载波聚合技术的迫切需求。UXM无线测试仪是高度集成的信令综测仪,适用于4G及未来的功能和射频设计验证。UXM支持多小区、下行链路和上行链路载波聚合、4×2     

是德科技率先发布适合当代半导体功率器件开发的关键参数表征解决方案

<正>提供Ciss、Coss、Crss、栅极电荷/栅极电阻测量和自动热测试是德科技公司(NYSE:KEYS)日前宣布旗下B1505A功率器件分析仪/曲线追踪仪发布重要增强,成为业界首个支持晶圆上和封装器件所有关键参数表征的解决方案,能够提升当代半导体功率器件开发效率。高效可靠的半导体功率器件是迅速发展的功     

自动驾驶4WS车辆路径跟踪最优控制算法仿真

针对自动驾驶车辆高速主动转向工况下传统的控制算法的控制效果容易出现较多的超调量和较长调节时间的问题,提出了基于车辆动力学模型的轨迹预测跟踪主动转向控制算法,并基于轮胎侧偏刚度非线性的特性设计了权系数线性最优二次型(LQR)后轮转角控制算法,通过联合仿真对控制算法效果进行了验证。仿真结果表明:自动驾驶四轮转向车辆在低、高速工况下进行自主换道行驶时,算法控制效果满足汽车操纵稳定性要求,且权系数LQR后轮转向算法比定侧偏刚度的LQR线性控制算法有更优越的操控性能。     

基于宏微观因素的概率级别的车辆事故预测

车辆事故预测是避免道路车辆事故发生的重要研究课题.以往的研究使用的事故数据集只包含地理情况、环境情况、交通情况等宏观因素,或者只包含车辆行为和驾驶员行为等微观因素.因为很难收集到同时包含2类因素的事故数据集,很少有研究将这2类因素结合起来,然而车辆事故往往是两者共同作用的结果.此外,在收集到的数据中没有可以用于预测的事故发生概率标签,所以目前多数的研究关注点只是在于事故是否发生而不能得到准确的概率值.然而在实际应用场景下,驾驶员需要的是不同级别的危险预警信号,而这种信号正是应该由事故概率值决定的.2019年发布的事故宏观因素数据集OSU(Ohio State University)与宏观因素数据集FARS(fatality analysis reporting system)和微观因素数据集SHRP2 (strategic highway research program 2)都具有一些相同的特征,为它们的融合提供了机遇.因此,首先得到了一个同时包含宏观和微观因素的数据集,其中事故数据(正样本)融合自OSU、FARS数据集,以及与SHRP2分布相同的数据集Sim-SHRP2 (simulated strategic highway research program2),而安全驾驶数据(负样本)则由自己驾驶汽车获得.然后,针对收集到的数据中没有概率标签的问题,还设计了一个概率级别的无监督深度学习框架来预测准确的概率值,该框架使用迭代的方式为数据集生成准确的概率标签,并使用这些概率标签来进行训练.实验结果表明,该框架可以使用所得到的数据集来灵敏而准确地预测车辆事故.