基于模仿学习的机场停机位再分配决策算法

针对机位再分配算法结果难以满足不同操作人员操作习惯的问题,提出一种符合实际业务人员操作习惯的机位再分配推荐算法。首先以航班特征属性和停机位的资源占用状态构建决策环境空间模型,将人工操作数据转换为多通道时空矩阵,再以卷积神经网络构建的生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）拟合其序贯决策操作策略。仿真结果表明,可靠度在90%以上的调整动作占比最高达到84.4%。经过在三个数据集上的测试,模型对不同来源的操作数据具有较好的区分能力。对比不同扰动下的动态调整结果,算法能够得到航班—机位属性特征与原有人工操作属性特征接近的调整方案。     

基于松弛算法的停机位分配优化方法

针对机场近机位资源紧缺及实际航班到离港时间偏离计划时间对停机位分配所造成的扰动，提出了在同机位相邻航班间加入缓冲时间的停机位分配调度方法。首先，建立了以机位空闲时间、远机位占用时间最小为目标的鲁棒性停机位分配模型；然后，设计了一种基于双目标的拉格朗日松弛优化算法，并使用次梯度算法求解拉格朗日松弛算法中的对偶问题。基于国内某枢纽机场运行数据的仿真结果表明，所提方法的优化方案和原始机位分配方案相比，机位使用量和机位空闲时间分别降低了15.79%、7.56%，机位占用率提高了18.72%，并且冲突率降低到3.57%，达到了有效提高停机位利用率与鲁棒性的目的。     

河南省实施常见职业性放射性疾病诊断标准的调查

依据标准评估方案,针对标准的宣贯培训、实施效果和标准质量等,对河南省职业性放射性疾病诊断医师、放射卫生监督人员和放射工作人员进行问卷调查,评估常见职业性放射性疾病诊断标准在河南省的应用情况,为标准的制修订、宣贯提出建议。结果表明:(1)共调查11名职业性放射性疾病诊断医师、35名放射卫生监督人员和595名放射工作人员;(2)职业性放射性疾病诊断医师和放射卫生监督人员接受标准培训率100%;(3)职业性放射性疾病诊断医师对5项标准掌握率为90.19%～100%;(4)放射卫生监督人员对《职业性放射性肿瘤判断规范》标准知晓率较低,为54.29%;(5)职业性放射性疾病诊断医师、放射卫生监督人员对标准可行性判定和标准制修订建议主要是剂量阈值、剂量估算等问题;(6)放射工作人员对辐射致癌的正确理解率低,为58.49%～64.37%;(7)放射工作人员对职业性放射性疾病诊断工作建议较多的是加强培训,加强个人剂量监测、职业健康检查,强化卫生监督执法等。     

基于贝叶斯网的离港航班滑行时间动态估计

为提升离港航班运行效率，根据机场协同决策规范（A-CDM）中关于离港航班可变滑行时间（EXOT）的有关规定，分析了相关影响因素。根据数据分析处理和民航专家知识建立了一种基于贝叶斯网的离港航班滑行时间动态估计模型。贝叶斯网是一种将概率统计应用于复杂领域、进行不确定性推理和数据分析的工具。应用其增量学习特点对模型进行动态调整，实现了对场面实时变化的把控。以国内某大型枢纽机场为例，使用期望优化（EM）算法实现了对随机缺失数据的处理，并验证了模型的有效性。对实验结果与该机场实际运行数据对比表明，所建模型能有效地估计离港航班滑行时间且具有较高的置信度。     

机器人室内自主载人自适应性匈牙利派单算法

以航站楼等大型公共室内环境中机器人运送旅客为背景,研究多自主载人机器人的派单优化问题。借鉴了网约车的派单思想,针对航站楼隔离区环境内的搭乘需求,研究了自适应性匈牙利派单算法。首先,基于航站楼二分图派单匹配模型,计算载人机器人的派单调度矩阵。其次,该派单调度矩阵考虑了旅客密度时空分布、旅客等待时间和机器人能耗为参考,将路径-时间-能量作为目标变量,以计算各接载任务起讫（OD）矩阵元素值,同时为挖掘全域派单的可能性,结合供需预测关系将快到达目标点的载人机器人加入可派单队列。最后,构建航站楼实际动态业务的三维仿真模型,进行了全天时派单模拟实验。结果表明,所研究的派单算法对多目标约束派单求解有较好的优越性和适应性,以达到全域最优派单分配的目的,为高效完成接载任务提供其决策支持。     

基于改进图卷积神经网络的航空行李特征感知

针对航空行李自动化码放处理需求下构型特征感知能力不足的问题,设计以PointNet++为基准,融入图卷积神经网络和自注意力机制的航空行李特征感知网络模型.在骨干网络的特征抽象层中引入局部空间注意力模块,提取航空行李点云中相邻点的关联空间结构特征,感知区域特征空间的内在联系.通过全局特征聚合模块学习行李点云局部特征间的相关性,自适应聚合航空行李局部特征,形成点云全局上下文信息.利用循环最大池化层回收特征降维中丢弃点的特征,在多个层次上收集航空行李的特征信息,在减少信息冗余的同时,保留强度鲜明的局部、全局特征激活.实验结果表明,航空行李分类的平均精度和整体精度分别为94.68%和96.32%,比PointNet++分别提高了6.53%和5.07%.该网络模型的航空行李特征感知性能优于现有的其他智能算法,能够为航空行李码放空间优化及控制提供准确、可靠、有效的输入.     

基于超短基线/多普勒的水下机器人位置估计

为解决深海复杂环境下采用水声定位系统实现水下机器人位置控制所带来的反馈信号 延迟问题，提出了基于USBL/Doppler的水下机器人位置估计算法．文中首先根据导航系统确 定卡尔曼滤波器结构并建立了系统的状态方程和观测方程，同时，为了提高估计精度，引入 自适应卡尔曼滤波理论，以降低系统对环境和初始噪声估计精度的敏感性．最后通过数字仿 真验证了算法的有效性，并给出了结论．     

基于51单片机的经济型高精度变送器设计

随着自动化技术的发展和微电子技术的进步,以及现场总线技术的日益成熟,数控技术在生产过程中的应用越来越广泛,对现场信号的采集、传输和数据处理提出更高的要求.本文分析了智能变送器的作用和工作原理,针对应用中使用的不同的传感器输出不同幅值的弱直流电信号的要求,设计了智能变送器系统.系统软件采用MCS-51单片机汇编语言,模块化程序设计方法,设计了仪表监控主程序、放大器增益设定程序、ADC转换和处理子程序、DAC转换等子模块,并设计了相应的通信协议.