基于神经网络和侧翻时间算法的轻型汽车侧翻预警

为实现车辆侧翻精确预警,建立了三自由度侧翻模型和基于侧翻时间(TTR)算法的侧翻预警算法。在此基础上引入仿生智能神经网络,提出基于多状态参量修正的NN-TTR侧翻预警算法。选取典型车辆状态参数组合对传统TTR进行修正分析,并利用Matlab/Simu-link与Carsim联合仿真平台对侧翻预警算法进行验证。结果表明,基于NN-TTR的轻型汽车侧翻预警算法能够有效提高侧翻预警精度,为主动防侧翻控制奠定良好基础。     

毛蚶壳性状对体质量和软体部质量的影响效果分析

随机选取136只壳形完整的3龄池塘底播养殖毛蚶（雌性71只,雄性65只）,测定其壳长、壳高、壳宽、体质量和软体部质量,分别计算相关系数以及以壳性状为自变量对质量性状作依变量的通径系数、决定系数及相关指数。结果表明：毛蚶壳性状与质量性状的相关系数均达到极显著水平（P〈0.01）;壳长、壳高、壳宽是影响雌性与混合组体质量的主要因素,壳长、壳宽是影响雄性体质量的主要因素;影响毛蚶软体部质量的主要因素是壳长、壳高,壳宽的作用不显著;决定系数分析结果与通径分析结果有基本一致的变化趋势。多元逐步回归分析建立了壳性状对体质量、软体部质量的回归方程,为毛蚶选育提供了理论依据和理想的测度指标。     

评标过程中自由裁量权的存在空间及控制路径

针对评标委员会运用手中的自由裁量权违规评标的社会现象,借鉴行政法学中关于行政自由裁量权的相关理论,界定评标过程中自由裁量权的内涵和特征,考察其存在合理性和滥用可能性,从立法、程序、监督层面和评标委员会的主观原因分析运行失控的原因并对其控制路径作出选择研析。     

集成GIS与GPRS的汽车导航系统

针对目前车载导航仪在导航时只能给出两个地点间的最短路径,却不能根据实时的交通状况和限行情况给出最合理的行驶路径的问题,采用地理信息系统(GIS)与通用分组无线服务(GPRS)技术,建立了由信息发布中心与车载终端组成的智能汽车导航系统模型,并给出了信息发布中心更新路况信息的方法和最优路径选择算法.实验结果表明导航系统能够根据当前的路况信息快速的给出最优的通行路径,合理的避开了拥堵路段和限行路段.     

利用路径优先级实现传感器网络中的拥塞避免

提出了一种基于路径优先级的多路径传感器网络拥塞避免算法.传感器节点通过监测队列剩余空间长度和拥塞状态持续时间实时更新节点的拥塞状态指数(CSI),当检测到CSI发生改变时,计算节点的路由状态指数(RP-SI)并通知其邻居节点,邻居节点更新记录下游节点的RPSI,调整下游路径的优先级.传感器节点根据信息优先级的不同,通过不同优先级的路径发送数据.仿真结果表明,提出的算法在减少网络拥塞的发生和减少网络时延等方面取得了很好的性能.     

建筑电气与智能化专业教学体系的研究

面对智能建筑市场的飞速发展,本文针对其所需要的复合型人才的短缺问题,首先明确了课程体系改革的目标,解释了改革的要点,并提出课程体系应当实现转变;其次,综合新课程体系的优点,突出智能化建筑特色的课程体系框架;最后,结合当前的实际情况,对今后的发展方向做出展望．     

甘肃省文化软实力现状及提升路径分析

甘肃省文化资源丰富,十一五期间,文化产业发展成就喜人,公共文化服务体系建设亦取得了明显进步。目前,甘肃发展的政策叠加,文化软实力的提升仍有较大空间。针对当前存在的问题,应采取建立文化软实力评估模型、促进文化与科技融合、加速文化人才培养以及持续宣扬＂甘肃精神＂等举措,为甘肃省文化软实力提升创造良好环境,助推文化大省目标的实现。     

高职学生职业精神培育探析

职业精神是高职院校学生可持续发展的内在动力和强大支撑,高职院校应紧密结合高职学生的特点,探索职业精神的培育路径,以增强高职学生的竞争力。     

基于交通方向的较优路径选路算法

Dijkstra算法是计算最短路径的典型算法,它能得出最短路径的最优解,但因为遍历计算的节点很多,所以效率低下.针对此局限性,提出一种基于方向判别的较优路径选择算法.该算法利用交通网络的方向特性,能够快速收敛找到较优路径,提高选路算法的性能.引入偏差率和吻合率等概念来描述算法,对其设计与实现过程进行详细的阐述,并利用MATLAB进行仿真实验.实验结果表明该算法在性能上优于Dijkstra算法,尽管得出的路径不一定是最优路径,会存在偏差,然而这些偏差是可以容忍的,不会影响算法的价值.     

基于路径预测的机器人足球路径规划

针对常用的机器人路径规划算法过于复杂并且在每个运动周期都计算路径的问题,提出了一种结合路径预测的路径最优算法.充分利用预测结果减少每周期的路径规划时间;用微量调整动态控制机器人左右轮速度,并充分利用折线路径的短距离优势,为避障机器人创建一条最短路径;以基于周期性预测在同个时间轴上的相交作为碰撞信号,来减少每个周期的重复性计算时间.实验结果表明,该方法能大大提高机器人路径规划的速度,降低不同周期上路径规划结果不一致导致的运动震荡.