城市集中供热发展成就和发展展望

文章对我国城市集中供暖发展成就进行了总结并指出存在的问题。同时,对城市集中供暖的发展前景做了全面展望。     

榴弹射表编拟中符合方法的研究

选择降阶的刚体弹道模型作为编表模型，通过各参数所形成的射程与偏流的敏感因子的比较以及各符合方案的对比，提出以零阻力系数和相对静力臂系数为符合系数，以射程和偏流为符合对象，进行综合符合的方法，通过在不同射角下符合时，射表主要误差源所造成的射表误差的论证，确定出了合理的符合射角选择区域，并提出了以４５°作为符合射角的符合方案。     

胜利油田古潜山深井侧钻技术

分析了胜利油田桩西古潜山地层在侧钻施工中面临的井眼尺寸小、地层硬、地温梯度高、压力系数低等技术难点 ,介绍了在该地区第一口侧钻井 ZG14 - D1井套管开窗侧钻、轨迹控制、钻井液、尾管固井等主要技术措施及实施情况。该井的成功对该地区深井侧钻井施工 ,恢复老井的生产具有重要的意义     

钻井生产协同系统的开发设计

本文给出了钻井生产企业如何能简单而快捷地设计适合自己的生产协同系统。对生产协同系统中的数据及其它事务中间层软件、统一用户平台、动态网页、生产业务流程流转与协同工作等四个方面如何设计编写进行深入的阐述。     

变信赖域序列凸规划RLV再入轨迹在线重构

针对可重复使用运载器（RLV）的再入轨迹重构问题,提出一种基于变信赖域序列凸规划的RLV再入轨迹快速求解方法. 首先,通过离散化及对非凸约束的线性化处理,将RLV的非凸轨迹优化问题转换为凸优化问题,然后通过序列凸规划方法对凸优化问题进行求解. 在序列凸规划求解过程的初始迭代中,采用预测校正算法对初值猜测轨迹进行设计,确定轨迹求解的终端时间;在后续迭代过程中,设计基于优化性能指标的信赖域更新策略,提升算法的收敛性能. 在轨迹快速求解方法的基础上,考虑RLV再入过程中可能发生的突发事件,如实际轨迹大幅度偏离参考轨迹或目标点变更,基于变化的初值约束及终端约束在线重构轨迹,并结合重构轨迹和LQR（Linear quadratic regulator）方法设计再入制导律实现对重构轨迹的有效跟踪. 最后,将此设计方法与Gauss伪谱法及传统序列凸规划算法进行仿真对比验证. 仿真结果表明:变信赖域序列凸规划方法相较于伪谱法和传统的序列凸规划方法在轨迹求解实时性及收敛性方面有较大的提升,具备应用于轨迹在线重构的能力,此外,所提出的轨迹在线重构方法具备良好的鲁棒性以及抗扰性.     

欠驱动USV神经网络自适应轨迹跟踪控制

为解决欠驱动USV系统在模型不确定性和未知海流干扰下的水平面轨迹跟踪问题,基于反步法与自适应技术,提出一种非线性鲁棒轨迹跟踪控制策略. 针对欠驱动USV参数不确定问题,运用神经网络自适应方法对欠驱动USV系统未知函数进行估计和逼近;然后,运用动态面方法获取虚拟变量的导数,不仅控制律结构简单,易于工程实现,而且有效地减小了传统反步法中虚拟变量直接求导的复杂性;针对未知时变海流的干扰,设计了一种指数收敛海流观测器,有效估计未知缓慢时变海流速度;其次,基于李雅普诺夫理论证明了所设计的控制器能够保证运动轨迹收敛于期望值,并且保证了该轨迹跟踪闭环控制系统所有信号最终一致有界;最后,在控制输入受限条件下,为检验该控制器的跟踪性能,选取圆轨迹作为参考轨迹,仿真实验表明,该控制器能够有效地实现预期轨迹,神经网络自适应方法对系统未知函数可有效估计和逼近,对未知时变海流干扰具有较强的鲁棒性,轨迹跟踪误差和速度跟踪误差均收敛到零附近的一个邻域内,从而验证了所提出控制器的有效性.     

全双工小蜂窝中基于最大流算法的用户匹配策略

在全双工基站使能的新型小蜂窝中,考虑用户间同频干扰对服务质量的影响,提出了一种最大化满意用户对数的上下行用户匹配策略,用于服务质量敏感的各类新型通信业务.首先依据用户的速率需求和其可达的实际传输速率,构造包含所有潜在满意上下行用户对的匹配可行图;再将可行图转化为单位容量网络,并证明单位容量网络的最大流数目即为最大满意用户对数目,最终由最大流路径推导出最优匹配策略.仿真结果表明,所提策略可获得超出最大和速率策略两倍的满意用户对数,且仅具有多项式级的复杂度.     

基于NWD集成算法的多粒度微博用户兴趣画像构建

微博文本特殊性的存在使得微博用户兴趣画像难以有效构建。为此, 提出了一种集成算法——新词发现-双向长短期记忆网络-梯度提升算法。首先针对微博文本的非正式性, 提出了一种基于支持度视角的新词发现(New Word Discovery, NWD)算法, 发掘其中大量存在的网络用语以实现更加准确的分词及语义把握; 其次, 引入Simhash算法使得微博文本中的“信息过载”现象得到改观; 再次, 为改善微博文本的简洁性而引起的特征稀疏问题, 采用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-term Memory,Bi-LSTM)模型提取博文语义特征; 最后, 通过融合微博用户静态特征训练梯度提升(extreme Gradient Boosting,XGBoost)模型, 从而有效构建多粒度微博用户兴趣画像。实验结果表明, 粗粒度(一级)兴趣标签模型NWD-Bi-LSTM和细粒度(二级)兴趣标签模型NWD-Bi-LSTM-XGBoost的宏平均F1值(Macro-average F1 score, mF1)和受试者工作特征曲线下面积(Area Under ROC Crave, AUC)分别高达83.6%, 79.7%和70.4%, 63.6%, 相对于基准模型, NWD算法的集成使得模型的mF1值和AUC值均能提升3%～5%, 其促进作用优于现有的新词发现方法。     

面向连续位置服务的位置感知隐私保护方案

为了增强在位置服务（LBS）中对用户个人隐私的保护,提出基于本地缓存的位置感知匿名选择算法（LaSA）. 利用历史轨迹信息和缓存信息,以不依赖可信第三方（TTP）服务器的方式构建匿名区域. 在连续位置服务查询中,利用马尔可夫预测模型对未来可能查询的位置进行预判. 根据预测位置、缓存贡献度和数据新鲜度构建匿名区域,以覆盖用户所查真实区域. 结果表明,与已有方案相比,所提出的LaSA隐私保护方案能提供更高的缓存命中率,减少用户服务请求次数,保证用户位置数据的安全.     

船舶轨迹异常检测方法研究进展

近年来,异常检测技术在分析和利用船舶轨迹数据中扮演着越来越重要的角色,已经成为航海领域的一个热点研究方向。船舶轨迹的异常检测旨在利用相关的异常检测算法,研究船舶个体或群体的行为特征,发现隐藏在其中的船舶异常行为模式或船位。主要从船舶位置和行为方面分析了船舶异常行为的概念和分类,综述了船舶轨迹异常检测的方法,评述了各方法在船舶轨迹异常检测中应用的优点和不足,讨论了船舶轨迹异常检测存在的问题和面临的挑战。