基础科学研究的发展水平和综合研究实力是衡量一个地区科学技术创新能力和综合竞争力的一个重要标志。利用网络版Web of Science数据库,以地址和出版年为关键词,对青岛地区自1949年至2007年发表的论文被SCI、SSCI和A&HCI收录的情况...基础科学研究的发展水平和综合研究实力是衡量一个地区科学技术创新能力和综合竞争力的一个重要标志。利用网络版Web of Science数据库,以地址和出版年为关键词,对青岛地区自1949年至2007年发表的论文被SCI、SSCI和A&HCI收录的情况进行了统计,并按著者机构和学科类别做了较为详细的统计研究。展开更多
本文针对高温环境下传感器节点存在误报、漏报、工作状态异常等问题,提出了融合长短时记忆网络模型(long short term memory,LSTM)和改进A^(*)算法的火灾逃生路径规划研究方法。根据LSTM自适应学习火灾实时态势信息,建立异常节点数据预...本文针对高温环境下传感器节点存在误报、漏报、工作状态异常等问题,提出了融合长短时记忆网络模型(long short term memory,LSTM)和改进A^(*)算法的火灾逃生路径规划研究方法。根据LSTM自适应学习火灾实时态势信息,建立异常节点数据预测模型,实现异常节点的温度、一氧化碳浓度等威胁态势的预测;基于室内火灾实时态势信息,搭建火势威胁态势蔓延模型,利用改进的A^(*)算法动态规划逃生路径,获取异常情况下火灾最佳安全逃生路径。结果表明,该方法在不同火灾时期均能规划出最佳安全逃生路径,为人员的撤退争取宝贵的时间,具有实际应用价值。展开更多
文摘基础科学研究的发展水平和综合研究实力是衡量一个地区科学技术创新能力和综合竞争力的一个重要标志。利用网络版Web of Science数据库,以地址和出版年为关键词,对青岛地区自1949年至2007年发表的论文被SCI、SSCI和A&HCI收录的情况进行了统计,并按著者机构和学科类别做了较为详细的统计研究。
文摘本文针对高温环境下传感器节点存在误报、漏报、工作状态异常等问题,提出了融合长短时记忆网络模型(long short term memory,LSTM)和改进A^(*)算法的火灾逃生路径规划研究方法。根据LSTM自适应学习火灾实时态势信息,建立异常节点数据预测模型,实现异常节点的温度、一氧化碳浓度等威胁态势的预测;基于室内火灾实时态势信息,搭建火势威胁态势蔓延模型,利用改进的A^(*)算法动态规划逃生路径,获取异常情况下火灾最佳安全逃生路径。结果表明,该方法在不同火灾时期均能规划出最佳安全逃生路径,为人员的撤退争取宝贵的时间,具有实际应用价值。