基于虚拟旅游体验的文旅企业线上线下融合发展路径

数字经济的快速发展使"线上线下融合发展"成为旅游实践和理论的重要命题。旅游体验是文旅企业线上线下融合发展的关键节点。在综合梳理国内外虚拟旅游体验和实地旅游体验文献的基础上,采用临场感理论和旅游体验理论对虚拟旅游网络文本数据进行扎根理论研究。研究发现个体从虚拟旅游环境的主题(氛围)、技术信息、服务和营销等要素获得刺激,经认知加工后产生旅游体验和临场感,推动生成实地重游意愿或推荐意愿。提出了"基于虚拟旅游体验的文旅企业线上线下融合发展框架"及三条融合路径:塑造虚拟旅游环境;激发虚拟旅游体验;促进虚拟旅游游后行为(意向)。研究既是对虚拟旅游体验理论的有益补充和完善,也为新时代文旅企业的数字化转型及高质量发展提供参考。

基于改进网格搜索算法的随机森林参数优化

随机森林是一种有效的集成学习算法,被广泛应用于模式识别中。为了得到更高的预测精度,需要对参数进行优化。提出了一种基于袋外数据估计的分类误差,利用改进的网格搜索算法对随机森林算法中的决策树数量和候选分裂属性数进行参数优化的随机森林算法。仿真结果表明,利用该方法优化得到的参数都能够使随机森林的分类效果得到一定程度的提高。

基于改进Hopfield神经网络的对地攻击型无人机自主能力评价

对地攻击型无人机是当前最先进的无人装备之一,无人机必须具备很高的自主能力,自主能力成为无人机的典型作战能力。针对对地攻击型无人机的自主能力量化评价问题,从感知能力、决策能力、行为能力和安全能力4个方面,并侧重机载装备参数分析,提出了一套完整的自主能力评价指标体系。结合模型因素库,运用奇异值分解设计Hopfield神经网络权值矩阵,利用基于稀疏度的权值删减算法改进网络结构。构建自主能力评价标准,对对地攻击型无人机系统自主能力进行量化分级。仿真结果表明:相对于传统Hopfield神经网络,改进算法能够在一定范围内删除非关键的连接权值,降低网络复杂度,工程上更容易实现对地攻击型无人机系统自主能力的量化评价。

基于碰撞锥改进人工势场的无人机避障路径规划

针对人工势场法在进行无人机航迹规划时易陷入局部最优、在狭窄通道中存在抖动现象等问题,提出一种基于碰撞锥改进势场法的无人机避障路径规划算法。利用碰撞锥碰撞检测条件设计障碍物斥力势场判定系数,以排除由无关障碍物势场产生的不利影响。根据障碍物类型威胁度和无人机与障碍物间相对状态威胁度,设计模糊斥力增益调节系数来解决人工势场易陷入局部最优的问题。同时,为防止势场变化和通过狭窄通道时引发的抖动现象,设计抖动抑制调节系数并给出抖动情况下的航迹点规划方法。在此基础上,基于碰撞锥改进人工势场函数设计一种无人机避障路径规划算法。实验结果表明,相对人工势场避障算法,该算法能够解决算法易陷入局部最优和存在的抖动问题,且在规避动态障碍物时取得了较好效果。

基于改进双延迟深度确定性策略梯度法的无人机反追击机动决策

针对近距空战下的自主机动反追击问题,建立了无人机反追击马尔科夫(Markov)决策过程模型;在此基础上,提出了一种采用深度强化学习的无人机反追击自主机动决策方法。新方法基于经验回放区重构,改进了双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法,通过拟合策略函数与状态动作值函数,生成最优策略网络。仿真实验表明,在随机初始位置/姿态条件下,与采用纯追踪法的无人机对抗,该方法训练的智能无人机胜率超过93%;与传统的TD3、深度确定性策略梯度(DDPG)算法相比,该方法收敛性更快、稳定性更高。

基于CSD-ELM的不平衡数据分类算法

基于代价敏感学习的极限学习机(ELM)算法在处理不平衡数据分类问题时,未考虑不同类别样本的分布特点以及同一类别中各样本的重要性对分类结果的影响。为此,提出基于样本数量比例的错分惩罚因子设置方法,并基于Mini-batch k-means聚类与距离测度设计一种类内样本权值确定方案。在此基础上,构建区分正、负类别的隐含层输出矩阵,根据训练样本数与ELM隐含层节点数间的关系,分2种情况计算ELM隐含层与输出层间的连接权值,以降低算法的时间复杂度。实验结果表明,与ELM、WELM等算法相比,该算法的G-mean、F1分类性能指标值均较高。

基于CEA-GA的多无人机三维协同曲线航迹规划方法

针对多无人机协同航迹规划求解计算复杂度高,收敛效率差等问题,提出一种基于混沌精英适应遗传算法(CEA-GA)的多无人机三维协同曲线航迹规划方法。利用层级规划思想,建立基于单机规划层-航迹平滑层-多机协同规划层的多无人机三维协同曲线航迹层级规划模型,将复杂约束规划问题分解为子函数优化求解问题,减小计算量;考虑到遗传算法(GA)求解高维复杂约束优化问题存在的性能局限,采用Tent混沌映射均匀初始化种群,以扩大个体搜索空间,丰富种群多样性,在此基础上,通过引入自适应遗传算子平衡算法的全局搜索与局部开发能力,帮助个体跳出局部最优,并采用适应度动态更新策略进一步提高算法的局部探索能力和收敛速度。将精英保留策略引入GA以更好地保证改进算法的全局收敛性。将CEA-GA应用于模型求解,仿真实验结果表明:CEA-GA具有较强的鲁棒性、较好的寻优性能和收敛效率,且能够为集群规划满足约束条件的协同曲线航迹,从而验证了所提方法的有效性和CEA-GA的优越性。

A Distributed Optimal Scheme Based on Local QoS for Web Service Composition

The goal of web service composition is to choose an optimal scheme according to Quantity of Service （QoS） which selects instances in a distributed network. The networks are clustered with some web services such as ontologies, algorithms and rule engines with similar function and interfaces. In this scheme, web services acted as candidate service construct a distributed model which can＇t obtain the global services＇ information. The model is utilized to choose instances according to local QoS information in the progress of service composition. Some QoS matrixes are used to record and compare the instance paths and then choose a better one. Simulation result has proven that our ~pproach has a tradeoff between efficiency and ~quality.

溶血三项实验诊断新生儿ABO溶血病的价值

目的:研究溶血三项实验诊断新生儿ABO溶血病(ABO HDN)的价值,为临床及时诊断ABO HDN提供有力的证据。方法:选择2018年1月-2020年12月在笔者所在医院检查的199例怀疑为ABO HDN患儿。所有患儿均行溶血三项试验。以临床确诊作为金标准,比较溶血三项实验诊断ABO HDN的价值。结果:199例怀疑为ABO HDN患儿有106例经临床确诊,其母子血型OA 68例,OB 38例。红细胞热放散试验的敏感度、准确度、阳性预测值、阴性预测值均高于直接抗人球蛋白试验、血浆抗体游离试验(P<0.05), 且血浆抗体游离试验的敏感度、准确度、阳性预测值、阴性预测值均高于直接抗人球蛋白试验(P<0.05)。直接抗人球蛋白试验的特异度高于红细胞热放散试验及血浆抗体游离试验(P<0.05)。结论:溶血三项试验中,红细胞热放散试验诊断ABO HDN的敏感度最高,可用于诊断新生儿ABO HDN。

“一带一路”倡议下中国城市旅游发展机遇与路径

“一带一路”倡议是统筹中国全方位对外开放的、长远的、顶层的国家战略,这一倡议为中国城市旅游发展提供了难得的机遇,主要表现在:(1)构筑了主要节点城市旅游有机网络系统;(2)提升和扩大了节点城市旅游区位条件和空间范围;(3)凸显了旅游核心节点城市的中心地位。据此提出需要在明晰城市旅游空间布局变化的基础上采取相应的发展路径,包括:(1)“一带一路”空间指向下的城市旅游网络的优化;(2)统筹区域旅游基础设施建设推动城市旅游产业高质量发展;(3)丰富“一带一路”沿线城市旅游合作机制等。

淮海经济区旅游经济网络结构特征与协同发展策略

高效的旅游经济网络有助于提升旅游资源配置效率,优化旅游发展空间结构,促进区域旅游协同发展。基于淮海经济区10个城市2010年、2019年旅游经济数据,运用修正的引力模型和社会网络方法分析旅游经济网络空间结构特征,探讨区域旅游协同发展策略。研究结果显示:(1)旅游经济联系度和联系量呈现增长趋势,整体网络密度不断提高,网络稳定性增强。(2)各城市度数中心度和接近中心度呈现较大程度的增长,徐州、济宁和临沂位居前三,处于网络的中心地位,而商丘、菏泽和淮北排名末尾,在网络中处于从属地位;徐州和济宁中间中心度排名前列,具有较强的中介作用。(3)核心区不断扩大,核心区与边缘区联结密度不断提高。结合属性数据和关系数据,构建淮海经济区“双核两轴三带”旅游发展空间格局,以促进区域旅游协同发展。

基于自适应观测器的超机动飞行鲁棒控制

针对超机动飞行的气动参数及外界扰动和建模误差等不确定性,设计了一种基于自适应观测器的鲁棒控制方法.通过在一般观测器中引入自适应律设计自适应干扰观测器来对外界扰动和建模误差进行观测和补偿,在快、慢回路中引入自适应律对不确定的气动参数进行在线估计,并选取李亚普诺夫函数对整个系统的稳定性进行分析,最后得到最终控制信号.超机动飞行数字仿真验证了该控制器能够有效抑制外界扰动和建模误差及气动参数等不确定性引起的扰动,增强了系统鲁棒性.

欧盟旅游资源空间格局及其动态演进：1992—2016

旅游资源分布格局及其动态演进是旅游资源科学评价与可持续发展的基础,是旅游研究的重要问题之一。文章以欧盟旅游资源为研究对象,运用核密度估计方法解析欧盟旅游资源空间格局特征及其演进。研究结果显示:①欧盟国际旅游资源分布呈现北欧、西欧、中东欧、南欧-地中海欧洲等四区,北海沿岸、多瑙河流域、地中海沿岸等三带;自然旅游资源呈现沿海、沿河分布,文化旅游资源富集于各亚文化区。②二维核密度分布显示欧盟国际旅游资源开发增速较快,分布趋于均衡。其中文化旅游资源数量2002年比1995年显著增加,分布趋向均衡,自然旅游资源分布趋向均衡和多极化。③旅游资源的异质性、整体性决定了旅游资源的跨国开发与保护,申根签证政策对欧盟旅游资源开发、旅游经济发展具有促进作用,国际旅游发展同时受到经济发展水平、可进入性、文化差异和难民等因素影响。

基于回访机制的无人机集群分布式协同区域搜索方法

为高效引导无人机(UAV)集群搜索未知任务区域内的动态目标,同时兼顾最大化覆盖搜索效能,提出一种回访机制驱动的UAV集群分布式协同搜索决策(RM-DCSD)算法。首先,基于栅格化方法构建了包含3种属性的综合态势信息图模型及其更新机理,为UAV进行实时在线搜索决策奠定基础;其次,以最大化搜索效率为优化目标,同时兼顾UAV的飞行安全与能耗代价,建立了UAV搜索效能函数,在此基础上,基于滚动优化思想进一步构建了UAV局部有限时域滚动优化模型;然后,综合考虑动目标的实际搜索需求以及传感器虚警和漏检情况,分别设计了信息素引导的回访机制与权系数动态切换引导的回访机制;接着,借鉴分布式模型预测控制思想,设计了基于信息融合的UAV集群分布式协同搜索决策机制,在确保集群分布式协同最优决策的基础上实现了对UAV成员态势信息图的解耦式更新,进一步增强了系统鲁棒性;最后,通过数值仿真实验对所提算法的有效性进行全面验证。仿真结果表明,RM-DCSD算法对动态未知搜索环境表现出良好的适应性,能够在引导UAV集群对未知区域进行最大化覆盖搜索的同时,通过回访机制驱动,有效兼顾对地面动目标的搜索需求。

基于解耦型MADDPG的无人机集群自主跟踪与避障

考虑单无人机在复杂空域环境下对地面动目标执行跟踪任务的局限性,采用多智能体深度强化学习(MADRL)方法对无人机集群目标自主跟踪问题进行了研究。首先,基于随机博弈过程设计联合状态空间、动作空间和奖惩机制,并由此建立了无人机集群三维自主机动模型。其次,考虑MADRL的稀疏回报问题,设计了引导型奖励函数,增强了算法收敛性能。接着,为提高集群学习效率,设计了相应的解耦型奖励函数和神经网络结构,并采用解耦型多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法对模型进行自适应训练,以生成无人机集群自主跟踪与避障最优机动策略。最后,开展了仿真验证。结果表明:基于MADRL方法的无人机集群能更好地满足复杂空域环境下目标跟踪任务的需求;相比于MADDPG,解耦型MADDPG算法具有更强的准确性和实时性。