寒地大豆生产预警模型系统的研制

大豆生产预警模型系统是为了防止大豆产量偏离正常发展轨道或可能出现危机而建立的报警系统。从黑龙江省大豆生产的实际出发,运用预警的有关理论,进行大豆生产的经济预警研究,构建了大豆产量预警模型系统的框架。

谈“高校计算机专业教学模式”

在计算机专业的教学中,要根据自身的培养方向定位教学目标,突出其学科特点和培养特色,应以培养学生的创新精神和实践能力为重点。

Visual basic中弹出式菜单的制作方法

弹出式菜单是一种小型的菜单，它可以在窗体的某个地方显示出为，对程序事件做出响应。通常用于对窗体中某个特定区域有关的操作或选项进行控制。弹出式菜单不需要在窗口顶部下拉打开，而是通过单击鼠标右键在窗口（窗体）的任意位置打开，因而使用方便，具有较大的灵活性。

区间值犹豫模糊多属性决策方法在WSN路由安全评估中的应用

无线传感器网络,作为一种可以进行信息收集、处理、发送的集成网络,将现实世界与信息世界相连,极大地改变了人与自然的交流途径。无线传感器网络具有广泛潜在的应用领域,如工业,农业,军事,环境监测,生物医学,城市管理和灾难救助等。具有区间值犹豫模糊信息的无线传感器网络路由安全性评估问题,需要多属性决策来解决。在本文中,通过引入区间值犹豫模糊信息扩展了ELECTRE方法,提出改进的ELECTRE方法来解决多属性决策问题。最后给出了评估无线传感器网络路由安全性的实例,证明了所提供方法的实用性和有效性。

基于图卷积神经网络的交通流量预测

交通预测在智能交通中有着重要的意义和应用,本文提出一种用于交通预测的图卷积神经网络,使用图卷积对城市道路网络进行建模,利用GCN捕获图的拓扑结构,处理时空交通预测任务。将该方法应用到真实的数据集中,通过对车流量的预测和车速的预测实验表明,该方法优于目前其它预测方法。

基于异步深度强化学习的城市智能交通控制方法

本文针对城市智能交通信号控制领域存在的控制效果差,算法收敛速度慢等问题,提出了一种基于异步优势行动者-评论者算法的深度强化学习的城市智能交通控制算法。首先抽象出交通路口的特征,输入到由神经网络构成的智能体,通过多个智能体异步学习,解决了传统方法控制效果不理想、训练耗时过长的问题。通过在开源交通模拟软件sumo上进行仿真,对比固定时间和传统方法控制的交通路口信号灯,不同的交通流量情况下的交通路口通行效率都有所提高。实验证明本文提出的方法可以有效解决城市交通路口信号灯控制问题。

一种结构化道路建模方法

在智能交通研究中,交通场景准确地仿真建模对于后期利用场景进行设计和算法的研究有着非常重要的影响。本文总结了交通建模的普遍特点,提出了一种结构化的道路建模方法。该方法把实际交通场景映射到数学空间,使用函数表示交通场景,结合空间坐标实现道路场景的仿真建模。实验结果显示,可以使用该仿真环境获取模拟监控指标和目标数据,且数据分布合理,能够较好的模拟实际场景。