基于Sarsa算法的城轨列车节能控制策略研究

针对城市轨道交通节能运行问题,提出一种基于Sarsa强化学习算法的城轨列车节能控制策略,实现了城轨列车在自动驾驶状态下,面对不同路况,执行减少能源消耗驾驶策略的同时兼顾准时性和舒适性。根据线路条件将列车状态进行离散化处理,将连续的驾驶过程分为若干个子区间进行分段求解。结合区间限速、初始状态、终末状态等限制条件,基于能耗及运行时间分别构造适当的奖励函数。同时,用当前状态下可达的最大速度与最小速度对可选速度集合进行限制,缩小探索空间,加快算法收敛。最后,通过对北京铁路亦庄线小红门站至肖村站的实例进行仿真。实验结果表明,与传统的动态规划方法相比,Sarsa算法在满足舒适性和准时性要求的情况下节能9.32%。相比于强化学习中的Q学习算法,在速度的选取过程中,超速次数也有明显下降。仿真结果证明Sarsa算法具有更好的节能效果和安全性。在算法参数不变的情况下,调整限速条件,与传统动态规划算法进行二次对比,依旧节能4.21%,验证了算法的鲁棒性。

来华临床医学专业留学生学习适应性的调查研究

目的调查临床医学专业留学生在华学习适应情况,并对医学本科院校留学生教育与管理提出改进意见。方法选取2013年9月至2021年9月滨州医学院所招收临床医学专业留学生260名为研究对象,从基本信息、教育环境、教学要素和校园关系4个方面开展线上问卷调查。采用Likert 5级度量评分法对教育环境、教学要素、校园关系的满意度进行量化,分析其学习适应性情况,并收集学生建议。结果调查显示,临床医学专业留学生主要来源于南亚与非洲等医疗教育及医疗水平欠发达地区,男性多于女性,以从事医疗卫生事业为学习目标。留学生在华学习整体适应满意度均值(Mean)达3.99,其中教育环境、教学要素、校园关系Mean分别为3.97、3.83、4.18。而留学生不满意率最高的3个方面分别为文化差异致挫折感18.5%(48名)、课程设置与教材14.6%(38名)以及奖学金制度13.5%(35名)。同时,学生对不满意方面进行了阐释。结论来华临床医学专业留学生整体学习适应水平较高,学习效果良好,但仍存在教师语言能力不足、基础设施不完善、管理制度不科学、跨文化交流较少等问题,阻碍了医学留学生教育的发展。同时也针对这些问题提出了改进建议。

智慧教育平台的适应性服务框架和实施路径探析

适应性服务是智慧教育平台生态建设和运维机制创新的关键环节,其核心理念是基于“效率”和“反馈”来推进资源服务。典型平台的调研发现,平台服务呈现从帕累托效率转向适应性效率,以及从评价式反馈转向适应性反馈的趋势。适应性效率特征、反馈特征是构建适应性服务框架的基础性要素;应当结合高响应率、服务结果高适配率以及资源建设低成本策略等指标,进而构建服务目标、过程和结果的全链路反馈,目标是实现资源服务的个性化适配。在实践环节推进智慧教育平台的适应性服务工作,一是需建立数据收集、用户状态智能感知的机制;二是可依托知识图谱、推荐算法和引入预训练大模型,推进教学资源动态适配;三是应当将知识、资源和用户认知特征有机联系,助力资源重组和复用。

维适应人工蜂群算法的研究

针对于基本人工蜂群算法对于改进维数以及改进维的选择没有充分利用历史搜索信息的问题提出一种维适应机制.由于不同优化问题适用的改进维数不同,而历史搜索信息中蕴含成功经验,构建改进维数成功历史档案并形成适应机制,使算法能够随着具体问题的优化过程适应到合适的改进维数,提高候选解搜索的成功率;在跟随蜂搜索阶段,保持一定比例随机选维的同时引入当前最优解信息对改进维的选择进行指导,在保证维选择适度随机性的同时更快适应到有潜能的维进行搜索,提升算法的收敛能力.采用CEC2014基准测试集与当前先进的5个改进的人工蜂群算法进行实验对比分析,结果及其统计检验表明,提出算法具有更好的求解精度、鲁棒性和收敛能力.

小麦新品种厚德麦981丰产性、稳产性及适应性分析

厚德麦981是河南赛德种业有限公司以周麦16为母本、才智97(5)-3为父本,采用系谱法选育而成的高产稳产小麦新品种,为进一步了解厚德麦981的生产特性,利用2017-2020年国家黄淮冬麦区南片水地组区域试验和生产试验数据,对厚德麦981的产量、变异系数、高稳系数和适应度进行比较分析。结果表明,厚德麦981增产效果显著,变异系数和高稳系数均较小,适应性高,具有较好的丰产性、稳产性,综合性状优良,适宜在黄淮南片的河南大部、安徽北部、江苏北部、陕西关中高中水肥地早中茬种植。

“增强职业教育适应性”文化-认知的悬浮表征及落地路向

基于教育“共同利益”视角,深度访谈了26位校企合作相关者,采用程序化扎根理论三级编码方法,归纳出与“增强职业教育适应性”文化-认知紧密相关的图式有“合作动机”文化-认知图式、“自我身份”文化-认知图式、“创新创业”文化-认知图式。这些认知图式影响着个体以某种相似的方式去理解职业教育适应性并指导其行为,反映出职业教育的“结构嵌入”、合作发展的“齐心协力”、创新创业的“绚丽多彩”等悬浮表征。提出了“共同利益”理念指导下的职业教育“关系嵌入”、共建知识技能“共享平台”、立足岗位创新创业能力“开花结果”等措施,弱化悬浮表征产生的负面作用,不断增强职业教育适应性。

人工智能、产品创新与制造业适应性转型

人工智能(AI)对产品开发、运营和营销等企业价值链的影响正在改变制造业转型升级的机制与路径。围绕AI如何通过影响产品创新推动制造业转型升级,本文依托相关研究成果提炼AI区别于其他数字技术的核心创新特征,剖析AI对产品创新的影响机制,并通过AI影响个体、企业、产业的跨层次分析框架,从产品创新视角提出AI影响制造业转型升级的适应性变革概念模型,探讨AI通过产品创新影响制造业适应性转型的机制与路径,形成三个主要结论:(1)新社会主体、生成性、知识积累方式突变性构成AI区别于其他数字技术的三个核心创新特征;(2)AI作为新社会主体角色介入产品企划、结构工艺等开发环节,改变或增强了人类智能的产品开发思维,拓展了产品开发的知识边界;(3)AI增强产品创新与运营过程、市场营销和销售的全价值链即时互动和调整,构建起平衡制造敏捷性与用户敏捷性冲突的自适应调节机制,推动制造业通过产业快速自适应调节涌现出自适应间断平衡的转型路径。

基于双阶段元学习的小样本中医舌色域自适应分类方法

舌色是中医(TCM)望诊最关注的诊察特征之一。在实际应用中,通过一台设备采集到的舌象数据训练得到的舌色分类模型应用于另一台设备时,由于舌象数据分布特性不一致,分类性能往往急剧下降。为此,该文提出一种基于双阶段元学习的小样本中医舌色域自适应分类方法。首先,设计了一种双阶段元学习训练策略,从源域有标注样本中提取域不变特征,并利用目标域的少量有标注数据对网络模型进行微调,使得模型可以快速适应目标域的新样本特性,提高舌色分类模型的泛化能力并克服过拟合。接下来,提出了一种渐进高质量伪标签生成方法,利用训练好的模型对目标域的未标注样本进行预测,从中挑选出置信度高的预测结果作为伪标签,逐步生成高质量的伪标签。最后,利用这些高质量的伪标签,结合目标域的有标注数据对模型进行训练,得到舌色分类模型。考虑到伪标签中含有噪声问题,采用了对比正则化函数,可以有效抑制噪声样本在训练过程中产生的负面影响,提升目标域舌色分类准确率。在两个自建中医舌色分类数据集上的实验结果表明,在目标域仅提供20张有标注样本的情况下,舌色分类准确率达到了91.3%,与目标域有监督的分类性能仅差2.05%。

基于改进自适应滤波的MEMS陀螺振动误差抑制研究

本文提出一种基于改进自适应滤波的MEMS陀螺随机振动误差的补偿算法。该算法采用简化Sage-Husa自适应滤波算法估计量测噪声,并通过协方差匹配技术引入收敛性判据抑制了滤波的发散,它提高了实时性且减少了计算量。实验结果表明:经过改进算法滤波后,MEMS陀螺随机振动误差的方差减少97.76%,与常规卡尔曼滤波相比,改进算法的方差减少了72.66%,验证了改进的自适应卡尔曼滤波算法可以有效地抑制MEMS陀螺因随机振动引起的输出误差。

基于改进自适应陷波的双馈风电场时变次同步振荡抑制策略

双馈风电场经串补电容并网时,可能引发次同步控制相互作用(subsynchronous control interaction,SSCI),严重威胁系统安全稳定运行。通过在风机控制器中引入陷波器可有效阻断SSCI,然而固定参数陷波器难以适应实际系统中次同步振荡表现出的频率大范围时变特征。为解决这一问题,该文提出一种基于改进自适应陷波(adaptive notch filter,ANF)的双馈风电场时变次同步振荡抑制策略。首先,分析ANF安装于风机转子侧变流器(rotor-side converter,RSC)不同位置时对次同步振荡分量的阻断效果,确定ANF的最佳安装位置;其次,基于紧缩技术近似投影子空间跟踪算法(projection approximation subspace tracking based on the deflation technique,PASTd)在线获取次同步振荡信息,提出总体控制架构,设计基于量测数据辨识的ANF中心频率更新策略;最终,在考虑风速、风机台数、无功出力、电网拓扑变化等多种影响因素的情况下,验证控制策略对频率时变次同步振荡的抑制效果。与现有方法相比,所提控制策略不依赖于系统的准确数学模型,且具备较强的鲁棒性和适应性。

有氧运动预适应改善骨髓间充质干细胞治疗急性心肌梗死的效果

背景:干细胞疗法是急性心肌梗死后恢复受损心肌组织的替代治疗策略,运动预适应可诱导机体产生内源性心脏保护效应,然而两者联合应用的疗效及机制尚不清楚。目的:探讨运动预适应联合骨髓间充质干细胞对急性心肌梗死大鼠治疗效果的影响及其可能机制。方法:70只雄性SD大鼠随机分为假手术组、模型组、干细胞治疗组、运动预适应组和联合干预组。运动预适应组和联合干预组于造模前进行8周跑台有氧运动,然后通过结扎冠状动脉前降支制作急性心肌梗死模型,干细胞治疗组和联合干预组于造模后隔天尾静脉注射骨髓间充质干细胞(1×10^(9)L^(-1),1 mL),治疗4周后,利用递增负荷跑台运动实验评估运动能力,超声心动图检测心脏结构与功能;分离左心室,2,3,5-氯化三苯基四氮唑染色评估心肌梗死面积,Masson染色检测胶原容积分数,CD31免疫组织化学染色检测心肌毛细血管密度,TUNEL染色检测心肌细胞凋亡情况,免疫印迹法检测基质细胞衍生因子1、CXC趋化因子受体蛋白4、肿瘤坏死因子α、白细胞介素10和血管内皮生长因子蛋白表达量。结果与结论:①干预疗效:与假手术组比较,模型组运动能力、左心室射血分数、左心室缩短分数、CD31阳性细胞率下降(P<0.05),心肌梗死面积、胶原容积分数和心肌细胞凋亡率增加(P<0.05)。与模型组比较,干细胞治疗组运动能力无显著差异(P>0.05),运动预适应组和联合干预组运动能力提高(P<0.05);干细胞治疗组、运动预适应组、联合干预组左心室射血分数、左心室缩短分数、CD31阳性细胞率升高(P<0.05),心肌梗死面积、胶原容积分数、心肌细胞凋亡率降低(P<0.05)。与干细胞治疗组比较,联合干预组运动能力、左心室射血分数、左心室缩短分数、CD31阳性细胞率增加(P<0.05),心肌梗死面积、胶原容积分数、心肌细胞凋亡率降低(P<0.05)。②蛋白表达:与假手术组比较,模型组肿瘤坏死因子α表达升高(P<0.05),白细胞介素10和血管内皮生长因子表达下降(P<0.05)。与模型组比较,干细胞治疗组和联合干预组CXC趋化因子受体蛋白4表达升高(P<0.05),干细胞治疗组、运动预适应组和联合干预组肿瘤坏死因子α表达下降(P<0.05),白细胞介素10和血管内皮生长因子表达增加(P<0.05)。与干细胞治疗组比较,联合干预组肿瘤坏死因子α表达降低(P<0.05),CXC趋化因子受体蛋白4、白细胞介素10和血管内皮生长因子表达升高(P<0.05)。结果表明:运动预适应可增强急性心肌梗死大鼠骨髓间充质干细胞治疗的效果(抑制心脏重塑、改善心功能、延缓心力衰竭进程),其机制与促进干细胞归巢、抑制炎症反应以及促进血管新生有关。

采用社会约束自适应动态窗口法的服务机器人路径规划

针对传统动态窗口法在行人密集环境下动态路径规划存在灵活性差、效率低、安全性缺乏等问题,提出一种社会交互空间下基于社会约束自适应动态窗口法(social_DWA),并采用其解决服务机器人局部路径规划问题。首先,采用非对称高斯公式对单行人以及多人群组交互空间进行模型化描述;其次,在传统动态窗口法的基础上,采用动态行人方位角约束对动态行人进行避让;改进距离评价函数,分类决策与行人、多人群组、一般障碍物的安全距离;最后,提出速度权重自适应调整策略,优化服务机器人在途经不同密集度社会交互区域时的移动速度。为验证算法有效性,在两种模拟社会场景下,先后开展了social_DWA算法与传统DWA算法、FIDWA算法的路径规划仿真对比实验。结果表明:采用social_DWA算法所消耗的运动时间在场景1中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了1.53、0.43 s,在场景2中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了26.3、2.86 s;相较于传统DWA算法和FIDWA算法,social_DWA算法能保持有效的行人安全距离,并使运行轨迹更加合理。social_DWA算法在行人避让、环境适应能力等方面具有一定的优越性。

领域自适应方法用于医学影像研究进展

人工智能有助于提高医学影像学诊断准确率、提高工作效率,但训练模型的过程中需要对大量图像数据进行标注,且需面临域偏移等问题;利用领域自适应方法可基于少量标注数据训练高效模型。本文就领域自适应方法用于医学影像研究进展进行综述。

医院建筑适应性设计新思路

为了分析、验证医院建筑适应性设计的科学性和可行性,根据患者对医疗服务的需求和医院建筑的现状,提出形式合理、因地制宜、功能适用、交通流线灵活、未来更新、突发应对的医院建筑适应性设计新思路,以山东大学第二医院起步区新院(一期)项目的建筑设计和建筑过程为例,从多方面对医院建筑适应性设计新思路进行分析、验证。结果表明:合理的布局形式,因地制宜的选址,更能突出医院建筑的文化特色;创新性的功能布置,灵活的交通流线,更能满足患者不断提高的医疗服务需求;统筹兼顾未来发展和突发应对,具备有机弹性更新的能力,可有效提高医院建筑对未来发展趋势的适应性。

多媒体数据自适应多尺度分块压缩仿真研究

在多媒体图像数据压缩过程中,为了减小数据体积,通常需要牺牲图像的一些细节和精度,这会导致部分信息的丢失。为了提高压缩效果,以多媒体图像为例,提出一种面向多媒体数据的分块无损压缩算法。通过四叉树算法对多媒体图像展开分块处理,通过结合边缘特征和方向特征的多尺度小波变换算法获取多媒体图像每层子带图像块的自适应采样率,基于纹理块和平坦块的自适应多尺度分块压缩感知方法完成多媒体图像数据的分块无损压缩。实验结果表明,所提算法的压缩效果更好,不仅能够实现数据有效压缩,而且不会损失图像信息,且压缩时间较短,整体应用效果更好。

基于自适应融合的实时车辆检测

针对传统的车辆检测技术检测速度慢和精度低的问题,提出了一种融合注意力的自适应金字塔网络的交通目标检测算法(fusion attentiont adaptive pyramid network,FAAP-Net),可以显著降低交通事故的发生率。为了降低计算复杂度,设计了一种轻量级的互补池化结构(CPS),该结构在宽度和高度上采用了两组不同的池化组合,在保持高精度的同时,显著降低了网络的浮点运算数(GFLOPs)和参数量。为了解决智能交通系统特征图生成过程中的信息损失问题,通过将自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)引入自适应融合特征金字塔网络(AF-FPN),以融入车辆检测的形状特征。针对车辆细节特征表征弱的问题,引入了一种按通道维度分组的注意力(SA)机制,以增强主干网络对不同车辆检测细节特征的关注,有效提取车辆细节的显著特征。在BDD100K数据集上的实验结果表明,FAAP-Net算法相比于传统算法,平均精度从30.3%提升到43.7%。

一种基于模型概率单调性变化的自适应IMM-UKF改进算法

针对现有交互式多模型(IMM)算法模型间切换迟滞和转换速率慢的缺点,提出一种基于模型概率单调性变化的自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波改进算法(mIMM-UKF)。该算法利用后验信息模型概率的单调性,对马尔可夫转移概率矩阵及模型估计概率进行二次修正,加快了匹配模型的切换速度及转换速率。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法通过快速切换匹配模型,有效提高了水下目标跟踪精度。

自适应下垂系数的孤岛微电网无功均分策略

在孤岛微电网中,由于线路阻抗的不匹配,常常导致传统的下垂控制无法完成分布式电源(DG)之间无功功率的均分.为了消除DG之间的无功不均分,首先分析了传统下垂控制无法完成无功均分的原因,设计了可自适应调节的无功下垂系数,使无功下垂系数可以满足无功均分的条件,从而解决无功功率无法均分的问题.为了使无功均分控制器具有更高的灵活性和可靠性,设计了动态分布式观测器,并证明了其收敛性.动态分布式观测器可以使DG以分布式的方式更加灵活可靠地获取所需的信息.通过4个不同的算例对所提的控制策略进行验证,仿真结果验证了所提控制策略的优越性和有效性.

适应性治理:研究现状与未来展望

随着人类活动对生态系统的影响范围扩大、影响程度加深,适应性治理已经成为应对复杂系统多稳态、非线性、不确定性、整体性以及复杂性等特征的新兴治理方式。适应性治理是在生态韧性和自组织的理论基础上发展起来的,最大的特征在于它的发展型理念和动态适应能力,它提出了很多实现路径,包括多中心、多层次的治理系统,社会网络和社会学习等核心概念。中国的适应性治理研究起步较晚,尚未形成系统的理论体系,因此需要立足中国情境,建立起符合本国的政治、经济、文化等的适应性治理体系。

公铁两用大跨度斜拉桥-无砟轨道体系变形适应性研究

高速铁路大跨度斜拉桥结构变形受其复杂服役环境影响显著,而无砟轨道对工后变形的调整能力有限,因此大跨度斜拉桥的复杂变形条件将直接影响其上无砟轨道结构的适应性。以沪渝蓉高铁长江北支公铁两用大跨度斜拉桥应用无砟轨道为工程背景,建立无砟轨道-大跨度斜拉桥一体化精细空间有限元模型,分析铁路、公路以及温度等多种荷载联合作用下大跨度斜拉桥-无砟轨道体系平顺性、无缝线路稳定性和无砟轨道层间变形协调性,从而对大跨度公铁两用钢桁梁斜拉桥-无砟轨道体系变形适应性开展深入研究。结果表明:在运营荷载及温度荷载最不利组合作用下,大跨度斜拉桥主梁线形平顺,变形平缓,桥梁整体刚度较好,桥上无砟轨道几何形位可以满足静态验收标准;大跨度斜拉桥上无缝线路的强度和稳定性满足要求,扣件工作性能良好,钢轨伸缩调节器的设置可有效释放梁端钢轨的纵向应力;无砟轨道层间设置橡胶隔离层且不跨主梁桁架节间的布置方式可提高大跨度斜拉桥上无砟轨道的变形协调性能,使得桥上无砟轨道层间始终处于受压状态,达到“隔而不离”的桥上轨道层间理想服役状态;大跨度公铁两用钢桁梁斜拉桥-无砟轨道体系变形适应性良好。本文研究成果可为公铁两用大跨度钢桁梁斜拉桥上无砟轨道的应用提供技术参考。