基于改进卷积神经网络的机器人避障路径规划

由于机器人在运动过程中,无法及时更新机器人位置方向和坐标,使得目标不是全局最小点,导致机器人无法有效避障。为此,提出了基于改进卷积神经网络的机器人避障路径规划方法。使用基于改进卷积神经网络的双线性内插方法,计算目标点坐标。通过动态窗口法评估函数,计算扩展距离。构建极大值损失函数,通过递减学习,使类别内的特征聚合度和类别间差异性达到最大。通过机器人在环境中的运动来估计机器人位置,计算机器人的平移速度、角速度,并更新机器人位置方向和坐标。构建改进后排斥函数,计算神经元中心点到目标神经元中心点的距离,规划避障路径。实验结果表明,该方法能够避过全部障碍物,且规划的起始点和目标点之间距离与实际距离一致。

GLOBAL OPTIMIZATION OF THE DIFFERENCE OF TWO INCREASING PLUS-CONVEX-ALONG-RAYS FUNCTIONS

The theory of increasing and convex-along-rays(ICAR)functions defined on a convex cone in a real locally convex topological vector space X was already well developed.In this paper,we first examine abstract convexity of increasing plus-convex-along-rays(IPCAR)functions defined on a real normed linear space X.We also study,for this class of functions,some concepts of abstract convexity,such as support sets and subdifferentials.Finally,as an application,we characterize the maximal elements of the support set of strictly IPCAR functions and give optimality conditions for the global minimum of the difference between two IPCAR functions.

基于Global optimization寻找无向完全图的最小生成树

将Global optimization思想引入到寻找无向完全图最小生成树的问题中,提出了Global optimization算法。与Kruskal算法和Prim算法相比之下,此算法避免了求解过程中对生成树中是否出现回路的判断,并在一定程度上降低了时间复杂度。

The Fast Blind Equalization Algorithm with Global Convergence

ＴｈｅＦａｓｔＢｌｉｎｄＥｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈＧｌｏｂａｌＣｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅＬｕＪｕｎＬｉＴｏｎｇ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｏｆＰＬＡ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００２）Ａ...

全球最低税改革对跨国石油公司的影响研究

随着经济全球化的深入发展,跨国企业的国际税收问题受到广泛关注。全球最低税“支柱二”政策作为国际税收改革的重要内容,将导致跨国石油公司在全球的整体税收负担上升,对其经营和发展产生深远影响。文章聚焦跨国石油公司,深入探讨“支柱二”政策对其带来的多方面影响,并提出针对性的应对策略,以期为“走出去企业”应对国际税收改革提供借鉴。

改进?鱼优化算法和熵测度的图像多阈值分割

针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进?鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm,WLROA)的图像多阈值分割方法。针对?鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学习策略,生成透镜反向解来增加种群多样性,进而提高算法跳出局部极值能力;提出一种自适应权重因子,对个体位置进行自适应扰动,提高算法探索能力。以最小化交叉熵作为优化目标,利用WLROA确定最小交叉熵并获得相应分割阈值。选取部分伯克利大学分割数据集图像和遥感图像测试提出算法的分割性能,测试结果表明,WLROA与其他知名算法相比具有更好的分割效果,能够有效实现复杂图像的精确处理。

一种最短路径射线追踪的快速算法

为提高最短路径射线追踪的精度,需要增加模型的剖分网格和离散节点,并增加子波传播方向,或者采用其他方法改善计算结果,这些处理会带来大量的额外计算.本文的快速算法改进了波前点的管理和子波传播的计算这两项耗时的工作,较大幅度地提高了传统算法的效率.在波前点的管理上,采用按时间步划分区间的方法,实现了波前点的桶排序管理,其效率高于传统方法中常用的堆排序算法.在子波传播的计算上,利用斯奈尔定律,同时参考来自邻近节点的波的走时,来限定当前子波传播的有效区域,排除大量不需要计算的子波传播方向.模型实算表明,本文快速算法的计算速度是传统方法的几倍至十多倍.

短期电力负荷预测的小波神经元网络模型的研究

根据短期电力负荷预测的特点，提出一种负荷预测新算法——小波神经元网络负荷预测模型。它以非线性小波基为神经元函数，通过伸缩因子和平移因子计算小波基函数合成的小波网络，从而达到全局最优的逼近效果，同时有效地克服了人工神经元网络学习速度慢、难以合理确定网络结构、存在局部极小点的固有缺陷。经实例验证，该方法能有效地提高预测精度。

有序波前重建法的射线追踪

建立了一种新的计算最小走时和射线路径的方法———有序波前重建法 .文中算法按照波前面的实际扩展顺序外推计算走时 ,采用以计算点为中心的走时计算策略 ,直接记录计算点获取最小走时的前一节点坐标 ,同步计算最小走时和射线路径 ,得到一种全局算法 .该方法具有原理简单、易于实现、不受介质速度差异大小限制、计算速度快等优点 .数值实验表明有序波前重建法具有较高的计算精度和运行效率 .

界面二次源波前扩展法全局最小走时射线追踪技术

以Moser方法为代表的最短路径射线追踪算法可以快速稳定地获得整个追踪区域的全局最小走时和路径,但它存在两个缺陷:一是射线大多由折线呈锯齿状相连,长度和位置偏离真实射线路径;二是在低变速区容易出现射线路径多值现象.本文提出的界面二次源波前扩展法全局最小走时射线追踪技术(以下简称界面源法)旨在解决上述两个问题.不同于Moser方法,界面源法只在物性分界面上设置子波源点,子波出射射线可以到达任何不穿越物性界面而直接到达的空间点和界面离散点,在均匀块体内或层内地震波以精确的射线路径传播.显然,界面源法的子波出射方向数远远大于传统方法,算法的追踪误差主要由界面离散引起的,因此,界面源法很好地解决了Moser法存在的问题,大大提高了追踪的精度.同时,由于界面源法的子波源点数远远小于Moser法,因而效率也很高.模型实算证实了该算法的高效性.

利用混沌搜索全局最优的一种混合算法

把共轭梯度法与混沌优化方法相结合，提出了一种混合优化算法．该算法能使共轭梯度法跳出局部最优，最终获得全局最优．算法的收敛性也进行了证明，仿真表明算法是有效的．

计算最小走时和射线路径的界面网全局方法

用慢度分块均匀正方形模型将介质参数化，仅在正方形单元的边界上设置计算结点，这些结点构成界面网．根据Ｈｕｖｓｅｎｓ和Ｆｅｒｍａｔ原理，由不断扩张、收缩的波前点扫描代替波前面搜索，在波前点附近点的局部最小走时计算中对波前点之间的走时使用双曲线近似，通过比较确定最小走时和相应的次级源位置，记录在以界面网点位置为指针的３个一维数组中．借助这些数组通过向源搜索可计算任意点（包括界面网以外的点）上的全局最小走时和射线路径．这一方法不受介质慢度差异大小限制，占内存少，计算速度较快，适于走时反演和以Ｍａｓｌｏｖ射线理论为基础的波场计算．

基于均值-VaR的投资组合最优化

利用均值-VaR方法,提出了有交易费用存在时的最优投资组合模型。通过求解均值-方差模型来研究均值-VaR模型的有效前沿,并指出在收益率的分布为正态分布的假设下,均值-VaR模型的有效集是均值-方差有效前沿的子集。有关全局最小VaR的存在性的分析显示在选择VaR的置信水平时必须非常小心。最后给出了应用均值-VaR模型的实例分析。

一维层状介质大地电磁模拟退火反演法

大地电磁模拟退火反演法是一种最优化的非线性反演方法，与传统的线性反演方法相比该方法具有：（１）不依赖于初始模型的选择；（２）能寻找全局最小点而不陷入局部极小；（３）在反演过程中不用计算雅可比偏导数矩阵等优点．通过对各种类型的大地电磁测深理论曲线试算，结果表明模拟退火法能准确地自动反演地电参数（地层电阻率、厚度）．最后对实际资料进行了处理，取得了较好的效果．

Hopfield网络求解TSP的一种改进算法和理论证明

本文通过简化Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络求解旅行商问题（ＴＳＰ）的能量函数．提出了一种神经网络求解ＴＳＰ的改进算法．借助连接矩阵特征值的分析、从理论上证明了该算法保证获得ＴＳＰ有效解的原因，大量计算机模拟实验表明，该算法明显优于目前广泛应用的Ａｉｙｅｒ算法，具有收敛速度快、可避免无效解，易获得优化解等特点。

医学毕业生对“全球医学教育最低基本要求”相关教学内容的意见

对四川大学华西临床医学院九七级五年制和九五级七年制应届毕业生进行问卷调查和分析。结果表明 ,毕业生普遍认为现行临床医学课程中与 GMER相关教学内容的教学时间不足 ,应调整临床医学专业的课程设置和教学时间 ,改进教学方法和手段 ,加强 GMER相关教学内容的教学和训练。

基于随机参数调整的改进反向传播学习算法

针对BP(反向传播)神经网络学习易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进BP神经网络学习算法——RMBP算法.RMBP算法在学习参数调整中增加了随机性,使其方便地跳出局部极小点,并沿梯度下降方向到达全局极小点.异或问题的学习试验结果表明,RMBP算法较BP学习算法和其他常见的改进BP算法具有学习速度快、学习精度高、资源占用少的优势.最后,结合民航飞机实时飞行仿真系统研究,对一组飞机空气动力参数样本进行了学习,以说明RMBP算法的有效性.

医学生对“全球医学教育最低基本要求”的态度

为了解医学生对于国际医学教育专门委员会(IIME)新近制定的“全球医学教育最低基本要求(GMER)”的认知与态度,为 GMER在我国部分高等医学院校试行提供参考信息,对四川大学华西临床医学院临床医学专业O一级新生和O二届毕业生进行问卷调查。结果表明:大多数医学生认为 GMER的 7个领域重要或非常重要,其中“群体健康和卫生系统”的重要性位居最末。说明医学生对于 GMER的 7个领域普遍认同,但应加强对他们有关“群体健康和卫生系统”重要性的教学。

以临床教学模拟医院为平台实施全球医学教育最基本要求

全球医学教育最基本要求(GMER)注重培养医学生医学专业知识、临床技能,以及医师职业精神、社会科学、健康经济学、医学信息管理和人际交流技巧等。山西医科大学以GMER圾其评价方法为出发点,对医学教育进行全面改革,将GMER七大领域要求融入临床医学专业培养目标,全面推进素质教育。构建了临床教学模拟医院,通过改善教学条件,优化课程结构,对教学内容、教学方法及教学手段进行全方位调整,强化素质培养;改革管理体制,创建“可持续发展”的管理与运行机制,使之成为施行GMER的良好基地。临床教学模拟医院以培养学生临床思维能力,提高临床操作能力为目的,融入职业素质训练,强化医学生综合能力培养,推广GMER教育理念,最终使学生逐步完成医学基础课向临床实践、单向技能向综合能力、模式化思维向集成创新思维、临床医学生向职业医生的转换,更好地完成临床医学教学任务,促进我国医学教育改革发展,与世界医学教育接轨。

临床医生和医学生对GMER态度的比较

目的:了解临床医生和临床医学专业应届毕业生对“全球医学教育最基本要求”的态度及其差异,为GMER在我国的实施和推广提供参考。方法:以问卷设计格GMER的相关素质或能力并开展调查,采用描述性分析、秩和检验、多元方差分析和因子分析等统计方法对资料进行分析。结果:总体上看,临床医生和医学生对GMER的态度存在差异。对每一项能力或素质认为重要或非常重要的医生比例均高于毕业生,23项能力或素质的态度差异中有13项有统计学意义;对GMER的7个领域态度得分两组人群不同,差异有统计学意义,均以临床技能领域最高,群体健康和卫生系统领域最低。结论:医生和医学生对GMER普遍认同,他们都注重专业技能,但缺乏群体健康和大卫生观念;相比之下,医生更重视基础,医学生缺乏对信息管理的认识。