层次分析法在高速公路六车道预留方案决策中的运用

针对高速公路六车道规划预留中预留方案的选择问题，本文利用层次分析法(AHP)来进行预留方案的分析评价，通过建立层次分析模型和评价指标体系，运用判断矩阵及其一致性检验，详细说明了层次分析法在多目标决策中的运用，为高速公路六车道预留方案的决策提供了科学有效的依据。     

一种适用波浪潮流计算的地形插值算法

提出了一种求解结构化和非结构化网格节点上地形高度值的插值算法。该算法采用全局搜索，局部插值的方法处理数据，可根据需要控制地形数据的光滑度；同时充分利用了原始数据中的边界线信息．避免了由于缺乏陆域地形数据而引起的水陆交界处插值结果的振荡；通过引入背景矩形网格间接地插值求解非结构网格节点上的高度值，有效地降低了非结构网格插值算法的时间复杂度，减小了计算量。     

一种基于参数切换的高维混沌流密码设计

由于混沌系统对初始条件和混沌参数非常敏感以及生成的混沌序列具有非周期性和伪随机性的特点,能够产生大量的、非相关的、类随机但为确定性和可再生的信号,使得混沌序列非常适合用作保密通信的流密码。本文针对传统的单一混沌序列安全性较差的缺点,提出了一种基于参数切换的高维混沌序列产生方法。该方法在非线性滤波器结构的基础上,根据参数切换策略在迭代过程中不停改变非线性滤波器的反馈系数来产生复杂的高维混沌序列。仿真结果表明,这种方法产生的序列周期、均匀分布、抗预测性、线性复杂度和序列相关性等方面的性能明显优于单峰映射的混沌系统和固定的高维混沌系统,具有理想的密码学特性,且便于硬件实现。     

一个计算复杂度为O（n）的递归分组排序算法的实证

文章对递归分组排序进行了实际验证。对服从一般概率分布（非均匀分布）的随机数据序列实施递紧分组排序和快速排序两种算法，递归分组排序比快速排序要快很多，特别是在数据量很大时。实证支持该理论结果。     

应用回溯算法求解多枢纽选址问题

章提出了用回溯算法求解多枢纽选址问题的思路和程序，并对程序的空间复杂度和时间复杂度进行了分析，通过对枢纽数较少的情况下程序的计算能力进行的分析，得出了该算法具有较高应用价值的结论。     

利用分治法设计循环赛日程表

对于单循环赛的比赛日程安排问题,利用分治算法给出了可读性较好的设计,并分析了各种假设下的时间复杂度.     

分段堆排序算法及其时间复杂度分析

堆排序是一个高效的排序算法，但它对基本有序数据却不占优势。针对这一问题，通过对传统堆排序算法的分析，介绍了一种适用于基本有序数据的分段堆排序算法，给出了算法思想、算法描述和时间复杂度分析，并用C语言实现算法。算法分析表明，在被排序数据基本有序时，可明显减少重建堆过程中的比较次数，有效降低了算法的时间复杂度。     

网络复杂度的探讨

借助拟阵为理论工具，提出了用特殊树法确定可图的ＲＣ－Ｎｕｌｌｏｒ网络的复杂度，进一步阐明了网络的拓扑结构与网络复杂的关系。     

基于多通道态势图的自动驾驶场景表征方法

开展自动驾驶测试场景研究能够大幅减少自动驾驶汽车的测试周期与开发成本，是未来评价和提升自动驾驶技术的重要基础。为此，联合基于本体论的场景解构方法，提出了一种基于多通道态势图的自动驾驶场景表征方法，并对多通道态势图的场景聚类与场景复杂度进行研究。首先，对目前的自动驾驶测试方法进行分析，论述道路测试的不足之处以及基于场景的自动驾驶虚拟测试的优点，并对当前的场景解构与表征方法进行了总结；然后，运用本体论解构场景中的信息，并建立场景的本体模型，对模型中的数据属性进行参数化；接着，对真实场景、场景中的语义信息和多通道态势图场景进行对比分析，定义表征场景的多通道态势图的数据格式，将解构出的场景信息重组到多通道态势图的不同层中；之后，以汉明距离为基础设计了多通道态势图的对象层相似度计算方法，采用K均值聚类算法对驾驶场景对象层进行聚类分析，并借助层次分析法对基于多通道态势图的驾驶场景复杂度计算进行研究；最后，以KITTI数据集的一些真实场景为例，绘制场景开始时刻的多通道态势图，分析聚类出的9种对象分布类型。研究结果验证了多通道态势图场景复杂度计算方法的有效性。     

车载信息系统操作对驾驶员动作分神的影响

车载信息系统的使用,在为驾驶员提供较为舒适车内驾驶环境的同时,还给驾驶员带来了不可忽视的分神问题.以多资源理论为基础,对驾驶员动作分神进行界定,选择车载收音机、CD、MP3 和导航仪作为车载信息系统研究对象,基于实验测试,定量分析车载信息系统操作对引起的驾驶员动作分神规律,并对导致驾驶动作分神的因素进行显著性分析.结果表明,交通环境和车载信息系统操作对驾驶人动作分神具有显著影响,车载收音机操作对动作分神影响不大,MP3 调节时手离开方向盘时间增加超过8.56%,冲突或差错率增加9.72%,导航仪路径输入时手离开方向盘时间显著增加,冲突或差错率增加 28.17%,语音路径诱导时刹车操作差错增加.