多囊卵巢综合征的生殖内分泌特征、卵巢形态学改变与克罗米酚疗效间的关系

目的　探讨多囊卵巢综合征 (PCOS)妇女用克罗米酚 (CC)促排卵治疗无效的原因 ,以预测其疗效。方法　 41例PCOS患者均计算BMI ,行F G毛发评分 ,服CC前后测血清生殖激素水平 ,B超了解卵巢形态并监测排卵。结果　与CC治疗有反应组相比 ,无反应组的F G毛发评分、基础A、fT增高 ,卵泡数增多 ,卵巢体积及髓质面积增大 ,卵泡晚期FSH、LH、E2 降低 (P均 <0 0 5) ;相关回归显示平均卵泡数与T、A ,平均髓质面积与A呈正相关。结论　多毛患者对CC治疗的反应性降低。H P O轴功能状态可影响CC疗效 ;一定的激素水平和卵巢超声表现提示CC抵抗 ;卵巢超声形态与T、A间存在正相关     

基于驾驶员避撞行为的行车风险判别方法的仿真研究

提出了一种基于驾驶员避撞行为的行车风险状态分类方法,并综合考虑驾驶员驾驶行为、道路和环境因素对行车风险状态变化的影响,运用支持向量机(SVM)建立不同行车模式下行车风险判别算法。基于美国弗吉尼亚理工大学"100-car"自然驾驶数据对预测算法进行了训练和验证,结果表明,在进行行车风险状态预测建模时考虑驾驶员行为、道路和环境因素的差异(特别是驾驶员分心状态)将有利于提高预测模型的准确率;另外,在满足假正率低于5%的条件下,本文构建的预测算法对未来行车过程中的高风险状态预测具有较高的准确率,有助于对临近危险状态的驾驶员给予及时的警告或辅助纠正,为防撞预警策略和控制方法的研究提供了新的思路。     

复杂大气环境下的飞行研究

飞机在海面上空飞行时比在陆地上空更容易受到大气环境的影响,文中针对海洋上空的大气环境,建立了风和大气紊流的工程化模型,研究了飞机在变化风场中飞行时,受到风水平加速度和垂直加速度影响后的响应情况,同时分析了大气紊流对飞行的影响,提出了一些抑制阵风扰动的控制方法.     

基于深度强化学习与风险矫正的智能车辆决策研究

为实现高速公路环境下车辆的安全决策，提出一种结合深度强化学习和风险矫正方法的行为决策模型。构建决策模型所需的目标车辆及周围车辆的行驶信息，并引入自注意力安全机制，提高车辆在复杂高速场景下对周围潜在危险车辆的注意力，综合考虑行车效率、避障等因素以设计强化学习的奖励函数。此外，为解决强化学习在决策过程中缺乏安全性保障的问题，设计风险矫正模块对决策动作进行风险评估和矫正，避免危险决策的执行。在Highway-env仿真平台上对提出的决策模型进行训练和测试。试验结果表明，提出的决策模型有较高的行车安全率和鲁棒性，其驾驶效率也优于以规则、模仿学习和单纯深度强化学习为基础的决策方法。     

舰船建造仿真技术综述及发展趋势

对虚拟仿真技术在国外舰船建造的应用进行了综述,研究了虚拟仿真技术在国内舰船设计、建造与维修等方面的应用及发展趋势,对舰船行业信息化与现代造船模式的结合,提高舰船设计、建造的技术与效率有一定启示。     

融入公交车与自动驾驶车队的异质交通流模型

为研究网联自动驾驶车（connected autonomous vehicle, CAV）和人工驾驶车（human-pilot vehicle, HPV）所组成的异质交通流特性及公交车驾驶行为对环境的影响，首先，分析异质交通流中的4种跟驰模式：人工驾驶小汽车跟驰、人工驾驶公交车跟驰、自适应巡航控制(adaptive cruise control, ACC)跟驰和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control, CACC)跟驰；接着，基于各跟驰模型的特点，构建车辆跟驰和换道的元胞自动机模型，综合考虑CAV车队特性、驾驶员与CAV各自反应时间特性以及HPV加塞特性，并利用跟驰模式判断参数融合不同跟驰模式特性，实现统一的模型表达；最后，仿真分析不同CAV渗透率下CAV排队强度及公交车换道行为对交通流的影响.结果表明：在一定的CAV渗透率下，促使CAV形成队列比单纯提高CAV渗透率更能有效提升道路通行效率；适量的公交换道有助于充分利用道路通行能力，过多的公交换道则会妨碍正常交通，公交换道对交通流造成的通行效率衰减随CAV渗透率的增大而减小；同步流状态...