论信息网络传播权

2001修订的《著作权法》增加了信息网络传播权,弥补了法律上的空白,为法院审理有关著作权纠纷提供了法律依据。本文在阐述信息网络传播权的内涵、特征的基础上,对法律没有明确规定的信息网络传播权的保护和限制问题进行探讨,以加强和完善我国著作权法对信息网络传播权的保护。     

支持向量机增量学习算法研究

给出了使用多支持向量机进行增量学习的算法．传统的支持向量机不具有增量学习性能，而常用的增量学习方法各具有不同的优缺点，基于固定划分和过间隔技术，提出了使用多支持向量机进行增量学习的算法；使用此算法，针对标准数据集BUPA及用NDC生成的数据集OUTTRAIN进行了实验，结果表明，使用单一的支持向量机进行增量学习，不论采用过间隔还是固定划分技术，其增量学习的正确率不及使用多支持向量机增量学习算法的正确率。     

支持向量机对交通流量的预测模型

针对目前交通量预测中所广泛采用的基于经验风险最小化的BP网络易于陷入局部最优解等缺点,介绍了一种新的预测方法——基于结构风险最小化的SVMR交通量预测模型,经实践证明能够较好地解决道路交通量预测问题。     

基于Adaptive Lasso与RF的航班运行风险预测改进研究

为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法（Adaptive Lasso）进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明：Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效.     

潮流能发电装置中变桨距控制系统的研究

潮流能发电装置中的变桨距控制系统具有非线性、参数时变性、强耦合等特点,高精度的控制难以实现导致潮流能发电机组输出的电能质量较差。为了改善系统在稳定功率输出区域内的动态性能,提出了一种实用的变桨距控制策略。仿真结果表明,实现了潮流能发电装置的变桨距控制,能够输出稳定的功率。     

基于滑模变结构的船用永磁同步电机直接转矩控制

电力推进在船舶动力系统中应用得越来越多,本文对船用永磁同步电机直接转矩控制进行仿真研究。针对传统永磁同步电机直接转矩控制中存在的磁链和转矩脉动较大,逆变器开关频率不稳定等问题,将滑模变结构控制策略引入。设计转矩和磁链2个滑模控制器,取代传统直接转矩控制中的2个滞环比较器,再运用空间矢量脉宽调制方法,控制电机运行。仿真结果表明这种控制策略能有效减小传统直接转矩控制存在的磁链和转矩脉动,实现逆变器开关频率恒定,并且对系统参数变化及外界扰动具有鲁棒性强的优点。     

轨道车辆抗侧滚扭杆轴变截面设计

随着轨道车辆运行速度的提高,为了确保车辆运行的安全性和舒适性,抗侧滚扭杆装置在轨道车辆中得到越来越广泛的应用。扭杆轴作为抗侧滚扭杆装置中的核心零件,在车体侧滚时,其受扭转和弯曲的复合载荷,是抗侧滚扭杆系统设计、生产制造中需重视的重要环节。通过变截面的设计方法,改善扭杆轴的应力状况,提高抗侧滚扭杆装置的安全性和可靠性。     

基于FM-EEMD信号分解的站线变关系识别

针对目前配电网站线变的隶属关系动态变化的频次高、梳理复杂等问题,研究设计一种基于FM-EEMD信号分解的线变关系识别的方法。该方法利用载波信号在低压侧负载处及其他分支分流比小、本支路变压器中压侧分流比大的特点,通过在0.4kV侧注入一定频率的载波信号,检测中压侧载波信号的相关特性以识别线变关系。通过FM-EEMD方法对中压侧的信号进行经验模态分解,分解得到中压侧载波特定频率的载波信号,通过对该载波信号的分析完成站线变关系的识别。仿真表明该方法可以有效的提取载波信号。     

道路交通系统韧性及路段重要度评估

韧性可以全面描述扰动事件下系统吸收干扰并从干扰中恢复的能力. 针对已有韧性指标对系统性能评价不全面、未考虑交通流量影响等问题,从路段通行能力退化与恢复入手,以网络效率为系统性能指标,构建全面评价扰动事件影响期内系统性能的韧性指标. 分别基于乐观和悲观视角提出韧性增加值和韧性减少值路段重要度指标,提出识别路段重要度的启发式算法. 算例结果表明：本文提出的韧性指标可全面描述扰动事件下路网性能退化与恢复全过程的平均累积性能,更加符合韧性指标内涵;韧性增加值和韧性减少值指标均能有效识别路段重要度,大部分路段重要度随时间动态变化.     

基于熵权TOPSIS模型的地铁车站运营脆弱性评价方法

地铁车站运营具有开放、动态的特征,车站内外多方干扰因素都会影响其正常运营,自身存在较大的脆弱性。本文综合等级全息建模理论和现代因果连锁理论,将地铁车站运营脆弱性的影响因素划分为人员、设备、环境、管理、应急和结构六大类因素。并建立了基于暴露性、易感性、适应性三种内部属性的地铁车站运营脆弱性综合评价指标体系,利用熵权法实现客观赋权,然后由解靠近或远离理想解的程度来度量脆弱性优劣,最终确定车站运营脆弱性综合评分。案例分析证明了评价方法的有效性和可行性。