用户出行费用综合更新自学习模型的研究

主要研究了用户出行费用的自学习与更新过程,将整个过程分解为费用估计、权重调整、经验费用学习3个部分,并据此提出用户出行费用综合更新自学习模型,将用户出行前的费用估计、出行后经验更新以及权重调整几个过程为一体,形成比较完整的路径费用学习演变过程。     

强化学习型匝道控制模型的研究

高速公路上的交通堵塞造成了道路利用效率低下,并伴随着能源消耗和环境污染问题,因此各种各样的高速公路控制方法应用于缓解交通堵塞。本文提出强化学习型匝道控制模型,该模型以交通流模拟为预测工具,以人工智能的强化学习为最优化选择模型,并具有一定的自主性、有记忆功能和性能反馈功能,且是一种动态的过程。应用JAVA针对不同的交通状态进行模拟再现,模拟结果表明匝道控制模型对于减少交通堵塞具有显著的效果。     

一种基于迭代学习的自适应交通信号控制方法

迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果. 本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升. 信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势. 最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证. 仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.     

咖啡因对小鼠空间学习记忆及体重的影响

目的 研究不同浓度咖啡因对成年雄性小鼠体重及学习记忆的影响.方法 应用Morris水迷宫行为学实验方法,训练前给予不同浓度咖啡因(5、10、15 mg/kg)灌胃,检测小鼠寻找站台的潜伏期、游泳的运动距离和游泳速度,并于第6天及第12天对小鼠进行空间搜索实验,以检验小鼠的空间记忆.每日灌胃前对每只小鼠称重并记录其体重.结果 各组小鼠Morris水迷宫检测中潜伏期、运动距离、游泳速度和穿越原站台平均次数的比较均无统计学差异.各组小鼠在实验全过程中和运动期间的体重变化无统计学差异,但空白对照组在实验全过程中与咖啡因小剂量组相比,体重增加明显;4组小鼠在未运动期间的体重变化有统计学差异,其中咖啡因小剂量组和大剂量组分别与空白对照组比较,体重增加明显减缓,有统计学差异.结论 实验前给予咖啡因对小鼠空间学习以及记忆能力没有影响.单独给予咖啡因而不进行额外运动,咖啡因能够明显地控制体重增长.     

基于工作过程探索高职通信专业课程开发体系

遵循 "1221"的高等职业教育模式,按照调研通信行业工作岗位需求、归纳典型工作任务、确定学习领域、设计学习情境单元这一基于工作过程的课程体系开发思路分析了高职通信技术专业课程开发的过程,构建了基于工作过程的课程开发体系,并对课程开发体系的实施提出基本要求.     

英汉诗歌对比在高校英诗教学中的应用策略

英国和中国都是诗歌的国度,英语和汉语都产生了无数世界闻名的优秀诗篇,但是中国高校英语专业的学生虽然对汉语诗歌表现出了一定的兴趣,却由于英语诗歌与汉语诗歌大相径庭的格律,对英语诗歌兴味索然。为了解决这个问题,任课教师可以利用学生对汉语诗歌的喜爱,通过汉英诗歌对比来帮助学生掌握英诗中的眼韵、跨步诗行、语序的变化、音步等有别于传统中国诗歌的诗歌现象,从而培养学生学习英诗的兴趣,促进英诗教学的发展。     

高职学生英语学习策略及学习心理研究

多年来,英语教学研究一直在不间断地进行,但没有收到令人满意的效果,学生英语学习的效率没有明显的提高。事实证明,成功的英语学习者在学习过程中使用了学习策略。因此,将策略融入到英语教学中是必要的,尤其在高职英语教学中。     

大学英语教师课堂行为探究

大学英语教师的教育教学行为直接影响到大学英语教学成果的好坏。通过调查访谈,查明大学英语教师课堂行为存在的问题,并提出一系列改进的途径,实现多样化教学。     

基于流形学习的图像检索研究进展

基于内容的图像检索是当前研究的热点,然而由于“语义鸿沟”问题而限制其检索能力的提高．而流形学习可以利用图像数据库中的数据,以及和用户交互的反馈信息获得用户的语义概念,从而提高检索性能．本文鉴于流形学习在图像检索中表现出的有效性,分析了近几年将流形学习应用到基于内容图像检索中的算法,从归纳和转导角度将相关内容分为两个类别,针对每个类别总结分析了相关算法,并总结了有待进一步研究的问题．     

基于Fisher距离的新型脑机接口分类器

提出基于Fisher距离测度的线性分类器符合统计学习理论框架的观点,结合主分量分析和遗传算法提出一种基于结构风险最小化（Structural Risk Minimization,简称SRM）归纳原则的分类器设计方法．通过对比遗传算法和穷举法的运算量,阐明所提出的特征提取方法在采用Fisher线性分类器分类时的优势．最后采用所提出的基于SRM归纳原则的方法对一组人脑慢皮层电位数据进行了分类仿真实验,并将结果与该组数据竞赛优胜者的结果进行了对比,性能得到了明显提高．