大型研究院所档案管理向知识智能辅助决策转型研究

大型研究院所是集产品研发、生产、经营和管理于一体的知识密集型企业,大型研究院所档案管理在做好档案的收集、整理、保管等传统档案工作的同时,在当前大数据、人工智能、辅助决策等信息技术迅猛发展的背景下,应该深挖档案的信息属性和知识属性,积极向知识智能辅助决策转型。     

基于改进物元法的智慧港口发展水平评价模型

针对当下智慧港口建设如火如荼,而建设行业标准体系却迟迟未能统一的问题.首先利用智慧港口建设发展路径的研究基础,结合国内外信息化发展评价指标体系研究成果,构建了适合国内智慧港口建设发展的评价指标体系;其次利用主客观综合赋权法降低了传统评价过程中,主观因素对指标权重的影响,引入基于云模型的改进物元理论,解决了传统评价方法中模糊性和随机性带来的误差;最后以天津港智慧港口建设工程为算例,对天津港的智慧港口发展水平进行评估,计算得到期望为3.9956,发展等级为较好,与正态云模型和灰色关联分析法的验证结果一致.研究结果表明:评价体系符合现阶段智慧港口的发展方向,评价方法简洁有效,在降低了双重不确定性对于评价结果影响的同时计算了评价结果的置信度,为今后我国智慧港口发展和评价体系的建立提供了参考.     

模糊多属性航线评估决策方法研究

航线评估是航空公司进行航线决策的重要依据。为解决模糊多属性航线决策问题,在航线属性权重完全未知,但航线评估模糊语言信息已给出的情况下,本文将评估模糊语言和模糊偏好信息转换为梯形模糊数,利用梯形模糊数之间总偏差最小建立一个二次规划模型,从而确定航线决策中各属性的权重,通过对航线属性值和权重值进行加权平均运算,比较每条航线模糊综合评价的期望值大小,进行航线评估排序,最后通过一个实例验证了该方法的可行性和有效性。结果表明:该方法可用于航空公司解决权重未知的多属性航线评估决策问题,方法科学有效。     

船舶智能化网络资源中数据封包传送数学建模分析

传统的数据封包传送数学模型在传送船舶智能化网络数据资源时,传播速率很慢,平均延迟高,吞吐性能差。为解决上述问题,设计一种新的数据封包传送数学模型,利用BM匹配算法匹配船舶网络数据资源格式,根据船舶智能化网络的IP地址、网络端口号、网络资源传输协议、网络通信数据以及其他网络资源信息数据建立封包传送数学模型。为验证模型效果,与传统模型进行实验对比,结果表明,设计的数学模型能够有效提高传播速率,降低平均延迟,加强吞吐性能。     

船舶主柴油机建模与仿真

船舶主柴油机作为船舶动力装置的核心设备,在船舶安全航行中有着至关重要的作用。对船舶主柴油机进行建模可以进一步研究柴油机的工况及性能,文章以7K98MC型柴油机为研究对象,基于Matlab/Simulink平台搭建柴油机工作过程的仿真模型,并对模型正确性进行验证分析。     

高校思政课主导性和主体性相统一的话语路径

高校思想政治理论课坚持教学主导性和学习主体性相统一,对大学生进行马克思主义理论教育。从实际教学效果来看,教师话语内容窄化,话语方式单一,话语语境化不够,其根本原因在于忽视学生学习的主体性地位。从话语来看,学生学习的主体性是指提高话语的可接受度,转变话语方式,将单向灌输转为互动式对话交流,提高话语的共识性,从而贴近高校大学生的生活世界。     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.