铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

针对漏钢时结晶器铜板温度呈现出的“时间滞后”和“空间倒置”等典型特征，本文通过引入动态时间弯曲(DTW)和机器学习中的密度聚类(DBSCAN)方法，提取、汇集并区分结晶器温度的典型变化模式，在此基础上开发出一种新型的漏钢预报方法。借助动态时间弯曲度量不同拉速、钢种或工艺操作条件下结晶器热电偶温度的相似性，并运用密度聚类方法聚集和分离正常工况、黏结漏钢状况下的温度样本，在此基础上检测和预报结晶器漏钢。结果证实，相较于传统的逻辑判断和人工神经元网络预报结晶器漏钢的方法，基于聚类的漏钢预报方法无需人为设置阈值或参数，能够依据漏钢历史样本中温度变化的共性规律，提取并融合热电偶温度在时间、空间上典型的变化特征，准确区分和预报结晶器漏钢，具有较好的自适应性和鲁棒性

小间距顶管过程中，由于管?管相互作用的影响，使得管周土压力分布与单管顶进土压力分布模式产生差异，从而造成小间距顶管荷载确定、结构计算及顶力估算与控制等设计施工难题。结合数值模拟反分析，基于太沙基土压力理论和极限平衡理论，假设了土体松动线和上部既有顶管的支挡作用线，进一步构建了小间距平行顶管管道拱顶垂直土压力的计算方法。基于构建的土压力计算方法，分析了土体抗剪强度、管径、管间距等对新建顶管拱顶土压力的影响，并与不考虑既有顶管影响的土柱理论和太沙基理论计算值进行了对比。计算结果表明：土体抗剪强度越大，新建顶管拱顶垂直土压力越大，而其侧面的土压力越小；抗剪强度较大时，新构建方法计算拱顶土压力小于太沙基理论计算结果，抗剪强度较小时，新构建方法计算拱顶土压力大于太沙基理论计算结果；顶管埋深增加时，新建顶管拱顶土压力增加，相较于土柱理论和太沙基理论，新构建方法计算的新建顶管拱顶土压力增量最小；随着管间距增加，新建顶管拱顶土压力越来越大

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统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等

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层次分析(AHP)方法的一般介绍； 层次结构与比较矩阵构造方法； 权向量的确定方法； 比较矩阵的一致性检验方法； 案例分析：合理分配住房问题

思想政治教育是一个包含多种要素的活动过程,方法和艺术便是其中不可 或缺的重要因素。要做好人的工作,就得讲究工作方法和艺术。方法得当,艺 术高超,可以使教育内容更好地为人们所接受,取得理想的效果;方法不当 缺乏艺术,就会事倍功半,难以取得预期的教育效果。因此,在思想政治教育 中,不仅要注意教育内容的思想性和科学性,还必须注重思想政治教育方法和 艺术的巧妙运用

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