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本书是关于地理数量方法方面的一部新作。全书十二章：1.绪论；2.统计分析方法；3.线性规划方法；4.多目标规划方法；5.随机型决策方法；6.AHP决策分析方法；7.网络分析方法；8.控制论及其应用；9.模糊数学方法；10.灰色系统方法；11.系统动力学方法；12.投入产出分析方法。本书对于从事地理学、生态学、经济学、人口学、环境学、农业科学、城市科学方面的科研人员以及高等院校师生均有一定的参考价值，亦可作为综合性大学和高等师范院校地理系高年级本科生及研究生的教材或教学参考书

高含泥尾矿由于其屈服应力大的特点，流动性能差，不利于管道输送.为改善流动性能，设计流变特性试验，对泵送剂影响高含泥膏体流变特性的机理进行分析.研究结果表明，膏体在不同泵送剂添加量情况下，浆体质量分数与屈服应力之间存在显著的线性关系.对该线性函数作进一步分析，发现泵送剂添加量与该函数的截距和斜率之间存在显著的指数关系.最终得出不同泵送剂添加量和浆体质量分数情况下的屈服应力预测函数，能够有效表征泵送剂对高含泥膏体流变特性的影响，有利于泵送剂添加量的预测与膏体流动性能的控制.基于上述预测模型，提出泵送剂对高含泥膏体流变特性的影响机理.通过环境扫描电镜（ESEM）发现泵送剂破坏了絮团结构，添加量在1%左右时破坏最明显.泵送剂使得絮团尺寸变小，进而造成屈服应力的降低；后期由于絮团间距增加，絮团间的作用力削弱，絮团结构破坏速度放缓，与理论分析一致

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统有助于兼顾汽车的安全性与驾驶员的舒适性，分析了该系统在车道偏离决策模型、驾驶权动态分配及性能评估等方面的研究现状和发展趋势。在车道偏离决策模型方面，应根据驾驶员的状态制定不同的决策模型，既可以建立自适应调节的决策模型，又应允许驾驶员根据自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中预设的参数；在驾驶权分配方面，应探索更加合理的驾驶权动态分配方式，设计智能的优化算法或控制模型；在性能评估指标方面，应加入与降低人机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标，制定科学完善的主观评估体系。未来研究应该深度融合驾驶员因素，实时发出警报与主动干预，并能够对系统进行完善的测试与评估

与行驶速度较高的其他无人驾驶工况相比, 自动泊车时参考路径的曲率较大, 因此车辆转向轮转角速度的限制等系统约束条件会严重影响自动泊车路径跟踪控制器的性能. 为了解决这一问题, 提出了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器, 并在MATLAB/Simulink和PreScan联合仿真环境中将该控制器与基于线性时变模型预测控制的控制器进行了对比. 仿真结果表明非线性模型预测控制器可以实现多约束条件下的自动泊车, 泊车完成后车辆航向与车位中线的夹角为0.0189 rad, 车辆后桥中点与车位中线的距离为0.1045 m, 仅为车身宽度的5.56%. 相比线性时变模型预测控制器, 非线性模型预测控制器具有泊车精度更高、安全裕度更大、泊车耗时更少等优势. 在实时性方面, 该控制器也能够满足自动泊车的需求

以一款插电式燃料电池电动汽车(plug-in fuel cell electric vehicle，PFCEV)为研究对象，为改善燃料电池氢气消耗和电池电量消耗之间的均衡，实现插电式燃料电池电动汽车的燃料电池与动力电池之间的最优能量分配，考虑燃料电池汽车实时能量分配的即时回报及未来累积折扣回报，以整车作为环境，整车控制作为智能体，提出了一种基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略.通过Matlab/Simulink建立整车仿真模型对所提出的策略进行仿真验证，相比于基于规则的策略，在不同行驶里程下，电池均可保持一定的电量，整车的综合能耗得到明显降低，在100、200和300 km行驶里程下整车百公里能耗分别降低8.84%、29.5%和38.6%；基于快速原型开发平台进行硬件在环试验验证，城市行驶工况工况下整车综合能耗降低20.8%，硬件在环试验结果与仿真结果基本一致，表明了所制定能量管理策略的有效性和可行性

针对卫星通信网频谱资源利用率低下的问题,以信道有效容量最大化为优化目标,提出了一种支持时延约束的卫星Underlay认知无线网络功率控制与优化算法.首先根据网络拓扑结构建立了功率干扰模型,通过引入时域信道相关系数,推导了完全与非完全信道环境下基于时延约束的认知用户有效容量优化目标函数,并利用Lagrange方法求解得到不同场景下认知用户的最佳功率调整策略,简化了功率控制优化过程,最后通过实验仿真分析了影响认知用户信道有效容量的因素.结果表明,该算法能够根据业务时延约束条件和信道衰落特性变化动态调整认知用户的最佳发送功率,与等功率分配算法相比认知用户的信道有效容量得到了明显提高

移动自组网的动态拓扑特性给路由协议的设计带来了一定的挑战，尤其是在高动态的网络环境中.本文针对该问题，提出了一种新的基于按需和贪婪转发的路由协议，该协议是在RGR模式的基础上提出以下三点改进，即：（1）通过受限的洪泛机制降低网络在路由发现阶段的控制开销；（2）通过移动预测机制，在被动寻路阶段监视被动路径的状态和在GGF阶段帮助节点选取适当的邻居作为下一跳节点；（3）通过路径请求延迟机制以减少不必要的资源浪费.仿真结果表明：改进的RGR协议与现有的RGR、AODV、Modified-RGR和Optimized-RGR相比，不仅具有较高的数据包接收成功率，而且平均路由开销和端到端时延也相对较低