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智能汽车轨迹跟踪多目标显式模型预测控制

汽车工程 2024年第5期46卷 784-794,815页

作者：赵树恩王盛冷姚重庆交通大学机电与车辆工程学院重庆400074 武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430063

针对现有智能汽车轨迹跟踪控制算法难以同时保证跟踪精确性、横向稳定性、舒适性以及控制实时性的问题,提出了一种基于多目标优化和显式模型预测控制理论的轨迹跟踪控制策略(MO-EMPC)。首先,建立考虑跟踪精确性、横向稳定性、舒适性的... 详细信息

针对现有智能汽车轨迹跟踪控制算法难以同时保证跟踪精确性、横向稳定性、舒适性以及控制实时性的问题,提出了一种基于多目标优化和显式模型预测控制理论的轨迹跟踪控制策略(MO-EMPC)。首先,建立考虑跟踪精确性、横向稳定性、舒适性的多目标函数及约束。然后,针对传统MPC控制实时性低的问题,设计基于EMPC的多目标优化轨迹跟踪控制器,通过引入多参数二次规划(MPQP)理论,将反复在线优化求解过程转化为等价的分段仿射系统(PPWA),离线计算得到最优显式控制律以供实时控制调用,减少在线运算时间。最后,基于CarSim/Simlink联合仿真方法,将所设计控制器的轨迹跟踪多目标优化效果与MPC控制效果进行对比验证。研究结果表明,所提出的轨迹跟踪策略在保证良好的跟踪精度前提下,横向稳定性、舒适性方面的表现更优于MPC控制器,且算法在线运行速度提高56.63%。

关键词：汽车工程轨迹跟踪多目标优化智能车辆显式模型预测控制

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大豆核雄性不育位点msWH的定位及功能解析

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大豆核雄性不育位点msWH的定位及功能解析

作者：姚士恩广州大学

学位级别：硕士

利用杂种优势是提高作物产量的常用手段。大豆（Glycine max）是自花授粉作物,通过人工去雄生产杂交种,不仅技术困难且极耗费人工。雄性不育突变体作为母本生产杂交种无需人工去雄,既可降低成本又能快速提高作物单产。目前大豆中用于生... 详细信息

利用杂种优势是提高作物产量的常用手段。大豆（Glycine max）是自花授粉作物,通过人工去雄生产杂交种,不仅技术困难且极耗费人工。雄性不育突变体作为母本生产杂交种无需人工去雄,既可降低成本又能快速提高作物单产。目前大豆中用于生产杂交种的不育系资源短缺,要快速实现大豆杂种优势利用,需要丰富且稳定的大豆雄性不育系资源。栽培品种黑花豆（HHD）种植过程中出现开花不结荚或豆荚不鼓粒的情况,花粉染色和体外萌发实验表明其花粉活力和体外萌发率均显著下降,导致其雄性育性减弱。为了定位影响黑花豆育性的位点,将黑花豆与Williams 82杂交构建重组自交系（Recombinant Inbred Lines,RIL）,最终获得稳定的雄性不育突变体,突变体的株高、节数和分枝数没有明显变化,但是不结种子只结小肉荚,将其命名为ms WH(male sterile Williams 82/HHD),主要研究内容和结论如下:1.雄性不育位点ms WH只影响突变体雄性育性,对其营养生长无影响,具体表现为突变体株高、节数及侧枝数等农艺性状与野生型比无显著性差异;突变体ms WH为稳定的核雄性不育材料,其雄性育性在长短日照下均丧失,表现为只结小肉荚不鼓粒,花粉粒体积变大且数量减少;2.通过半薄切片观察发现突变体ms WH小孢子发育异常,具体表现为小孢子在减数分裂后的胞质分裂失败,小孢子没有从四分体中释放,形成多核小孢子,最终多核小孢子退化降解,从而导致雄性不育;3.通过BSA方法及遗传分析成功克隆控制突变体ms WH雄性育性基因,该基因编码驱动蛋白（Kinesin）,是大豆雄性育性基因MS1（Male Sterile 1）的等位基因ms1-8;亲本黑花豆重测序结果表明该突变位点可能是自然突变产生或来自其他ms1材料。本研究中利用混合分离分析（Bulked-Segregation Analysis,BSA）测序方法结合遗传分析成功克隆了控制ms WH雄性育性的基因,并通过半薄切片实验及田间农艺性状统计分析进一步揭示了该位点的生物学功能,为智能不育杂交育种技术（Seed Production Technology,SPT）提供花粉失活（败育）基因资源,为大豆杂种优势利用提供可靠的理论依据。

关键词：大豆杂种优势雄性不育 BSA ms1

基于二氧化钒异质结器件的光电与温度特性研究

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基于二氧化钒异质结器件的光电与温度特性研究

作者：姚宽洪电子科技大学

学位级别：硕士

肺部感染合并重症脓毒症30天死亡的预测模型

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中国呼吸与危重监护杂志 2024年第6期23卷 381-389页

作者：姚妙恩陈瑞兰广州中医药大学第二附属医院芳村医院重症医学科

目的探讨肺部感染合并脓毒症重症患者30天死亡的独立危险因素并建立预测模型。方法分析MIMIC-Ⅲ数据库诊断为肺部感染与脓毒症的患者，其中CareVue数据库为训练队列（n=934）,Metavision数据库为外部验证队列（n=687）。建立COX比例... 详细信息

目的探讨肺部感染合并脓毒症重症患者30天死亡的独立危险因素并建立预测模型。方法分析MIMIC-Ⅲ数据库诊断为肺部感染与脓毒症的患者，其中CareVue数据库为训练队列（n=934）,Metavision数据库为外部验证队列（n=687）。建立COX比例风险回归模型，筛选独立危险因素，绘制列线图。对模型进行内部交叉验证、外部验证，运用受试者操作特征曲线（receiver operator characteristic curve,ROC曲线）、Calibration图及决策曲线分析分别检测模型的区分度、校准度及获益，并与序贯器官衰竭评分（sequential organ failure assessment,SOFA）模型进行比较。结果年龄、SOFA评分、白细胞计数≤4×10～9/L、中性粒细胞百分比>85%、血小板计数≤100×10～9/L、血小板计数>300×10～9/L、红细胞体积分布宽度>15%、血尿素氮、乳酸脱氢酶水平为独立危险因素。模型的ROC曲线下面积为0.747（训练队列）及0.708（外部验证队列），在区分度、校准度、获益上优于SOFA评分模型。结论本研究建立的模型可准确、有效地预测疾病死亡风险，为早期识别高危患者提供可视化评估方法。

关键词：脓毒症肺部感染 COX比例风险回归模型列线图

集成AI大语言模型的在线编程实验平台设计与实现

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实验技术与管理 2024年第8期41卷 215-221页

作者：厉旭杰顾雨辰姚持恩温州大学计算机与人工智能学院浙江温州325035

传统在线编程实验平台受限于反馈信息的局限性、忽视代码风格及规范性、代码的可读性、代码的效率等多种因素,不利于学生的学习和发展。该文设计并实现了一个集成AI大语言模型的在线编程实验平台方案,该方案在传统平台基础上,引入了大... 详细信息

传统在线编程实验平台受限于反馈信息的局限性、忽视代码风格及规范性、代码的可读性、代码的效率等多种因素,不利于学生的学习和发展。该文设计并实现了一个集成AI大语言模型的在线编程实验平台方案,该方案在传统平台基础上,引入了大语言模型的实时代码建议、程序安全扫描和判题结果分析优化功能。通过AI大语言模型的实时分析、诊断和优化建议,大大提高了教学效果,增强了学生与系统的互动,能够使学生更好的理解编程概念并提升解决问题的能力。该研究证实了AI模型在编程教育中的价值,并为人工智能在高等教育技术的应用提供了新的视角和策略。

关键词：大语言模型编程实验平台程序设计人工智能

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