变时滞随机模糊细胞神经网络稳定性分析

本文旨在研究一类带变时滞的随机模糊细胞神经网络的稳定性.通过构造恰当的Lyapunov泛函并运用线性矩阵不等式（LMI）理论，作者给出了保证这类神经网络全局渐近稳定的充分条件.本文推导出两个定理：一个用以判定文中模型的全局渐进稳定性，一个用以判定该模型在均方意义下的全局渐近稳定性.     

基于SBM-Malmquist的长三角城市群绿色发展效率测度与评价

利用熵值法、SBM-Malmquist模型对2005—2018年长三角核心城市群绿色发展效率及全要素生产率进行了评价，并检验了其收敛性。结果表明，样本期间长三角城市群整体的绿色发展效率较高，主要受技术进步的影响，总体呈现上升趋势，区域内总体差距在逐年缩小，安徽省绿色发展水平总体落后于区域内其他省市；区域内城市群间绿色发展效率不均衡，各省份内核心城市与外围城市之间的地域差异较为明显。只有推动长三角地区绿色发展效率同步提升，才实现区域绿色一体化发展。     

基于激光雷达与深度相机融合的SLAM算法

针对单一传感器地图构建时存在环境表征不充分，无法为移动机器人自主导航提供完整环境地图等问题，本文通过将激光雷达与深度相机获取的环境信息进行互补融合，构建出更完整精确的栅格地图。首先，对传统ORB-SLAM2算法进行增强，使其具备稠密点云地图构建、八叉树地图构建以及栅格地图构建等功能。其次，为验证增强后ORB-SLAM2算法的性能，在fr1＿desk1数据集和真实场景下进行测试，数据显示增强后ORB-SLAM2算法绝对位姿误差降低52.2%,相机跟踪轨迹增长14.7%,定位更加精准。然后，D435i型深度相机采用增强型ORB-SLAM2算法，激光雷达采用的Gmapping-Slam算法，按照贝叶斯估计的规则进行互补融合构建全局栅格地图。最后，搭建实验平台进行验证，并分别与深度相机和激光雷达2个传感器建图效果进行对比。实验结果表明，本文融合算法对周围障碍物的识别能力更强，可获取更完整的环境信息，地图构建更加清晰精确，满足移动机器人导航与路径规划的需要。     

基于扩张观测器的HMCVT换段离合器油压跟踪控制

针对液压机械无级变速器(HMCVT)换段离合器油压跟踪控制过程中，不匹配干扰造成实际油压与期望油压产生偏差的问题，提出了一种基于扩张观测器的全局终端滑模控制算法，以实现油压的高精度跟踪控制。通过建立带有不匹配干扰的非线性湿式离合器数学模型，推导了油压控制系统的状态方程，使用扩张观测器对不匹配干扰进行估计，设计了一种能够快速收敛的全局终端滑模控制算法，并将干扰估计值补偿到控制算法中以提高控制精度和降低滑模控制的抖振。基于全局终端滑模控制算法设计了换段离合器油压跟踪控制器，通过试验对控制器效果进行了验证。结果表明，扩张观测器能够有效观测不匹配干扰，与传统终端滑模控制算法相比，基于本文算法设计的油压跟踪控制器动态响应时间仅为0.13 s,超调量为0.08 MPa,且无明显抖振。在换段过程中，冲击度降低12.7%,滑摩功减少10.2%,表明所提油压跟踪控制算法具有较好鲁棒性，能够改善换段离合器的接合品质。     

基于净碳汇的农业生态效率测度、时空演进及收敛性研究——以贵州78个县域为例北大核心CSCD

本文借助2015—2020年贵州省78个县域面板数据,将农业净碳汇纳入期望产出,采用基于SBM方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数测度农业生态效率,综合运用Dagum基尼系数分解法、Kernel密度估计法和β收敛模型系统分析贵州农业生态效率的时空演变特征。研究发现:贵州全省及五大区域农业生态效率总体呈波动上升趋势;各区域内差异均呈现扩大趋势,说明各区域内部不同县域农业生态效率不均衡问题日益突出;五大区域间差异总体呈扩大趋势,说明不同区域的农业生态效率逐渐失衡;对差异进行分解发现区域间差异已大于超变密度,成为差异主要贡献来源。贵州全省及五大区域核密度分布曲线在观测期内均存在右移趋势,且存在不同程度的极化趋势。全省及五大区域基本支持绝对β收敛,考虑差异化影响因素之后,不同区域农业生态效率会逐渐收敛至各自稳态水平。     

安徽数字经济发展的区域差异及收敛性分析

基于2011—2019年安徽省16个城市的面板数据，采用熵值法测算各城市数字经济发展水平，运用泰尔指数揭示数字经济发展的区域差异，利用空间收敛模型检验其收敛趋势。研究发现：安徽数字经济发展还很不充分，未来提升空间很大；合肥数字经济发展水平遥遥领先，其他城市与之相比差距较大；安徽数字经济发展的区域差异性不断缩小，但合肥与其他城市之间的绝对差异在增大；数字经济发展初期较落后的城市后期表现出较好的发展态势，皖中地区六市具有最先趋于一致的态势。