三种可靠性分析方法的比较研究

分析了用ＣＰＮ建模、ＧＯ法和动态故障树进行可靠性分析的基本原理，指出了其各自的构造过程，给出２个ＣＰＮ模型、ＧＯ模型和动态故障树模型实例，并在适用对象、描述系统功能、工程适用性、多态性、发现故障隐患、非单调性等方面对这三种方法进行了对比分析。最后给出这三种方法的优点与不足，并指出这三种方法在描述系统时采用功能模块化的思想和遵循系统功能流程的原则是对传统可靠性理论的一个突破。     

On Orthogonal Latin Squares and Geodetic Blocks

ＯｎＯｒｔｈｏｇｏｎａｌＬａｔｉｎＳｑｕａｒｅｓａｎｄＧｅｏｄｅｔｉｃＢｌｏｃｋｓＬＩＸｉａｎｇｗｅｎＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＨｕａｚｈｏｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７０Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄｉｎｐａｒ...     

A DEGREE CONDITION FOR THE EXISTENCE OF CONNECTED [k, k 1]-FACTORS

ＡＤＥＧＲＥＥＣＯＮＤＩＴＩＯＮＦＯＲＴＨＥＥＸＩＳＴＥＮＣＥＯＦＣＯＮＮＥＣＴＥＤ［ｋ，ｋ＋１］－ＦＡＣＴＯＲＳＡＤＥＧＲＥＥＣＯＮＤＩＴＩＯＮＦＯＲＴＨＥＥＸＩＳＴＥＮＣＥＯＦＣＯＮＮＥＣＴＥＤ［ｋ，ｋ＋１］－ＦＡＣＴＯＲＳ￥ＣＡＩＭａｏｃｈｅｎ...     

ON CONVERGENCE AND RATE OF CONVERGENCE OF ALGORITHMS IN THE MOVER－STAYER MODEL

ＯＮＣＯＮＶＥＲＧＥＮＣＥＡＮＤＲＡＴＥＯＦＣＯＮＶＥＲＧＥＮＣＥＯＦＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳＩＮＴＨＥＭＯＶＥＲ－ＳＴＡＹＥＲＭＯＤＥＬＷＡＮＧＤｏｎｇｑｉａｎ；Ｌａｗｏｋｏ，Ｃ．Ｒ．Ｏ．（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ＭａｓｓｅｙＵｎ...     

并行广义预测自校正控制器(GPC)

本文旨在讨论ＧＰＣ算法［１，２］的并行化问题，通过对原串行算法的数据流及数据相关性的分析，得到了一种三角阵列的并行算法。该算法自然导致Ｓｙｓｔｏｌｉｃ结构，并具有良好的数值稳定性。对于一个 ｎ阶系统而言，本算法采用Ｏ（ｎ２）阶的处理器单元互连成三角阵列，可以把计算时间由原来的Ｏ（ｎ３）阶（内积运算）时间提高到 Ｏ（ｎ）阶，因而具有 Ｏ（ｎ２）的加速比，其处理器的利用效率得到了很大提高。     

基于最大和最小选择的两种新的恒虚警检测器

本文提出两种基于有序统计（ＯＳ）和单元平均（ＣＡ）产生局部估计，并分别应用最大选择（ＧＯ）和最小选择（ＳＯ）产生检测单元干扰功率水平估计Ｚ的新的恒虚警检测器（ＯＳＣＡＧＯ）和（ＯＳＣＡＳＯ）。我们推导出了它们在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下的Ｐ＿（ｆａ），Ｐ＿（ｃｌ）和度量ＡＤＴ的解析表达式。分析了它们在均匀背景和强干扰目标环境之中的检测性能，并把它们与ＯＳ－、ＧＯＳＧＯ－、ＧＯＳＳＯ－ＣＦＡＲ进行了比较。结果表明，ＯＳＣＧＯ在均匀干扰背景和多目标情况下的检测性能与ＯＳ和ＧＯＳＧＯ相比，都有很明显的提高。在干扰目标数为某些值时，ＯＳＣＡＧＯ的ＣＦＡＲ损失比ＧＯＳＧＯ小近３ｂＢ。在均匀背景中，ＯＳＣＡＳＯ的检测性能与ＧＯＳＳＯ相近。但是，在多目标环境中，一定条件下的ＯＳＣＡＳＯ的检测性能甚至超过了ＯＳ和ＧＯＳＧＯ。     

GOSCA－CFAR检测器在干扰边缘中的性能分析

本文研究ＧＯＳＣＡ—ＣＦＡＲ检测器￣［１，２］干扰边缘中的性能。文中推导出了它的干扰边缘环境中虚警概率的解析表达式，分析了它抗边缘干扰的性能，并且与ＯＳ、ＣＡ、ＧＯ和ＳＯ等检测器进行了比较。结果表明，ＧＯＳＣＡ的抗干扰边缘性能比ＣＡ和Ｋ＿（ｏｓ）＝（ｋ＋ｌ）＿（ＧＯＳＣＡ）和ＯＳ相近，比抗边缘干扰性能较好的ＧＯ要差。     

Multiple Objectives under Uncertainty:IRGSD-FD Method

ＭｕｌｔｉｐｌｅＯｂｊｅｃｔｉｖｅｓｕｎｄｅｒＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ：ＩＲＧＳＤ－ＦＤＭｅｔｈｏｄＦｅｎｇＪｕｎｗｅｎ（Ｓｏｆｔ－ＳｃｉｅｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔ．，ＥａｓｔＣｈｉｎａＩｎｓｔ．ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｉｊｉｎｇ２１００１...     

一种新的基于有序统计的恒虚警处理器

本文提出一种新的基于有序统计的恒虚警检测器。这种新的检测器是广义有序统计单元平均（ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＯｒｄｅｒｅｄＳｔａｔｉｓｔｉｃＣｅｌｌＡｖｅｒａｇｉｎｇ－ＧＯＳＣＡ）恒虚警算法。对这种新的恒虚警算法在斯威林２型目标假设下，我们获得了虚警和探测概率的解析表达式。与ＯＳ－ＣＦＡＲ相比，ＧＯＳＣＡ－ＣＦＡＲ在均匀干扰背景和多目标情况下均具有最好的检测性能，并且其参考滑窗单元幅值排序时间还不到ＯＳ－ＣＦＡＲ的一半。     

DIAGNOSTICS FOR NONLINEAR REGRESSION MODEL WITH WEIGHTING OR TRANSFORMATION

ＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣＳＦＯＲＮＯＮＬＩＮＥＡＲＲＥＧＲＥＳＳＩＯＮＭＯＤＥＬＷＩＴＨＷＥＩＧＨＴＩＮＧＯＲＴＲＡＮＳＦＯＲＭＡＴＩＯＮ￥ＳＨＩＪｉａｎｑｉｎｇＷＥＩＢｏｃｈｅｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎ...     

单线铁路列车运行调整优化模型与算法研究

构造了单线区段列车运行调整混合０－１线性优化模型，该模型综合考虑了列车运行计划调整和车站到发线利用。鉴于列车运行计划调整为ＮＰＣ问题，结合问题的实际背景，提出了一种有效的大系统分解算法－动态区域局部优化算法。该算法通过构造列车状态空间树，应用分枝定界法实现局部问题的优化。对车站到发线利用提出了复杂性为Ｏ（ｎ）多项式算法。     

串联、并联、k／n（G）系统的Bayes可靠性分析

本文对不可修部件组成的串联、并联、ｋ／ｎ（Ｇ）系统的可靠性和平均寿命，给出其Ｂａｙｅｓ点估计的表达式Ｒｓ（ｔ）和ＭＴＴＦｓ，并给出算例及分析。     

An Optimal Experimental Method of the Large Scale Linear System

ＡｎＯｐｔｉｍａｌＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＭｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅＬａｒｇｅＳｃａｌｅＬｉｎｅａｒＳｙｓｔｅｍＣＨＥＮＧＪｉｌｉｎＹａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙａｎｇｚｈｏｕ，２２５００９ＺＨＯＵＺｈｅｎｈｏｎｇＷｕｈａｎＨｙｄｒａｌｉｃａｎ...     

粮食产后设施宏观优化配备的目标规划模型及其MPGP算法

粮食产后设施宏观优化配备的目标规划模型及其ＭＰＧＰ算法郭林松，何泳生，冯祖安（浙江农业大学，杭州３１００２９）ＧｏａｌＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＭｏｄｅｌｏｆＯｐｔｉｍｉｚｅｄＭａｃｒｏ－ａｌｌｏｃａｔｉｏｎｆｏｒＦａｃｉｌｉｔｉｅｓｉｎＧｒａｉｎＰｏｓ...     

动态投入产出模型在控制变量约束下的反馈控制

动态投入产出模型在控制变量约束下的反馈控制李银国（重庆建筑专科学校，６３００３０）ＦｅｅｄｇｂａｃｋＣｏｎｔｒｏｌｏｆＤｙｎａｍｉｃＩｎｐｕｔ－ＯｕｔｐｕｔＭｏｄｅｌｓｗｉｔｈｔｈｅＣｏｎｔｒｏｌｏｆＶａｒｉａｂｌｅＣｏｎｓｔｒａｉｎｔｓＬｉＹｉｎｇ...     

A MODIFIED HOMOGENEOUS AND SELF-DUAL LINEAR PROGRAMMING ALGORITHM

ＡＭＯＤＩＦＩＥＤＨＯＭＯＧＥＮＥＯＵＳＡＮＤＳＥＬＦ－ＤＵＡＬＬＩＮＥＡＲＰＲＯＧＲＡＭＭＩＮＧＡＬＧＯＲＩＴＨＭ￥ＧＵＯＴｉａｎｄｅ（ＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＱｕｆｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕｆｕ２７３１６５，Ｃｈ...     

THE GOODNESS-OF-FIT TEST BY USING MULTIVARIATE RANDOM WEIGHTING METHOD

ＴＨＥＧＯＯＤＮＥＳＳ－ＯＦ－ＦＩＴＴＥＳＴＢＹＵＳＩＮＧＭＵＬＴＩＶＡＲＩＡＴＥＲＡＮＤＯＭＷＥＩＧＨＴＩＮＧ　ＭＥＴＨＯＤＴＨＥＧＯＯＤＮＥＳＳ－ＯＦ－ＦＩＴＴＥＳＴＢＹＵＳＩＮＧＭＵＬＴＩＶＡＲＩＡＴＥＲＡＮＤＯＭＷＥＩＧＨＴＩＮＧＭＥＴＨＯＤ...     

ROW-ACTION METHODS FOR CONVEX QUADRATIC PROGRAMMING

ＲＯＷ－ＡＣＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＳＦＯＲＣＯＮＶＥＸＱＵＡＤＲＡＴＩＣＰＲＯＧＲＡＭＭＩＮＧＧＵＯＴｉａｎｄｅ（ＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＱｕｆｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕｆｕ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ２７３１６５，Ｃｈｉｎａ...     

A 2－FACTORIZATION ORTHOGONAL TO A STAR IN A GRAPH

Ａ２－ＦＡＣＴＯＲＩＺＡＴＩＯＮＯＲＴＨＯＧＯＮＡＬＴＯＡＳＴＡＲＩＮＡＧＲＡＰＨ￥ＬＩＵＧｕｉｓｈｅｎ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎａｎ２５０１００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｌｅ...     

The Optimization Technology of Complex Feedback System and Its Application

ＴｈｅＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｏｍｐｌｅｘＦｅｅｄｂａｃｋＳｙｓｔｅｍａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＣＨＥＮＧｏｎｇｙｕ（ＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ，２３０００９）ＬＩＨａｉｙｉｎ...