用迭加法分析非线性网络的稳定性Z

非线性网络N建立周期振荡的充分必要条件是存在一个满足功率平衡P=0,Q=0的等效模型,这个模型是无限多个线性微变模型N     

小世界网络模型的非线性动力学研究

基于非线性动力学理论,研究了小世界网络模型的非线性动力学现象.首先,在已有的小世界网络非线性动力学模型基础上,从向量场角度,对其中随参数变化系统的定常状态失稳而出现的Hopf分岔进行了数值分析,并根据Hopf分岔的分析结果,对系统在一定参数条件下定常状态的失稳及周期振荡的产生进行了解释;然后,将向量场控制方程转化为映射,从直观映射的角度,详细分析了其中的定量状态,失稳导致的倍周期分岔、系列倍周期分岔,以及周期-3状态,从而证明系统存在混沌特征.研究表明:该系统蕴含有丰富的非线性动力学行为,通过对该类"非均匀"动力系统深入的理论分析,探索出产生各类复杂非线性动力学现象的机理,从而实现对该类网络系统的有效控制.     

基于绿灯时间等饱和度的离线Q学习配时优化模型

首先对传统的绿灯时间等饱和度概念进行了扩展,提出了分级绿灯时间等饱和度。在此基础上,针对分级绿灯时间等饱和度目标,构造了奖赏函数,建立了定周期和变周期两种模式下的四种离线Q学习配时优化模型。相对于在线Q学习模型,离线Q学习模型更适合交叉口信号配时优化,变周期模式的离线Q学习模型可以获得解的结构、最优解的分布,这是传统配时理论不具备的。算例结果表明,定周期模式下最优解是唯一的。变周期模式下最优解是不唯一的,呈带状,奖赏分级模型比奖赏不分级的最优解更加集中。     

非线性优化GM(1,N)模型及其应用研究

GM(1,N)模型在因素一次累加弱化系统指标间波动性和灰性的基础上,建立了各因素线性关系的灰色模型,但其强制性的线性假设以及不够完善的求解方法致使其实际运用较少. 为解决这类问题,文章提出了两个非线性优化的GM(1,N)模型--非线性GM(1,N,x_1~((0)))和GM(1,N,x_1~((1)))模型,即在GM(1,N)白化方程的基础上建立因素间非线性关系,并通过BP网络拟合,最终得出拟合结果和预测值.进一步证明了两种非线性GM(1,N)模型均属于GM(1,N)的派生形式,并提出了运用非线性优化GM(1,N)模型进行指标预测的具体方法. 最后通过一个实例进一步表明该模型的可行性与优化性.     

生鲜农产品冷链物流网络节点和配送的优化

针对冷链物流网络的网点布局和运输问题,提出了以冷链物流的网点建设成本和运营成本为优化目标的非线性混合整数规划模型,该模型需要同时满足网点的最大距离约束,产地的产量约束和网点的最大容量约束,然后用量子粒子群算法对该模型进行求解。算例得出在一个运营周期内最低的总成本为2670万元,有效解决冷链物流网络的网点布局和运输配送问题。该模型对其他物流网络具有良好的适应性,便于推广应用。     

非线性优化GM(1,N)模型及其应用研究

GM(1,N)模型在因素一次累加弱化系统指标间波动性和灰性的基础上,建立了各因素线性关系的灰色模型,但其强制性的线性假设以及不够完善的求解方法致使其实际运用较少。 为解决这类问题,文章提出了两个非线性优化的GM(1,N)模型--非线性GM(1,N,x(0)1)和GM(1,N,x(1)1)模型,即在GM(1,N)白化方程的基础上建立因素间非线性关系,并通过BP网络拟合,最终得出拟合结果和预测值。进一步证明了两种非线性GM(1,N)模型均属于GM(1,N)的派生形式,并提出了运用非线性优化GM(1,N)模型进行指标预测的具体方法。 最后通过一个实例进一步表明该模型的可行性与优化性。     

无标度网络的指数增长与动态局域世界

从无标度网络指数式演化的角度，给出了BA修改模型的解析结果和数值模拟。解析结果表明，无标度网络的演化速率满足关系式0.5〈β≤1，且幂指数满足r=2β＋1的形式。在此基础上，发现择优连接过程发生在动态局域世界上，其规模与整个网络的规模成正比。     

倍频程带线环行器最佳设计理论

本文分析了倍频程带线环行器设计理论,给出了用双Y结加一级λ_g/4阻抗变换器构成的倍频程带线环行器最佳设计程序,全部计算比Y.S.Wu等给出的设计简单。设计出2-4GHz Y结环行器的典型参数为:插损α_+≤0.4dB,隔离α_- ≥20dB,VSWR:S≤1.25。一个倍频程低损耗和高隔离性能证明了不需要重复设计周期。文中还描述了倍频程带线环行器的有载Q_L在0.5≤κ/μ≤1范围工作时相似文献   

单滞后区间动力系统的指数稳定性

用矩阵测度和不等式研究了单滞后时变区间动力系统 x=N[P ,Q]x(t) N[C ,D]x(t-τ) (τ≥0 )的指数稳定性 ,给出了其指数稳定的判别准则 ,而没有使用通常的指数变换 ,并给出了数值例子。推广和改进了文献 [1～ 3]的工作。     

广义诺尔顿和戴维南定理的混合形式

n端线性有源网络A,可以用一个线性模型A_eq等效,A_eq由n-1=m端口无源网络P与m个独立源组成,A和A_eq对于接入端口的任意线性或非线性的n端负载L,贡献相同的端口电压和电流.它事实上是广义诺尔顿和戴维南定理的混合形式,只要A和L组成的全体网络W是唯一可解的,则混合等效的线性模型A_eq必然存在.     

一种并行设计过程中耦合活动识别算法的研究

分析了组成并行设计过程的活动之间的关系 ,将活动间的结构特征转化为代数矩阵的形式加以表示 ,提出用图论的方法来解决耦合活动识别的问题 ,即通过求图的强连通分支的方法来识别耦合活动 ,并给出了具体的算法及实例。     

移动机器人在线路径规划算法研究

主要讨论了不确定环境下移动机器人运动路径的在线规划算法。在此方法中 ,预定目标被定为吸引子 ,而障碍物被定为排斥子。这样 ,路径规划就转换为应用牛顿定理进行迭代计算。该算法简便 ,实时性强 ,能自动地适应工作环境中障碍物的位置变化和随机出现 ,使机器人准确避开障碍 ,安全到达目的地。实验结果表明 ,此算法效果良好。     

分布交互仿真的时空一致性

时空一致性是分布交互仿真中的一个基本问题，严重的时空不一致会对仿真的效果造成很大的影响，甚至导致仿真失败。作者建立了时空一致性的基本概念框架，提出了其度量指标，然后提出了分布交互仿真系统的一个设计准则，利用分布交互仿真的时空一致性进行了定量分析。     

用于神经网络直接逆控制的连续空间遗传算法

为解决神经网络直接逆控制中训练样本的获取问题 ,提出了一种神经控制器的设计方法。通过对连续空间遗传算法的编码和遗传算子进行适当改进 ,采用保留精英的线性排序选择 ,避免成熟前收敛 ,并给出算术交叉算子和乘法变异算子 ,使算法同时具有好的搜索精度和搜索效率 ;然后采用这种改进的遗传算法对非线性动态系统的控制进行优化 ,获得了基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的最优控制序列 ,并以此训练神经网络控制器。最后给出了以同步机为控制对象的仿真结果。     

高速光纤数字传输系统中误码率的一种并行测试方法

介绍了误码率的基本概念 ,并着重论述了有码间串扰误码率的计算方法。提出了一种新的在多路复用光纤传输系统中 ,利用低速的图形发生器和误码测试仪测试高速串行有码间串扰误码率的方案 ,给出实测结果 ,实验结果与理论分析相符合。     

HLA对象模型与面向对象模型概念的比较

对象模型是实现ＨＬＡ邦联成员间互操作性的基本方法和手段。ＨＬＡ对象模型支持邦联的规划,邦联执行过程中数据交换需求的定义,以及完成ＲＴＩ的初始化。ＨＬＡ对象模型模板为描述ＨＬＡ对象模型提供了标准化的方法。在ＨＬＡ中许多对象建模的基本概念与传统的面向对象的软件开发方法有相同之处,但相同的术语在意义上却有着显著的区别。这篇文章的目标是强调和明确二者在语义和概念上的不同之处,便于更好地理解ＨＬＡ对象模型     

重建二维轴对称电导率剖面分布的快速有效方法

用变形玻昂迭代法 ( DBIM)来重建二维轴对称电导率剖面分布 ,着重讨论了提高反演计算效率的方法。首先是利用数值模式匹配 ( NMM)解的 z向解析性 ,导出了 z向积分的解析结果 ,而径向数值本征模用线性插值 ,从而避免了二重数值积分 ;其次用双共轭梯度法 ( BCG)求解矩阵方程。数值模拟结果表明 ,采用上述方法后可以大大提高计算效率和改善成像质量。     

神经元的集聚原理与智能子波神经网络

在对神经元机能空间分布结构和状态转换深入研究的基础上，提出了神经元的集聚原理，并通过构造一种基于广义子波基函数的神经元积聚模型，讨论了由此实现的智能子波神经网络所具有的广义结构可调和广义信息记忆等智能化特性。最后，通过两个仿真实验验证了新网络模型在有关实际问题解决上的可行性和高效性。     

解Job-Scheduling调度问题的一种遗传算法

带有截止期的作业调度问题是企业管理、操作系统中重要而又基本的问题之一。利用遗传算法解决了操作系统中单机、无资源约束 ,且每个作业可在等量时间内完成的作业调度问题。在系统地讨论了带有截止期的作业调度有关理论的基础上 ,设计并实现了该问题的一种新型算法———基因型算法。最后给出了算法的一些运行结果。实验仿真结果表明 ,该算法具有很强的鲁棒性。     

超宽带雷达频带分割滤波器设计

在分析超宽带雷达频带分割滤波器对于系统性能影响的基础上，提出了基于最小频域方差准则的数字滤波器设计新方法，与经典的Daubechies滤波器相比，采用这种方法设计的滤波器具有较小的频域方差和过渡带，更适合于频带分割滤波器的设计，设计结果证明了该设计方法的有效性。