空间维视角下中国建筑产业竞争力形成机理差异化研究

针对中国区域建筑产业在发展过程中存在着明显差异性的现状, 在充分借鉴原有研究成果的基础上, 将DEA-DA模型与PLS结构模型结合, 实证研究了中国建筑产业竞争力形成机理在空间上存在的差异. 研究发现, 区域经济发展和生产要素投入两个指标在各区域中均极大地促进了竞争力的提升, 但其影响程度却存在着一定的差异; 建筑辅助产业、创新状况和产业组织三个指标, 对于不同区域中建筑产业竞争力的提升影响机理不尽相同; 竞争力度量的两个方面, 生产效益与生产效率, 在不同区域之间产生了不同的关系. 研究实现了产业竞争力在空间维上的理论与方法创新, 为后续面向中国建筑产业协同发展的产业规制研究奠定了必要的基础.     

基于BOM组件模型的可组合性研究

首先讨论了仿真模型及其接口,模型的语法组合、语义组合以及组合的判定方法。重点研究了BOM模型组件在HLA中的运用,利用BOM状态机分析了基于BOM的仿真模型组件的组合特性,探讨了基于BOM仿真模型组件的仿真系统框架的构建方法,研究了在资源库管理系统中基于BOM组件的模型组合装配问题。通过对基于BOM的组件模型的可组合性研究,促进了模型开发和接口设计的标准化,同时增强了模型的重用性和互操作性,提高了建模仿真的效率。     

车辆电液动力制动系统的联合仿真与实验

为了满足车辆电液动力制动系统集成设计要求,以ZL50装载机为例,构造了虚拟样机模型并通过实车试验验证了模型的正确性;在MATLAB/Simulink环境下,建立了多回路电液动力制动系统的液压模型并搭建了相应实验台,实验验证了液压模型的正确性;设计了机械模型与液压系统控制模型之间的参数关联,建立了装载机电液制动联合仿真模型并进行分析。结果表明虚拟样机模型与液压系统模型之间实现了无缝链接,验证了该设计方法的有效性和实用性。     

广义离散灰色预测模型及其应用

基于离散灰色预测模型提出了广义离散灰色预测模型(GDGM(1,1)模型),它包含了常见的齐次与非齐次指数序列模型,一次累加抛物型自回归模型,以及一次累加时变线性模型;证明了对四类特殊序列具有模拟完全重合性;研究了在数乘变化下模型参数与模拟值的变化规律以及相对误差的不变性;给出了模型建模步骤及其方法,通过实例对DGM(1,1)模型,NDGM(1,1)模型,CDGM(1,1)模型,TDGM(1,1)模型,NHGM(1,1,k)模型,GM(1,1)直接建模模型以及本文模型的模拟预测效果进行了比较,结果表明GDGM(1,1)模型能够提高预测模拟精度.     

作战模型验证的过程成熟度模型

作战模型由于自身的特点,它的验证问题一直是一个难点。分析了影响作战模型验证的主要因素,总结了作战模型验证的一般方法,研究了作战模型验证的过程成熟度模型,有助于作战模型验证人员在验证过程中进行阶梯式的改进。     

基于组件技术的仿真模型重用性度量

仿真模型重用是当前建模与仿真领域研究的热点之一.仿真模型重用性度量是仿真模型重用研究的重要内容.基于组件技术的仿真模型是当前仿真模型建立的趋势,研究基于组件技术的仿真模型的重用性有重要意义.通过分析影响仿真模型重用性的因素,提出了基于组件技术的仿真模型的一般重用性度量模型,并结合仿真模型重用实际提出了基于组件技术的仿真模型的相对重用性度量模型,最后通过实例计算了仿真模型的相对重用性.     

SV模型的聚合及其边际化研究

讨论了SV模型与ARMA模型之间的关系,说明了SV模型可由ARMA模型表示;研究了一维SV模型的时间聚合、多维SV模型的边际化以及同期聚合问题,得出了在上述3种情况下,相应模型均为ARMA模型的结论.     

基于MODELCENTER的EPUAV系统模型建立与参数优化

建立了小型电动无人机(EPUAV)的系统模型,包括几何外形模型、气动参数计算模型、质量计算模型、发动机模型和操稳性模型.基于多学科协同设计集成优化平台ModelCenter进行系统集成,并建立了EPUAV的多学科设计优化模型,利用遗传算法实现了EPUAV的总体参数优化设计,实现了EPUAV的快速总体优化设计平台.飞行试验验证了EPUAV系统模型准确性,优化结果满足设计要求.     

基于"当前"统计模型的交互式多模型算法

提出了一种基于"当前"统计模型的交互式多模型算法。在交互式多模型算法框架内,计算"当前"统计模型的概率,自适应地调整"当前"统计模型中目标加速度,使其能够反映目标的机动特性,充分发挥了"当前"统计模型和交互式多模型算法的优点,扩大了"当前"统计模型的应用范围,提高了"当前"统计模型的自适应性。Monte Carlo仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于UML的SMP2模型设计方法研究

SMP2标准缺少对仿真概念建模环节的支持,建模人员难以直接进行SMP2模型设计。提出将UML作为SMP2的概念建模工具,使得SMP2设计模型可由UML模型自动生成。研究了UML到SMP2设计模型的元模型映射关系,构建了面向SMP2设计模型的UML Profile,基于XSLT设计实现了UML模型到SMP2设计模型的自动转换,进行了实例验证。     

商业银行非现场监管的模式识别方法

商业银行非现场监管在整个商业银行监管体系中占有中枢神经的地位，文章将商业银行非现场监管作为模式识别分类问题进行研究，提出了通过神经网络的建模，构造基于马哈拉诺比斯距离的联合判别模型的方法，并以实际数据为基础验证了模型的有效性，进行了商业银行分类识别。     

基于主成分分析和聚类分析的烤烟质量评价模型构建

为了建立更为科学、客观的烟叶质量评价方法,采用外观质量评价与常规化学成分评价相结合的方法,研究8个外观质量指标和8个化学成分指标,建立了基于主成分分析和聚类分析的Fisher判别函数的烟叶质量评价模型,并对河南省平顶山市42个烟叶样品进行了分类。采用主成分分析方法共提取了6个主成分,并对各个样品6个主成分得分进行聚类分析,同时根据6个主成分得分和聚类分析结果进行判别分析,对比Fisher判别函数和聚类分析的结果,两者有较好的一致性。因此,可以利用这个烟叶评价模型对烟叶进行质量评价。这使得烟叶质量评价方法更加客观,也开辟了烟叶质量评价的新途径。表5,参16。     

Discriminant analysis based on statistical depth

<正> In the past two decades,many statistical depth functions seemed as powerful exploratoryand inferential tools for multivariate data analysis have been presented.In this paper,a new depthfunction family that meets four properties mentioned in Zuo and Serfling(2000)is proposed.Then aclassification rule based on the depth function family is proposed.The classification parameter b couldbe modified according to the type-Ⅰ error α,and the estimator of b has the consistency and achievesthe convergence rate n~(-1/2).With the help of the proper selection for depth family parameter c,theapproach for discriminant analysis could minimize the type-Ⅱ error β.A simulation study and a realdata example compare the performance of the different discriminant methods.     

基于最大间距准则(MMC)新的有效特征提取方法

基于最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)下,提出一组具有标准正交性的最佳鉴别矢量的计算方法和一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。这种方法的目的是寻求一组最佳鉴别矢量既要使投影变换后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要减小最佳鉴别矢量间的统计相关性。与原MMC特征提取方法相比,新的特征提取方法降低了甚至消除了最佳鉴别矢量间的统计相关性,提高了识别率。通过分别在ORL人脸库和NUST603人脸库上实验结果表明提出的具有统计不相关性的MMC特征提取方法在识别率方面整体上好于原MMC特征提取方法和常用的主成分分析(PCA)法。另外,揭示了MMC准则特征提取与Fisher准则特征提取的内在关系。     

二维最大散度差图像投影鉴别分析

提出了一种新的二维散度差图像投影鉴别分析方法。该方法利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则，从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析所遇到的小样本问题时。所提出的方法是直接基于图像矩阵的，与以往的基于图像向量的鉴别方法相比，它的突出优点是大大提高了特征抽取的速度。在ORL人脸数据库和AR标准人脸库上的仿真试验结果表明，所提出的方法不仅在识别性能上优于传统的散度差鉴别分析，特征抽取的速度有了较大幅度的提高。     

基于四阶累积量与核Fisher判别分析的MPSK信号分类方法

提出了一种基于高阶累积量和核Fisher判别分析的MPSK信号自动调制识别方法。该算法选取信号的四阶累积量作为分类特征,利用核函数的思想把特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中采用线性Fisher判别分析实现了数字信号的分类。选用了径向基核函数,使用一对一或一对余多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳健的多类核Fisher判别分析分类器。计算仿真结果表明,基于核Fisher判别分析的分类器具有良好的性能,它与支持向量机的分类精度相当,且训练时间较短。     

一种最优的核Fisher鉴别分析与人脸识别

基于核的Fisher线性鉴别分析(KFDA)已成为抽取非线性特征的最有效方法之一。但是,针对必然面临的奇异性问题,如何抽取非线性最优鉴别特征还没有得到很好的解决。基于同构映射的思想,我们提出了一种最优的核Fisher鉴别分析(OKFDA)方法,从理论上巧妙的解决了奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题。在FERET人脸库的子库上的实验结果验证了OKFDA方法的有效性。     

CNC系统的一种刀具半径补偿理论

本文基于实分析,为CNC系统提出了一种刀具半径补偿的理论。它严格地定义了“过加工”概念;提出了新的“掩盖”概念;给出了它们的判别定理和求刀具半径补偿的算法。     

基于线性判别分析的时频域特征提取算法

针对复杂环境中的声目标特征提取与选择问题,结合声信号时频域的特点,提出了一种时频域相结合的特征提取方法。首先,对信号进行小波分解,达到去噪目的;然后,将短时能量、短时平均幅值、过零率及频带能量值作为原始特征矢量,并结合Fisher判别准则进行特征选择,以此构造低维特征向量;最后,对两类声目标的实测样本数据进行特征提取,并采用支持向量机和K近邻两种分类器对该特征提取方法的有效性进行校验。实验结果表明,采用“时域+频域+线性判别分析”的特征提取方法简单有效,且与单一时域或频域的特征提取方法相比,识别率更高。