系统辩证学与和谐社会的构建及管理

以差异协同律为核心的系统辩证学为和谐社会的构建和管理提供了一种新的理论视角,它扬弃了哲学对和谐的理解,把整体、秩序、协同作为构建和管理和谐社会的要素。管理科学要有效地处理复杂环境中涌现出来的不确定性,就应将系统辩证学作为管理和谐社会的一种理论指南。     

动态投资组合风险控制策略

从股市上采集的大量股票收益率数据表明,前后相邻的股票收益率数据呈现出一定程度的依赖关系,即前期收益率呈现出大的波动幅度,紧接着后期收益率也呈现出大的波动幅度,这样的波动特点被称之为"波动聚集性","风险传染性",在金融计量上,通常用收益率的方差来定量刻画收益率的波动幅度的大小和相应收益率风险的大小,因此本文选用能准确拟合金融资产收益率方差的GARCH模型来刻画金融资产收益率的这种"风险传染性",在此基础上应用协同持续思想构建了投资组合的风险优化控制模型,并求得了相应最优投资组合权重.选取6支股票作了实证检验.检验结果表明,按该模型配王的投资组合收益率长期被控制在较小的风险范围,在统计上亦表现出较高的夏普比.     

脉冲直接力控制简易制导弹药命中精度研究

研究了基于弹体捷联激光四象限探测器体制下,利用脉冲力进行质心控制的弹道修正技术.通过外弹道模型的建立和数值仿真,研究了弹丸落角、脉冲发动机作用位置偏离质心距离、脉冲发动机工作宽度和总冲散布等因素对于弹道修正精度的影响,对比得出了影响弹丸修正精度的主要因素,为工程实现提供理论支持.     

利用平衡计分卡进行企业信息资源规划

阐述了信息资源规划在企业信息化建设过程中的重要性,在此基础上提出企业信息资源规划的首要任务是制定企业信息化建设的战略目标,通过分析案例企业的成功IT革新经历,介绍了如何利用平衡计分卡帮助企业了解其信息资源利用的战略需求并实现企业信息战略与商业战略的协同关系,从而明确企业信息化建设的目标和方向。     

基于复杂网络的指挥控制信息协同模型研究

网络化作战的时代特征迫切需要新的仿真模型和评价方法,以预测信息优势对作战效果的影响。在描述网络化指挥控制活动特点的基础之上,从复杂网络角度出发建立起指挥控制信息协同模型,并就不同规则演化下的网络特征变化进行了定量分析,从而为评估信息协同对作战效果的影响提供了新的研究思路和方法。     

MP-GWO算法在多UCAV协同航迹规划中的应用

多无人作战飞机(UCAV)协同航迹规划是多UCAV协同作战的重要组成部分,对协同作战的结果有很多的指引作用。多UCAV协同航迹规划属于多峰值优化函数求解问题,其求解稳定性比较差。为解决多UCAV协同航迹规划求解稳定性较差的问题,首先在对影响多机协同约束条件研究分析的基础上,结合单机航迹规划求解中的核心指标,建立了多UCAV协同航迹优化函数;其次利用多种群灰狼算法(MP-GWO)在求解多峰值优化函数问题上比较稳定的特点进行求解,最后将MP-GWO分别与GWO算法、EA算法和在新增威胁环境下的求解结果相比较来验证算法的优越可行性。仿真结果表明,MP-GWO算法对多峰值问题具有求解稳定性,能够适应突发威胁环境下的求解。     

用软硬件协同设计成像器稳定装置数字控制系统

软硬件协同设计技术是应现代电子系统设计的需求而产生的一项新技术 ,对现有的系统设计思想和设计方法将产生变革性的影响 ,有传统设计方法无可比拟的优点。简要介绍了软硬件协同设计技术的设计思想 ,并应用此技术设计完成了成像器稳定装置数字控制系统     

谈航空武器的几个术语

一、精确制导武器精确制导武器也称精确制导弹药,英文名分别为PrecisionGuidedWeapons(PGW)和PrecisionGuidedMunitions(PGM),是目前国内外通用的、跨行业、跨军兵种的一个军事技术术语,是以制导与非制导分类的、泛指所有带制导控制装置的、一个庞大的武器范畴。按它的运载平台     

基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化

现有的基于车载传感器的商用车自动紧急制动(AEB)系统存在视野盲区等原因,功能受到了很大的限制。为了提高商用车AEB系统的安全性和可靠性,该文提出了基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化方法。首先,通过实车测试获取车车通信在不同工况下的通信时延规律,使用该时延规律对环境车的速度、位移和坐标等参数进行补偿修正,弥补通信时延对系统决策造成的影响。然后,制定交叉口路段处的商用车自动紧急制动策略,在两车即将碰撞时控制本车的制动系统以最大的制动减速度自动紧急制动,避免碰撞的发生,并基于不安全控制行为分析,对AEB决策系统进行优化。最后对提出的优化方法进行了仿真和实车测试,结果表明,该方法能够有效地防止两车在交叉口处相撞,具有较高的安全性和可靠性。     

基于个性化隐私保护的协同过滤算法

差分隐私可以有效解决推荐系统的隐私泄露问题,但是其引入的噪声会降低推荐系统的性能.此外,不同用户对隐私保护的敏感性是不同的,考虑用户的个性化需求可以减少加入的噪声,有助于提高推荐系统性能.综合以上两个维度,在考虑用户评分敏感性的基础上,提出了一种个性化的差分隐私保护协同过滤算法.算法在用户本地划分评分的隐私敏感度,并采用随机翻转机制对隐私敏感评分进行隐私保护.服务器获取扰动后的数据,利用贝叶斯估计方法重构项目之间的联合分布以提高算法的推荐准确性.理论和实验结果表明,算法在保护用户隐私安全的同时具有良好的推荐性能.