绩效评价问题一类新的多目标优化方法

【目的】提出绩效评价问题一类新的多目标优化方法。【方法】通过构建体现公平与激励兼容的具二次形式的一次分值转换函数,利用"K-均值"算法对评价对象进行归类,进而构建满意度函数,在此基础上构建以评价对象满意度尽可能大为目标的多目标优化模型,并对该模型进行标量化处理。【结果】标量化模型结构更加简洁,能获得弱有效解。【结论】新的多目标优化方法在绩效评价问题中能获得较高的整体满意度。同时也提出了绩效评价中一些需要进一步突破和解决的关键科学问题。     

采用P4的数据平面NAT-DP技术方案

针对协议转换（network address translation protocol translation,NAT PT）技术服务于 IPv4和IPv6节点之间的通信,无法实现多协议节点之间的数据包通信,缺乏协议扩展功能的问题,提出一种基于P4的网络地址 可编程数据平面协议转换（network address translation programmable data plane protocol translation,NAT DP）技术方案。该方案运用可编程协议无关报文处理语言完成解析器、控制流和匹配动作表的定义,实现多协议数据包在数据平面的解析、协议转换与重组。实验结果表明,该技术方案可以有效解决NAT PT的协议扩展性问题,并使管理员在数据平面实现协议转换机制的可重配置。     

融合运动状态信息的高速相关滤波跟踪算法

为解决相关滤波(Discriminative Correlation Filter,DCF)算法在快速运动、遮挡、尺度变化等复杂情景下的跟踪失败问题,提出一种融合运动状态信息的高速相关滤波目标跟踪算法.在传统DCF算法基础上做出以下改进:(1)在跟踪框架中融入卡尔曼(Kalman)滤波器,利用目标运动状态信息对预测运动轨迹进行修正,以解决目标复杂运动时易跟丢问题,提高跟踪精度;(2)训练一个独立的尺度相关滤波器进行目标尺度预测,并利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)进行特征降维处理,提高跟踪速度;(3)提出一种高置信度更新策略判断是否对位置滤波器进行模板更新,以及是否采用Kalman滤波器预测位置作为目标位置.最后在OTB-100数据集上进行算法测试,提出算法平均精度与成功率分别达到74.8%与69.8%,平均帧率为84.37帧/s.相较其他几种主流算法,本文算法有效提高跟踪性能,并保证了跟踪速度,满足实时性要求,在遮挡、背景模糊、运动模糊等复杂情况下能够保持良好的跟踪效果.     

基于随机跳违约强度的可转换债券的定价

在约化模型框架下,研究具有随机跳违约强度的可转换债券定价问题.应用风险中性定价原理建立随机跳跃幅度服从双指数跳扩散过程,股票价格服从时变扩散模型,随机利率服从Hull－White模型且两两相关的定价模型.利用鞅方法得到了此定价模型的解析解,拓展了相关文献的结论.     

关联色噪声对集合种群稳定性和平均灭绝时间的影响

基于Levins模型的研究基础上,大量研究者对“集合种群”稳定性方面的问题进行了探讨,但是之前的大多数研究都局限于确定性Levins模型,或者只是单纯地在系统中加入理想的白噪声.本文根据经典的存在生境破坏的集合种群模型,分析了具有相同关联时间的色关联高斯色噪声对集合种群稳定性的影响,根据统一色噪声近似的方法,推导出集合种群模型的近似福克－普朗克方程(AFPE),在稳态情况下,得到系统稳态概率分布函数(SPDF)的解析解.应用最速下降法,得到系统的平均灭绝时间(MFPT)的解析表达式.对计算结果进行数值分析,最终的图像分析表明：(1)加性噪声强度D的增加导致Levins模型中集合种群稳定性被弱化,而乘性噪声强度Q的增加对Levins模型中集合种群的稳定性会产生不利影响;(2)τ的增加使集合种群的稳定性得到强化;(3)噪声正关联时(0<λ<1),|λ|的增大会增加集合种群的稳定性;而负关联时(－1<λ<0),|λ|的增大却会使集合种群的稳定性弱化;(4)平均灭绝时间T(xs→x0)是Q的减函数,Q的增加会促使集合种群平均灭绝时间减小;(5)T(xs→x0)是τ的单调增函数,τ的增加延缓集合种群的灭绝.     

适应全球气候变化的森林固碳计量方法评述

在全球气候变化背景下,研究森林固碳计量方法理论具有重要意义。笔者基于文献计量学方法评述了该研究领域近年来的最新进展,比较了各森林固碳计量方法的优缺点。森林固碳计量方法主要包括基于样地清查或遥感估测和基于模型模拟的方法。选择合适的方法需要考虑数据信息、研究侧重点及各方法间的兼容性等。目前,森林碳计量的核心目标是构建各树种的异速生长方程,难点主要是尺度转换。样地调查、遥感估测和模型模拟等方法的综合运用是解决尺度转换问题和研究森林生态系统碳循环的主要趋势。特别要加强全球气候变化背景下人工林的适应性管理,科学评估人工林的固碳潜力,提升人工林固碳潜力评估方法的必要性。同时,也需要加强森林生态系统C-N-H₂O耦合循环及其生物调控机制方面的研究,降低森林生态系统碳收支评估的不确定性。     

考虑相位失配量的电力系统动态状态估计方法

针对当前电力系统中数据采集与监视控制系统（Supervisory Control And Date Acquisition,SCADA）和相量测量单元（Phasor Measurement Units,PMU）并存,以及不同规格的PMU之间不能实现完全同步的现状,引入了一种基于不完全同步PMU的电力系统动态状态估计模型,与SCADA组成混合量测系统,在此基础上提出了一种考虑相位失配量的线性动态状态估计算法.结合线性定常系统卡尔曼滤波原理,分别对相位失配量和系统状态进行滤波处理,实现对系统状态的估计.相比于传统方法,该算法的雅可比矩阵为常数阵,缩短了状态估计时间,减少了不必要的迭代.采用Matlab平台在IEEE 30节点系统上进行仿真实验,结果表明,在PMU不完全同步的情况下,提出的方法较传统的线性算法具有更好的性能,在很大程度上减小了状态估计产生的误差.     

基于量测转换与输入估计的机动目标跟踪算法

针对雷达系统中机动目标的跟踪问题,提出输入估计(input estimation,IE)与无偏量测转换（unbiased converted measurement,UCM）相融合的自适应算法。用无偏量测转换技术将观测量转换到直角坐标系,使得在极坐标系内应用IE成为可能;提出检测窗内加速度阶梯变化的假设并推导相关模型,使得单个输入估计器能够跟踪各种变化机动。仿真分析表明,算法与基于多滤波器并行工作的交互式多模型相比,跟踪精度相当,但运算量大大降低,因此适用于对性能和实时性要求较高的场合,有很好的应用前景。     

时变转移概率IMM-SRCKF机动目标跟踪算法

给出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法中Markov转移概率矩阵在线修正的方法,并将平方根容积卡尔曼滤波器(square-root cubature Kalman filter,SRCKF)引入到IMM算法中,提出一种时变转移概率的机动目标跟踪IMM-SRCKF算法。该算法利用当前量测中包含的模式信息,对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时递推估计,避免了常规IMM算法中转移概率先验确定的困难,提高了模型切换速度和跟踪精度;同时,SRCKF以目标状态协方差的平方根进行迭代更新,确保了滤波过程中协方差矩阵的对称性和半正定性,改善了数值精度和稳定性。仿真实验结果表明,该算法对机动目标的跟踪性能优于常规的IMM及IMM-CKF算法。