基于决策空间划分模型的多目标进化算法

为有效利用决定空间中的信息、提高收敛速度与准确度,提出了基于决策空间划分模型的多目标进化算法.该算法将决策空间划分成多个子决策空间并在每个子决策空间内映射出一个超球体,运用某一多目标进化算法完成超球体内个体的1轮次进化,基于粒子群优化算法的粒子移动机制实现超球体间的信息共享、引导超球体质心向最优解集方向移动.对8个测试问题的实验结果表明:基于决策空间划分模型的多目标进化算法在收敛精度和收敛稳定性方面比FastPGA,MOCell,NSGA-Ⅱ和SPEA2算法表现出更好的性能.     

关于乘法分拆数上界的一个注记

设f(n)表示分解自然数n为大于1的整数因子乘积的所有方式的数目,用初等简洁的方法改进了f(n)的上界,证明了若nP,P2,则f(n)≤(n)/((q(n)-1)p(n)),其中p(n),q(n)分别为n的最大素因子与最小素因子.     

我说口语结构"我说"

对口语结构"我说"的语音表现、语义特征、句法结构、人称角色的转化及层次重叠等进行多角度分析,确定了消除"我说"歧义的语义条件、句法条件和语用条件,进而初步探讨在口语分析中如何贯彻语法三个平面结合的问题.     

暧昧环境下的不对称信息更新与资产定价研究

本文假定金融市场上存在两种风险资产,其中一种风险资产存在信息更新,而另外一种资产不存在信息更新,简单投资者对两类风险资产之间的相关系数存在暧昧性(ambiguity),本文研究了这种不对称的信息更新对两类风险资产的需求函数和市场一般均衡的影响,研究发现信息更新在长期内可以降低参数暧昧性,提高定价效率;在短期内可以驱动相应的风险资产产生额外的需求,消除对应资产的有限参与现象,但是这种由信息驱动的有限参与现象的消除并不能带来定价效率的提高.同时不对称的信息更新可能导致没有信息更新的资产从共同参与均衡过渡到有限参与均衡,因此政府试图通过信息披露提高市场透明度、改善定价效率的目的只能在长期内才会实现,在短期内信息披露可能会使得资产的定价效率产生恶化.     

广义递归光滑暧昧环境下动态资产配置和资产定价研究

本文采用一种广义递归光滑暧昧模型表示投资者在暧昧环境下的效用函数,该模型能将投资者风险厌恶、暧昧厌恶和跨期替代三者区分开.通过设定代表经济人的学习过程和信念更新机制,将这种效用模型应于基于消费的资产定价模型.当股利增长服从隐马尔可夫机制转换过程,经济人对隐状态存在暧昧性认知时,暧昧性和经济人暧昧厌恶偏好影响资产定价,以及经济人的最优消费计划和最优资产配置.研究结果表明,暧昧厌恶、暧昧环境中的学习和信念更新机制在解释资产定价之谜中起到了关键作用.暧昧厌恶经济人的悲观情绪扭曲其信念,这种信念随经济所处状态不同而发生变化,并对经济处于衰退时期的定价核给予了更高权重,以致于其投资策略更加保守.这种悲观行为有助于传播和放大对消费增长的冲击,并产生随时间而变动的资产溢价.     

GPS载体姿态测量技术研究

本文首先介绍了ＧＰＳ姿态测量技术的原理,包括坐标转换、相位干涉等,并在此基础上重点讨论了基线矢量解算过程中存在的相位模糊问题。在低精度基线较短时可采用搜索方法,并推导了模糊空间的大小和搜索检验方法;在高精度基线较长时,可采用多天线辅助解相位模糊,并推导了为满足给定的整周模糊错误概率和一定精度要求时,所需的相邻基线长度比及所需的天线阵元总数,同时给出了实例。本文的研究对ＧＰＳ姿态测量的工程应用具有一定的参考价值。     

球形纤维素吸附特性的研究(英)

对两种商业用球形胶质纤维素和它的低孔隙的胶质改性物的吸附特性进行了研究．得到了他们的孔隙率、排斥分离尺寸和描述微粒分配平衡系数的模型．特别是,发现他们中的一种的微粒分配平衡系数可用简单的RandomPlane模型来描述．     

基于模糊滤波器的椒盐噪声图像滤除

为滤除数字图像中的椒盐噪声,在图像灰度空间上引入模糊划分和像素点灰度值检测噪声,进而利用滤波窗口内非噪声点灰度值描述中心点的灰度水平.依据改进重心去模糊法设计一种模糊滤波器,模拟实验表明该滤波器可以有效地滤除图像中的椒盐噪声.     

基于协同进化的配网动态重构算法

为解决传统配网动态重构算法迭代计算量较大的问题,提出基于协同进化的配网动态重构算法.首先根据配网各节点负荷的变化情况进行时段划分,再在划分的区段内采用改进的遗传算法进行静态重构,将各区段静态重构得到的优化解集作为动态重构的初始解集,最后以所有时段总运行费用最小为目标函数,采用协同进化算法,通过协调各区段的重构操作得到所有时段的重构方案.对修改后的IEEE-33测试系统进行仿真计算,结果表明所提出的动态重构算法能够有效减少潮流计算的次数,同时提高了计算效率.     

一种改进的CIR法用于单历元模糊度解算

针对级联整周模糊度解算（CIR）法在载波相位和伪距观测噪声很大的场合,模糊度固定成功率很低这一问题,提出了一种改进的CIR法,该算法以CIR法为基础,利用排序和连续（逆）乔里斯基降相关法对每步最小二乘法求得的模糊度浮点解和协方差矩阵进行降相关,最后采用改进的最近点搜索（MAEVZ）法固定整周模糊度.仿真实验表明,在伪距观测噪声为2.0 m,载波相位观测噪声为0.03周的短基线环境下,CIR法单历元整周模糊度解算成功率已经低于5%,无法正确固定整周模糊度,而改进的CIR法单历元整周模糊度解算成功率仍能达到90%以上.