智能筹资决策支持系统应用

本文论述了智能决策支持系统原理、功能及结构，建立了房地产筹资智能决策支持系统的模型，并在此基础上，编制了相应的软件．此软件能综合考虑金融市场状况、企业内部财务状况，选择合适的筹资方式，确定合适的筹资金额以及资金获取的时间和期限，为决策者提供决策依据．     

抵御信息误差的动态输出控制

针对线性系统,采用更接近于实际的信息连续误差模型,利用线性矩阵不等式,给出了保证闭环系统渐近稳定的鲁棒动态反馈控制设计的线性矩阵不等式方法.所设计的控制系统不仅当系统信息不发生误差时可以保证系统的渐近稳定性,而且当系统信息产生误差时也保证系统的渐近稳定性.数例验证了文中所提出方法的设计过程,同时也展示了所提出方法的有效性.     

切换系统的H∞动态输出反馈控制

研究一类具有扰动的线性切换系统在任意切换策略下的鲁棒H∞控制问题．基于线性矩阵不等式（LMI）、H∞控制理论和Lyapunov函数方法，给出了线性切换系统的H∞动态输出反馈控制器存在的充分条件和设计方法．由该方法设计的控制器不但使闭环系统渐近稳定且具有H∞性能界γ，最后用仿真算例验证了文中结论的有效性．     

基于多体理论的虚拟血管缝合分析

针对传统主从式医疗机器人在客观爷件限制的情况下很难实现主从手之间的实时力反馈的问题，提出了通过虚拟现实技术实现虚拟力反馈以替代真实力反馈的方法．以“妙手”系统为研究对象，在建立显微外科手术血管缝合过程中缝合线力学模型的基础上，根据多体系统动力学理论，对由人、互感装置和虚拟环境组成的广义多体系统进行了动力学分析，由凯恩方程建立了该系统的动力学方程．通过主手的仿真数据与从手缝合过程检测数据对比分析可知，主手和从手有相同的运动特性、证明借助虚拟环境的力反馈作用，操作者通过主手可以真实地感受到从手的运动特性．     

基于Q学习算法的发电公司决策新模型

提出了基于Q学习的发电公司决策新模型,应用于求解发电公司在具有不完全信息的电力市场环境下为获取最优长期利润而制定的决策问题.以电力市场重复运行具有的典型Markov过程特性,应用Q学习算法构建以长期利润最优为目标的发电公司决策模型,并通过算例仿真验证了该模型的有效性.所提出的决策新模型可以根据发电公司对市场状态变化的不同预估状态转移概率模拟该公司在市场环境下的不同竞价策略,并给出不确定市场环境下的最优决策.     

基于贝叶斯推理的决策树模型

针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．     

混沌系统的双向耦合同步

文章对混沌系统的线性双向耦合同步进行研究，通过选取适当的耦合参数，可以达到混沌系统的全局混沌同步，给出了同步原理．对物理学中的WINDMI系统，采用简单的线性耦合方式，运用双向耦合同步方案，讨论其复杂的混沌同步行为，用Mathematica软件进行仿真实验，理论分析和数值仿真结果都表明了该方法的有效性．     

基于面向对象技术的DSS模型设计与实现

根据面向对象技术的原理,探讨了基于面向对象方法的DSS模型的设计和实现方法.提出了基于面向对象DSS模型的定义和表示方法,使用了模型字典来进行模型的存储,描述了复合模型实现的方法.该模型表示方法已应用于信贷决策支持系统中,取得了令人满意的效果.     

一类不确定非线性离散时滞系统的鲁棒镇定问题

研究了不确定非线性离散系统的鲁棒镇定问题,把不确定非线性离散系统的鲁棒镇定问题转化为严格的线性矩阵不等式,给出了可设计系统无记忆状态反馈控制律的充分条件;当条件满足时设计出无记忆状态反馈控制律使闭环系统渐近稳定,同时得到有界非线性扰动项的最大界值.然后把结果推广到非线性时滞系统,得到了相应的结果.     

基于(s,S)库存策略的分销系统最优分配问题

分销系统的运营成本不仅与所采取的库存控制策略有关,也与配送中心在货源不足时的分配策略有关。该文讨论单品种、单配送中心多销售点、周期观察、随机需求的两级分销系统。配送中心及各销售点都采用(s,S)库存控制策略,顾客对销售点的需求过程服从Po isson过程。在给定配送中心向销售点分配策略的情况下,系统的状态转移形成一个离散时间的M arkov链,因此系统的最优分配策略问题是一个M arkov决策问题。采用策略迭代或值迭代的办法,可以求解系统的最优库存分配策略。数值算例表明,采用最优库存分配策略能显著降低系统的成本。