区间系统鲁棒稳定性和鲁棒镇定性的检验条件

讨论了区间系统的鲁棒稳定性和鲁棒镇定性的有限检验问题,给出了线段多项式鲁棒稳定性的充分必要条件,利用该条件对多项式多面体鲁棒稳定性和区间系统鲁棒镇定性进行了有限检验,并给出了相应的检验结果。该检验条件直观简明,利用它可非常方便地对这些区间系统进行鲁棒稳定性分析。     

不确定条件下多产品第四方物流闭环网络鲁棒优化研究

在不确定条件下,构建了一个包括生产商、集中退货中心、消费区/初始退货点、维修处理中心、分销中心和废弃处置中心的单周期多产品第四方物流闭环网络选址模型。在销售量和退货率均不确定的情况下,用鲁棒优化的方法进行优化,目标是使总成本最小。通过lingo 10对具体算例进行求解。结果验证了该模型的鲁棒性。     

拉格朗日中值定理的证明及应用

中值定理是微分学的基本定理,是应用导数研究函数在区间上整体性态的有力工具,其中拉格朗日中值定理是核心内容.给出拉格朗日中值定理的三种证明方法及其在级数散敛性方面的应用.     

基于区间云模型对信息网络的效能评估

根据信息网络的结构和应用功能,在分析高功率微波对构成信息网络的电子设备效应机理基础上,构建了多层次的信息网络系统的效能评估指标体系.将区间数与云模型相结合,提出了区间云模型的评估方法,通过区间层次分析法得到评价指标的区间权重,实现了系统评估指标的定性与定量的相互转换,并利用评价区间云模型拟合出信息网络的综合效能.结合实例模拟分析,验证了该方法可行性和有效性.结果分析表明,使用区间数表示更能体现评估过程中的模糊性和不确定性因素.     

Predicting Stock Return Volatility: Can We Benefit from Regression Models for Return Intervals?

We study the performance of recently developed linear regression models for interval data when it comes to forecasting the uncertainty surrounding future stock returns. These interval data models use easy‐to‐compute daily return intervals during the modeling, estimation and forecasting stage. They have to stand up to comparable point‐data models of the well‐known capital asset pricing model type—which employ single daily returns based on successive closing prices and might allow for GARCH effects—in a comprehensive out‐of‐sample forecasting competition. The latter comprises roughly 1000 daily observations on all 30 stocks that constitute the DAX, Germany's main stock index, for a period covering both the calm market phase before and the more turbulent times during the recent financial crisis. The interval data models clearly outperform simple random walk benchmarks as well as the point‐data competitors in the great majority of cases. This result does not only hold when one‐day‐ahead forecasts of the conditional variance are considered, but is even more evident when the focus is on forecasting the width or the exact location of the next day's return interval. Regression models based on interval arithmetic thus prove to be a promising alternative to established point‐data volatility forecasting tools. Copyright ©2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

异地配置的雷达与电子支援措施异步航迹关联

针对异步条件下雷达与电子支援措施(electronic support measurements, ESM)航迹关联问题, 通过分析方位角异步测量值对交叉定位原理的影响, 提出一种无需时域配准的航迹关联算法。根据传感器存在时延以及采样率的不同, 给出不等长航迹序列的等长区间变换以及异步航迹交叉定位的区间化方法, 通过计算区间序列离散度实现异类传感器航迹关联。通过仿真验证, 区间序列离散度不受噪声分布的影响, 且对数据集整体特征的求解避免了传统算法中的逐点运算, 有效提高了算法运算率。与传统算法相比, 可在多种测量误差场景下对异步航迹直接进行准确关联。     

一种新的函数形式与高次方程的关系——极分

由x=f（x）定义了新的函数表达式,并由这个新的函数表达式讨论了方程共同解的问题以及讨论了一些高次方程的解法及单调性的判断,根据此方法得到了对更为广义的函数的讨论;给出了函数的一种新的表达式.     

含区间参数的战场资源动态调度模型及算法

战场资源调度是作战指挥领域研究的热点.首先描述了战场资源调度问题,分析了战场资源动态调度需求,在此基础上建立了包含区间参数的战场资源动态调度模型.然后设计了三种不同的贪心策略,分别为基本贪心策略、双重贪心策略和一致贪心策略,提出了模型求解的混合贪心算法.最后结合联合作战算例进行了仿真验证,结果表明本文方法可行优越,能应用于不确定性的战场环境中.     

基于区间证据推理的不确定性航线配船方法

为弥补不确定性航线配船模拟算法的不足,提出一种基于区间证据推理的航线配船解析算法.该方法以证据推理理论为基础,以船舶公司期望效用最大化为目标,考虑航线特征及船舶属性等因素,构建出一个多航线、多船型的航线配船模型.与目前的模拟算法相比,该方法具有稳定性好、准确性高、可以处理模糊数据等优点.最后,通过算例验证了模型的可行性和方法的有效性.