飞秒光纤光源的波分解复用 复用实验

为研究飞秒光源作为链路初始光源的可行性，使用阵列波导光栅（AWG）对265 fs光纤光源进行波分解复用 复用实验。实验光源波长为1 52765～1 56505 nm，通道数为48，通道间隔为080 nm。研究发现:在分波实验中，飞秒光纤光源经过AWG后，扫描谱线3 dB带宽为064 nm ，相邻通道串扰为2726 dB，比连续光源增大502 dB；在合波实验中，观察到AWG多端口端对宽带光源的波长选择作用，验证了AWG的色散特性，发现多光束的输出谱线总体轮廓未出现太大变形；在波分解复用 复用实验中，谱线最大损耗为251 dB，输出谱线轮廓和初始光谱基本一致，信号在传输过程中未出现明显失真，证明飞秒光源作为链路初始光源的可行性。     

基于完备集合经验模态分解-归一化希尔伯特变换的神经网络储层流体识别

地震资料的瞬时属性包含丰富的地质信息,可用于储层流体的识别。希尔伯特-黄变换目前在地震资料的瞬时属性提取中呈现出了很大的优势,但是该方法中存在模态混叠、频率误差等问题,限制了其应用。基于此,引入了基于完备集合经验模态分解和归一化希尔伯特变换的改进方法有效提取地震资料更具物理意义的瞬时属性。同时,为了提高储层含气性检测的准确性和精度,选取瞬时频率和瞬时振幅构建分频剖面模型,对目标区域的储层特性和含气特征进行描述。再结合测井资料,运用有监督的神经网络实现对储层含气性的自适应高精度识别。实例研究表明,基于完备集合经验模态分解-归一化希尔伯特变换的前向反馈神经网络方法能够根据某一区域地震数据有效预测该区域储层的含气状况。     

考虑外界影响的元动作单元故障概率模型

为描述数控机床运动构件的故障率随时间变化的情况,本文从元动作单元出发,建立了一个关于元动作单元的故障概率模型.首先,根据元动作单元故障发生的原因将故障分成两类,随机故障和老化故障.然后,根据这两种故障类型故障数据的不同特点,选用两个不同的概率分布函数分别进行描述,随机故障用泊松分布进行描述,老化故障用威布尔分布进行描述.接着,给出这两种故障概率模型中各参数的物理意义和估计方法.更进一步,工作负载和工作环境会分别对元动作单元的老化故障和随机故障的故障率造成影响.为比较这两者对故障率影响的大小,提出了工作负载参数R l和工作环境参数R e,并给出这两个参数的估计方法.最后,根据收集到的运动构件的故障数据作出频率直方图,同时,对故障数据进行参数估计得到概率密度函数,并将这两者画在同一幅图上,发现两者具有较好的拟合效果.表明提出的元动作单元故障概率模型适合于描述运动构件故障率随时间的变化,模型有效.     

基于EMD能量占比的海面漂浮小目标特征检测

针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题，提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先，采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量，实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后，分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数，并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则，自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后，提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征，利用蒙特卡罗方法设置门限，进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示，所提算法的性能优于对比算法。     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.     

生产成本信息不对称下零售商风险厌恶的回购契约

探索在市场价格随机条件下,生产成本信息不对称零售商风险厌恶时,采用回购契约协调二级供应链的内在规律.构建新的条件下的回购契约模型并求解,分析信息不对称和风险厌恶对供应链上各决策变量的影响.通过算例仿真进行了验证,研究结果发现:在市场价格随机条件下,不管生产成本信息是否对称,只要零售商存在风险厌恶,供应链上各决策变量都会发生分岔突变的现象;不管零售商是否风险厌恶,生产成本信息不对称都会给供应商带来额外的收益,但会损害零售商与整个供应链的收益;信息越不对称,供应链上的各种决策变量在分岔突变区域的振幅越大.结论是:分岔突变现象是价格随机条件下,参与者风险厌恶时存在的一种特有现象;供应商能够通过隐瞒私人信息带来额外的收益,但损害零售商和供应链的利益;零售商应对生产成本信息不对称的最好办法就是以最低的成本使生产成本信息透明;零售商以平稳的心态面对各种外部风险,更有利于科学决策.     

合成部队多阶段作战任务成功概率仿真评估

考虑战场环境和战时装备维修保障评估合成部队多阶段作战任务成功概率, 对于辅助合成部队作战任务规划和装备维修保障决策具有重要的现实意义。在分析合成部队装备和合成部队装备维修保障模式的基础上, 构建了战时合成部队多阶段任务剖面; 通过对合成部队作战过程的分析, 提出了战时合成部队各阶段任务成功要求; 充分考虑合成部队多作战单元任务的协同性、合成部队装备的多样性及其战时随机共因失效(random common cause failure, RCCF)、战场环境下敌方火力打击和阶段任务时间的随机性、换件修理时间的不确定性等复杂因素, 利用蒙特卡罗仿真(Monte Carlo simulation, MCS)原理给出了合成部队多阶段作战任务成功概率评估的详细仿真流程, 并通过算例进行仿真和结果分析。研究结果表明:本文模型可用于合成部队多阶段作战任务成功概率评估和战斗阶段持续时间优化, 并为战时合成部队备件携行方案优化奠定了模型基础。     

空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达算法性能下降, 甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure, DOD)和波达角(direction of arrival, DOA)估计问题, 分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性, 提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先, 构造角度估计的协方差张量, 通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次，利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后，利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后, 采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明, 所提算法对色噪声不敏感, 且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法, 所提算法具有更高的估计精度。     

部分可观测耦合随机抛物方程组的参数估计

本文研究加性时空白噪声驱动下的部分可观测耦合随机抛物方程组的参数极大似然估计量.在观测时间和噪声强度不变的条件下，本文证明了估计量的强相合性和渐近正态性.数值算例验证了理论结果.