城市快速道路车道合道路口通行能力分析之半马尔可夫模型

证明在城市快速道路上合并车道,其实际通行能力将因车流交织行为而发生退化,以至小于前行车道的设计通行能力.文章运用全概率公式,构造了半马尔可夫转移方程组,其输入变辆是车辆到达率及车辆让行率,它们分别反映了车流情况及行车行为,然后再运用母函数分析方法,给出了车辆队列有限与无穷的临界点.     

基于马尔可夫预测模型的数据仓库缓存管理

提出了一种基于马尔可夫预测模型的数据仓库缓存管理策略.将Chunk作为缓存的基本粒度单位,通过收集用户已提交的查询,利用马尔可夫模型预测下一步用户将要访问的视图区域的概率分布,并在此概率分布的基础上提出了基于预测风险的缓存淘汰算法.实验结果表明,算法缓存命中率高,有效地缩短了OLAP查询的响应时间,提升了系统的整体性能.     

基于隐藏马尔可夫模型的干扰抑制技术

研究了DS(direct sequence)扩频系统中基于隐藏马尔可夫模型HMM(hide Markov models)的干扰抑制技术，简要引述了算法原理，着重给出了该算法的改进方案和在具体干扰条件下的系统性能仿真。研究表明，该算法由于能够对干扰信号进行准确估计，因而减小了对有用信号的损伤，可以获得更好的抗干扰性能。通过减小复杂度的措施，可以用于实际系统，这对于应用DS扩频系统的短波通信和卫星通信，增强抗干扰能力具有重要意义。     

基于螺旋理论三自由度并联机器人型综合新方法

并联机器人的构型设计即型综合是并联机器人设计的首要环节,基于螺旋理论,从并联机构运动链分类的角度,提出用约束添加法对三自由度并联机构进行型综合,让主动链控制所需的自由度,而从动链约束不需要的自由度;提出了相应主动链和从动链各种类型,并对约束链作了较详细的分类,通过不同组合可得到不同性能的新构型.最后通过实例进一步阐明这一方法.该方法使型综合步骤更简洁,只要选择与自由度数相同个数的主动链,并合理选择约束链就可以组合出新的并联机器人.     

论资源链环境累积成本的计算与应用

从资源链与环境累积负荷的关系出发,阐述了资源链环境累积成本的构成,即资源能源消耗成本、环境污染成本和废弃物回收、再利用成本,并在此基础上探讨了其成本计算原理及资源链环境累积成本在社会环境管理中的意义.其创新之处在于首次提出了资源链环境累积成本的概念及计算,进一步丰富了环境成本理论研究的内容.     

端羟基聚d,l-乳酸及d,l-乳酸-ε-己内酯共聚物预聚体的合成

文中研究了端羟基聚d,l-乳酸及d,l-乳酸-ε-己内酯共聚物预聚体的合成方法以及反应温度、单体比、催化剂用量等对预聚体结构的影响.结果表明预聚体合成的最佳反应条件为:n(LA)/n(CL)=8/2,θ=195℃,催化剂质量分数0.3%,还原剂质量分数0.1%,总反应时间31 h.在该反应条件下可合成出结构明确、酸值较为理想、可满足进一步扩链要求的端羟基预聚体.并用羟值分析和GPc等对产物进行了表征.     

Testing and Evaluation for Web Usability Based on Extended Markov Chain Model

As the increasing popularity and complexity of Web applications and the emergence of their new characteristics. the testing and maintenance of large, complex Web applications are becoming more complex and difficult. Web applications generally contain lots of pages and are used by enormous users. Statistical testing is an effective way of ensuring their quality. Web usage can be accurately described by Markov chain which has been proved to be an ideal model for software statistical testing. The results of unit testing can b eutilized in the latter stages, wbich is an important strategy for bottom-to-top integration testing, and the other improvement of extended Markov chain model (FMM) is to present the error type vector which is treated as a part of page node. This paper also proposes the algorithm for generating test cases of usage paths. Finally, optional usage reliability evaluation methods and an incremental usability regression testing model for testing and evaluation are presented.     

虚拟货币的本质、价值和未来发展

随着以比特币、以太币等为代表的基于区块链技术发行和运行的虚拟货币的价格持续上涨和ICO融资模式的出现,社会各界对虚拟货币的价值争议也持续升温。本文归纳目前对虚拟货币的三种价值争论,并从经济学的视角分析虚拟货币的本质,认为主流的虚拟货币是一种广义商品,也是一种流动性仅次于主权货币的国际化通缩资产和私人储备货币,未来在全球政府经济政策仍以凯恩斯主义为主导、虚拟货币监管政策迥异和区块链技术应用逐步落地的大背景下虚拟货币会保持顽强的生命力,最终会形成以主权货币绝对主导与主流的虚拟货币为一定补充的货币流通新体系。     

带有时间约束的机载自组网自适应退避算法

针对传统媒质接入控制(MAC)层退避算法无法满足机载自组网中高优先级业务高可靠、低时延的QoS传输需求,以及重负载时算法性能下降严重的问题,提出一种带有时间约束的多优先级自适应退避算法。首先,针对不同优先级业务的QoS需求,建立相应的时间约束机制和竞争窗口自适应调整机制,当网络处于重负载时,通过限制低优先级业务接入信道来保证高优先级业务的传输;其次采用三维马尔科夫链对多优先级自适应退避算法进行建模,求解不同网络负载时各优先级分组受时间约束条件下的退避状态转移概率,理论推导出网络吞吐量和平均MAC时延的数学表达式。仿真结果表明,该算法在重负载时能够有效保障高优先级业务低时延(2ms)、高可靠(99%)的QoS需求,相比增强型分布式信道接入访问和区分企业优先级的自适应退避算法,当网络负载大于9 000包/s时,吞吐量分别提升了33.4%和21.5%。     

基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究

基于贝叶斯理论的抽样方法,对结构的多模型结构识别问题进行试验研究.采用基于贝叶斯理论的多模型结构识别的概念与基本框架,以及马尔科夫链-蒙特卡洛模拟(MCMC),建立了有限元模型库.针对MCMC在参数维度较高时不易收敛和计算效率低下等问题,提出了一种改进的MCMC抽样方法来进行多模型结构识别.利用Matlab-Strand7的交互访问技术(API)能够进行大型结构有限元模型的参数自动修正,在获得校验后的有限元模型库后,能基于有限元模型的后验概率分布进行预测.为了验证该理论的可行性和有效性,针对一根简支梁的数值算例和一座实际大跨钢管混凝土桁架系杆拱桥进行了基于贝叶斯理论的结构识别研究与响应评估,并使用传统的单模型结构识别方法——遗传算法(GA)进行对比分析,结果表明本文提出的基于贝叶斯理论的多模型结构识别方法能够更好地进行结构响应预测.