串联系统备件满足率分配及配置优化

备件作为装备维修保障的重要物质资源,装备研制单位需要将使用方提出的备件满足率要求进行合理分配,为合理制定备件配置方案提供输入,已成为目前装备研制阶段急需解决的重要问题之一.针对备件满足率只有统计定义的问题,论文研究了单备件满足率和串联系统备件满足率的概率性质,给出了其概率模型,揭示了备件满足率的内涵和工程意义.在此基础之上,以串联系统备件满足率的概率模型为基础,研究了系统备件满足率的两种分配方法,即线性代数分配模型和以备件总重量最小为目标的备件配置优化模型,为合理制定串联系统备件保障方案提供了理论依据.     

基于ICP算法的非合作目标特征点云配准优化

针对视觉测量中非合作目标无法提供合作信息从而引起的位姿测量问题,采用ICP(Iterative Closest Point)算法配准不同时刻获取的点云降采样数据来完成目标的相对位姿测量。利用运动恢复结构算法获取了目标当前时刻的点云数据并比较了基于阈值匹配与光流匹配的特征点匹配算法,利用三角测量法对提取到的特征点进行重建,同时将点云数据进行降采样处理,根据降采样后的点云数据计算出不同时刻目标的相对位姿关系。实验表明当物体发生旋转运动时,对降采样数据利用ICP算法计算得到的目标绕坐标轴旋转角度最大误差不超过0.11º。     

低维显式语义空间下的语义关联度计算方法

语义关联度计算是数据科学中的一个关键性基础问题,在信息检索及自然语言处理等方面有着广泛的应用.针对ESA (Explicit Semantic Analysis)算法存在的局限性,提出一种显式语义特征选择算法,并构建低维语义空间.在此基础上,根据特征概念在Wikipedia中的映射信息,提出一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法.该方法解决了ESA算法在后续语义关联度计算过程中,因高维稀疏空间导致计算效果不够准确的问题.实验结果表明,与当前其他方法相比,该方法的计算结果在皮尔逊相关系数(P)及斯皮尔曼相关系数(S)上与人们的认知判断之间具有更好的一致性.     

基于承诺方案的去中心化可信众包平台设计与实现

为去除传统众包对第三方中心机构的依赖，同时保障众包任务的公平分配和结果的可信提交，提出了一种基于区块链智能合约的可信众包平台设计方案。首先提出了一种基于承诺的两阶段提交机制，并将其运用至接包者的数据提交过程中，以解决区块链上的数据透明度问题，使接包者之间无法相互窃取数据；其次设计了一种无偏随机选择算法，从分散的接包者池中选择相对独立的接包者，杜绝了接包者之间可能的串谋；最后通过模拟选人实验和以太坊上原型系统的实现，验证了选人算法的随机性和整体方案的可行性。     

2×2线性退化系统初边值问题的显式解

给出了一类2×2线性退化拟线性双曲系统初边值问题解的显式公式,并证明初边值问题古典解的存在性和惟一性.     

构建提升格式超小波在图像压缩中的应用

为探索及检验提升格式超小波在图像压缩中的应用,在超小波分析理论的基础上,借助Matlab平台,采用构建提升格式超小波技术分别对彩色和黑白图像进行了两次压缩,得出该提升格式超小波压缩技术可以应用于制作多媒体网络中视频的结论。     

SchrOdinger方程的一个新差分格式

构造了一个解SchrOdinger方程的三层差分格式，截断误差为O（τ2＋h2），稳定性条件为η〈1/16-r2.     

可交易通行权和鼓励合乘政策下的通勤选择

基于通勤个体易于接受的视角,借助常数替代弹性(constant elasticity of substitution,CES)效用函数,在通勤预算约束中引入管理部门对拼车通勤行为的支持系数,构建了基于可交易电子通行权及鼓励合乘组合政策的刚性通勤需求模型,在此基础上分析了通勤个体的通勤方式选择问题.研究结果显示,该组合政策可以有效引导通勤个体从单人驾驶转向合乘出行,通勤个体能够在降低原有出行预算的基础上保证自身的刚性出行需求,但对小汽车偏好较大的通勤个体预算降低幅度相对较小.此外,存在一个调整因子和合乘支持系数的取值可行域,对于不同的合乘支持系数,调整因子存在一个对应的下界.在设定调整因子和合乘支持系数后,通行权价格由市场唯一确定,且这一价格随着合乘支持系数的增加而增加,调整因子的增加而降低.     

“全国文学创作”山西中心选址方案的合理性探讨

在分析"全国文学创作"山西中心项目建设的依据及必要性基础上,从选址方案的规划、交通、市政基础设施等方面,对选址方案的合理性进行了探讨。     

基于广义出行成本的出行方案优化

为了使出行成本更加符合出行者的认知规律,运用结构方程建模方法模拟出行成本,个体特征及出行决策之间的影响关系.引入敏感系数调整服务属性在出行成本中的贡献率,利用出行意愿调查数据对敏感系数进行标定.考虑出行者对抵达时刻的选择偏好,假设行程时间服从正态分布条件下,对最佳出发时刻及期望出行成本进行寻优求解,结果表明它取决于期望到达时刻,行程时间的期望值及方差,出行者对早到损失及晚到延误损失时间成本的相对大小.研究成果可为制定个性化及最优化出行决策方案提供依据.