基于小波分析理论的证券投资市场预测

提出了一种基于小波分析理论对证券投资市场建模及其预测的方法·该方法分两步完成:第一步通过小波分解进行数据滤波,将证券价格变化曲线中的高频信息过滤,从而实现消除噪声,提高预测精度的目的;第二步应用最小二乘方法建立数学模型,并用模型进行中、长期证券价格预测·实际股票价格仿真结果表明:此方法简洁、预测效果良好,优于一般最小二乘方法     

参考模型自适应方法在主从对策中的应用

用参考模型自适应方法,处理两类参数未知的线性动态主从对策,得出相应的自适应鼓励策略,并指出了算法的收敛性。讨论建立在波波夫超稳定性与李雅普诺夫稳定性基础上。     

集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述

总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径·     

线性开关系统基于梯度的渐近稳定切换算法

给出实现线性开关系统渐近稳定的切换策略·该策略的提出基于以下思想:首先将线性开关系统通过切换渐近稳定到原点问题看成系统误差最小化问题,然后基于梯度优化方法选择要运行的子系统,构成切换序列·另外,提出线性开关系统渐近稳定的充要条件·该方法适合于高阶线性开关系统,且子系统可以是不稳定的·仿真实验证实该方法简捷、有效·     

基于混沌粒子群算法的高速旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题.在优化过程中,考虑了特快旅客列车中途离开时间和整个运行时间等因素.首次将粒子群优化(particle swarmoptimization,PSO)技术引入列车优化调度,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端.通过一个工程实例验证了该算法的可行性和有效性.同时,与现存的列车优化调度方法相比,粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解.     

一种基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法

提出了一种基于小波提升变换的改进图像边缘的检测算法.本算法首先对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取.对于低频信息使用Canny算子进行边缘检测,而高频信息先用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,消噪后再对高频分量进行边缘检测.最后通过一定的融合规则进行融合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法具有运算速度快,能有效地抑制噪声,边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法.     

一种形态学梯度滑降算法的研究

滑降算法是一种重要的图像分割工具,然而基于滑降算法的图像分割在很大程度上依赖于待分割图像梯度的计算.提出了一种多尺度形态学梯度滑降分割算法.该算法首先利用多尺度形态学梯度,通过大小不同的结构元素提取图像梯度特征,获得梯度图像,然后利用滑降算法进行图像分割,为了减少滑降算法的过分割现象,提出了区域面积和区域相似性规则的区域合并的方法.实验结果表明,本方法具有较好的分割效果,同时分割中结构元形状、尺度可以灵活选取,使得该方法适用范围相对比较广泛.     

一类非线性切换系统的稳定域

在生物学超循环(Hypercycle)系统的基础上,提出了非线性循环系统和非线性循环切换系统的概念,并建立了数学模型,这类系统具有广泛的实际背景.分别研究了非线性循环系统和非线性循环切换系统的稳定域问题,并通过系统循环矩阵的特征值,给出了非线性循环切换系统在任意切换律和确定切换律下的稳定域.仿真实验进一步检验了结论的正确性.     

时变需求下的物流中心进货优化控制策略

研究了物流系统中物流中心存在冗余库存情况下,在分销系统时变需求下的物流中心进货量控制轨线·物流中心要求保持满意库存,以便能及时给零售商供货,提高顾客服务水平;同时,进货轨线比需求轨线延迟以节省库存管理费用·首先对物流系统进行了分析;其次利用最优控制理论,借助哈密顿函数和协态方程,得到在要求保持满意库存条件下的进货量控制策略,为物流中心进货量控制提供预测数据,为制定进货计划提供依据,以保证最大限度地满足满意库存量的要求·最后给出了算例分析,证明了进货量控制策略的有效性·     

一类不确定非线性系统的鲁棒镇定

讨论了在自由系统和输入通道都带有有界不确定性的仿射非线性系统的鲁棒镇定问题。本文指出如果一个相应的Ｈａｍｉｌｔｏｎ－Ｊａｃｏｌｂｉ不等式有非负光滑解,则该不确定仿射非线性系统可鲁棒镇定。