多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题，提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration，MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化，推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系，并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影，从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正，利用期望极大化迭代，实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性，且配准性能优越。     

智能机器人意识问题的各种解答与我见

智能机器人是否有意识甚或有人的意识?解答这个问题的关键在于把握意识的本质。由于迄今对意识还是众说纷纭,这就意味着从不同的意识观出发,会对问题形成多种解答。这些已有的或潜在的解答经逐一辨析可知,每一个都不能令人满意。与之不同,若从我的信息意识观出发可有好效果,它将意识定义为脑的信息性活动,可以克服以往各种意识观的片面性问题。同时说明,能进行信息性活动的智能机器人也是有意识的。人脑的信息性活动在功能上,不仅能反映,还能感想、反思、想象和决定。智能机器人的意识也能反映、感想、反思、决定,唯独不能想象。并且,它的感想、反映、反思和决定也不如人类的这些意识功能。这些都是智能机器人的意识与人的意识的质差。     

石油市场和股票市场之间的尾部风险溢出效应——基于变分模态分解和动态Copula函数的研究

利用变分模态分解法将原始收益率序列分解为不同期限的子序列.基于动态Copula函数计算石油市场和股票市场之间的在险价值指标(VaR和CoVaR)，研究在极端下跌和极端上涨的市场情况下，国际石油市场与发达国家和新兴市场国家股票市场的短期和长期尾部风险溢出效应.实证研究结果表明，石油市场和股票市场之间存在双向的尾部风险溢出效应.首先在风险溢出的强度方面，石油市场对股票市场的尾部风险溢出效应明显比股票市场对石油市场的尾部风险溢出效应更强烈.其次在风险溢出的方向方面，股票市场对石油市场的尾部风险溢出效应均为正向，石油市场对大部分国家股票市场的上尾风险溢出效应为正向，且对全部国家股票市场的下尾风险溢出效应为正向.最后，石油市场和大部分国家股票市场之间的长期尾部风险溢出效应都比短期尾部风险溢出效应更强烈.研究结果有利于相关市场投资策略的制定和极端风险传染的防范.     

基于指标函数的舰载机机队回收调度优化研究

由于复飞逃逸、飞行故障等因素随机发生, 传统静态调度方法难以有效解决动态随机调度问题。对此，提出一种基于飞机优先序指标函数的蒙特卡罗模拟-差分进化搜索的实时调度算法。在离线模拟回收环境下，由算法完成基于随机模型的指标函数系数优化，后由该指标函数实现对机队优先序的实时评估排序，进而完成回收在线动态调度。仿真结果表明所提算法能有效解决回收调度问题。在相同机队初始输入下, 目标值呈现较好统计特性, 其期望值能够快速收敛到一定范围, 且无复飞情况下着舰时间窗目标呈显著正态性; 不同回收机队输入对指标系数最优值的散布较小, 表明指标函数评估优先序具有较好的通用性和有效性; 模拟回收调度发现, 着舰成功率的提高将显著降低机队复飞次数, 提高回收效率。     

管理委托下的双寡头博弈的复杂动力学分析

在具有指数型逆需求函数的基础上,考虑企业管理者以自身利益最大化为目标函数,建立更符合实际市场环境的古诺动态双寡头博弈模型。通过计算得到系统存在4个均衡点,并利用非线性动力学理论和Jury判据对其进行了局部稳定性分析。通过一维和二维分岔图分析了调整速度、权重系数和边际成本对系统稳定性的影响以及系统在参数变化下的演化过程;并发现了3种间歇混沌现象,结论是其为系统进行自我调节的一种方式;此外,通过吸引盆讨论了系统的多稳态性,得出初始条件的选择会影响系统最终的状态。     

损伤炸药的冲击起爆数值模拟

通过对炸药化学反应速率方程的分析,建立了基于KIM弹粘塑性球壳塌缩热点模型原理的三项式整体化学反应速率方程模型. 运用遗传算法确定了反应速率方程相关参数,通过与Forest-Fire反应速率模型数值模拟结果对比验证所建模型的合理性. 将所建反应速率方程模型嵌入有限元程序对PBX炸药起爆过程进行数值模拟,数值模拟结果与试验结果吻合较好,可以描述分析受冲击加载造成孔隙率、颗粒尺寸等变化的损伤炸药的冲击起爆过程.     

最大熵和Brill方法结合识别英语BaseNPs

为了进一步提高基本名词短语(BaseNPs)的识别精度,针对最大熵方法和Brill方法各自的特点,提出基于两者相结合的英语基本名词短语识别算法.该算法是在高准确率词性标注的基础上实现的.在训练和测试两个阶段中,均先采用最大熵方法识别基本名词短语,然后将已具有很高精度的识别结果作为初始标注结果运用于Brill方法中.实验结果表明,此联合算法达到了94%的准确率和召回率,充分融合了最大熵方法和Brill方法的优点,可与基于相同训练和测试语料的目前最理想的英语基本名词短语识别结果相比.     

新形式强极值原理的新证明

用全新的方法证明了新形式的二阶完全非线性微分算子的强极值原理.     

一种新的中文文本分类算法

对于中文文本分类问题,使用了一种新的RBF神经网络算法.这一方法通过高斯径向基函数,使用k均值推导出隐藏项的中心点及宽度,并将由隐藏层得到的输出结果合并起来,从而得到分类结果.试验证明,这种算法的准确率、召回率、F测量的值都很高,得到的分类效果很好.     

关于Smarandache平方补函数有关的问题

目的研究与Smardache平方补函数相关的若干问题。方法主要利用Smarandache平方补函数的性质。结果回答了Russo提出的相关问题,并相应的给予了证明。结论解决了Russo提出的6个问题。