方差相关保费原理下风险保费的非参数估计

基于方差相关保费原理研究了聚合风险模型中方差相关保费的非参数估计,并证明了估计的相合性以及渐近正态性,最后,通过数值模拟的方法验证了估计的大样本性质,给出风险保费的渐近置信区间。     

基于有序抽样样本参数的置信区间

讨论了一种新的抽样方法即有序抽样方法下样本的信息矩阵及参数的极大似然估计的性质,把它和简单随机抽样样本下的信息矩阵进行了比较,并以此估计为基础给出了一种新的参数的置信区间的构造方法,表明在相同的置信水平下以此方法构造的参数的置信区间比传统方法下构造的参数的置信区间更短,因而也具有更高的相对精度。     

基于可靠度理论的井壁稳定性定量评价方法

非常规深层油气资源勘探开发是目前的热点，由于钻井地质环境复杂、井壁稳定性差，导致钻井复杂及故障频发，严重制约了油气资源勘探的安全高效开发。针对该问题，本文开展了相关研究，建立了一种井壁稳定性定量评价方法。首先分析和完善了现有地层坍塌及破裂压力计算模型；在此基础之上，建立了地层坍塌及破裂压力不确定性定量表征方法；同时，综合考虑高温高压环境、井径不规则、排量不稳定等不确定性因素对ECD计算结果的影响，基于不确定度理论建立了ECD不确定性定量表征方法；在上述两方面研究的基础上，建立了定量评估井壁稳定性的分析模型，解决了井壁失稳的识别难题，实现了井壁稳定性的定量评价，可以有效降低井下复杂发生率、提高钻井效率、缩短钻井周期，为钻井施工降本提速提供技术支持。     

面向光伏电站识别的深度实例分割方法

针对遥感图像上光伏电站边界精细提取的难点,在传统分割网络上添加逐像素的类别信息约束,提出了一种融合逐像素置信度模块的两分支深度实例分割网络。该网络通过四个损失结构和两个分支结构来实现,纵向上保证了网络每一层的语义信息,横向上保证了目标检测分支和分割分支的信息共享,提升了网络对于光伏电站边界的识别能力。采用国产GF-1数据进行新疆光伏电站提取实验,结果表明基于该方法进行光伏电站检测的准确率在召回率为89.5%的情况下达到83.4%,该方法可以为新疆光伏电站动态监测提供支撑。     

基于置信椭圆的无人艇区域覆盖搜寻规划优化

为解决水上遇险目标搜寻存在搜寻区域过大、搜寻代价过高等问题, 提出一种基于置信椭圆的无人艇区域覆盖搜寻规划方法。首先, 利用高斯混合模型聚类算法划分搜寻区域, 再基于腐蚀膨胀的置信椭圆确定最佳搜寻区域边界, 实现目标包含概率和单位面积粒子数全局最优。然后, 构造适应椭圆搜寻区域边界特征的无人艇转向模型, 优化非工作路径。最后, 以搜寻探测概率和总路径为优化目标, 采用带精英策略的非支配排序的遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II)优化得到最佳搜寻规划路径, 实现无人艇高效区域搜寻规划。与常规矩形区域覆盖搜寻规划对比, 能够在达到相同搜寻成功率下显著减少搜寻代价投入。     

采用自适应最小化置信下限和SMOTE算法的动态代理模型

利用最优拉丁超立方试验进行初始采样，建立基于自适应最小化置信下限和SMOTE算法的动态径向基函数代理模型.将自适应平衡常数引入到最小化置信下限准则中，通过多岛遗传算法对置信下限进行寻优.根据代理模型精度，在最优解处运用SMOTE算法动态地新增样本点，进而更新代理模型，直至收敛.经过数学算例测试后，将该优化策略应用于深潜器耐压舱的优化中，与其他动态代理模型相比，该策略的优化效率和精度显著提高.     

考虑主体失望情绪的分布语言自信群决策方法

针对分布语言自信评价信息下的多属性群决策问题,提出了一种考虑主体失望情绪的行为多属性群决策方法。首先,考虑实际群决策过程因为决策者的背景、经验、知识等原因会对自身给出的分布语言评价信息有着不同水平的自信程度(这反映了分布语言评价信息的可靠性),定义了一种新的评价结构,即分布语言自信评价;其次,在分布语言自信评价下,考虑有限理性的决策主体,其失望情绪常隐含于决策判断或评价中,利用失望理论,将主体失望情绪融入决策过程,同时,获得分布语言自信评价下的主体感知效用,将主体分布语言自信决策矩阵转化为主体自信效用决策矩阵;然后,定义自信效用向量Dice相似测度和加权Dice相似测度,结合属性的不兼容性程度构建优化模型确定属性权重;接着,基于 TOPSIS 思想对备选方案进行择优排序;最后,在循环经济背景下评估生态工业园区的决策算例,说明该方法的可行性与有效性。     

通过CC标准的思想确定RS-Linux的安全可信度

以一个称为RS－Linux的安全操作系统的研制工作为实验手段，对按照CC标准的思想开发安全产品的方法进行研究，并以该项研究为基础，探讨从CC框架蕴函的方法学中可以通过什么方式确定安全产品的安全可信度。     

基于贝塔分布的最优置信区间研究

基于贝塔分布的概率特征性质,该文研究了一类特殊的贝塔分布的最优区间估计; 进而,将得到的区间估计与等尾置信区间进行了比较.结果表明:使用最短置信区间作为未知参数的区间估计,估计的精度得到显著提高.最后,利用数值模拟的方法给出了贝塔分布的最短区间估计用表.     

基于广义意见动态模型的社交信任网络意见最大化问题

提出了一种广义意见动态模型（GODM），此模型可以通过动态计算每个人的表达意见来解决社交信任网络中的意见最大化问题。在模型中提出了一个新的、合理的、可解释的自信指数${\alpha _{{i}}}$，${\alpha _{{i}}}$由个人的社会地位与其周围人的评价共同决定。并且利用对角占优理论，得到模型达到纳什均衡状态时的最优解析解。设计了一种具有l₁ 形式的交替方向乘子法来最大化现有的总体意见。进行了一系列实验，实验结果表明，此方法在4个数据集上都有较好的结果。在4个数据集上，解决内部意见问题的平均效益分别提升了 66.4%，88.7%，47.8% 和 34.1%。实验结果充分验证了所提模型的优越性。