基于ExSpect的复杂离散事件动态系统建模

随着petri理论与应用研究的不断发展，petri网已经成为离散事件动态系统建模和分析的有力工具。采用petri网对复杂离散事件动态系统进行建模和分析，没有一套科学的建模方法指导和有力的软件支持是不可能实现的。介绍了基于Petri网的可执行的规格说明语言Exspect及其软件，提出了基于Exspect的复杂离散事件动态系统建模的方法，并进行了实例研究。     

一种基于GA的多目标模糊决策方法研究

针对多目标决策中目标非标准化对决策的影响，提出一种基于相对隶属度的改进遗传算法。在求解过程中，首先计算出群体中所有个体的目标特征值，然后计算目标非标准化对决策的影响度和影响度因子；通过影响度因子将目标非标准化对决策的影响计算到相对隶属度中，将目标特征值矩阵转化为相对隶属度矩阵，构造基于相对隶属度的相对适应度函数，以减小目标非标准化对决策的影响；最后给出了应用该算法处理复杂零件协同制造中制造资源优化配置的一个实例，证明算法的可行性与有效性。     

样本筛选与操作优化的可视化方法实现

可视化方法通过将多维空间数据映射到二维平面上，依据“物以聚类”属性对二维平面中各样本点进行分类、识别，找出离群样本并将其剔除掉．与此同时，产生目标函数等值线．沿着等值线值增大或减小的趋势方向寻优，就很容易地确定出最优点或最优化操作区域．以某卷烟厂生产烟丝为例进行分析和计算，结果表明，文中筛选样本数据方法中，离群点的剔除提高优化结果的准确度。最佳操作条件的确定可为工业生产或科学实验提供决策支持。     

基于优化算法的能量等值延性指标评价

设计多层前馈BP、径向基RBF和遗传优化GA-BP算法训练并预测能量等值法极限承载延性指标μΔe,采用5个控制参数及PEER库与拟静力试验作为训练和预测样本.编写BP及其隐含层节点数和学习率的优化算法,编写RBF及其节点数和中心宽度的优化算法,采用GA优化BP算法权值wij和阈值θj并抑制局部最优及逼近数据规律,并实现算法预测足尺框架柱延性指标μΔe值.研究表明GA-BP具有最佳适用性和计算优越性,提供结构损伤评价新方法.     

2017年土壤重金属污染与修复研究热点回眸

 土壤污染关系着生态环境质量、农产品安全及人体健康,土壤重金属污染与修复是社会发展所赋予的重要研究课题。本文遴选2017年度在重金属污染的来源时空解析、监测和风险评估、过程和形态转化、植物修复机制、植物修复强化调控措施、稳定化修复、修复措施对土壤生物与化学性质影响、重金属污染土壤安全利用等方面的研究进展进行盘点。     

基于食品安全事件异质性的信息扩散过程研究

针对企业在食品安全事件中承担的责任不同,研究不同类型食品安全事件下的信息扩散过程,对政府和企业的食品安全应急管理和风险信息交流具有重要意义.本文首先构建了食品安全信息扩散的修正Bass模型,分析可辩解型食品安全事件下的负面信息扩散过程;然后,运用改进的社会影响模型分析了不可辩解型食品安全事件下的负面信息扩散过程;最后,运用顶新"馊水油"视频事件的互联网搜索数据进行实证分析.研究表明,可辩解型食品安全危机中的信息扩散达到动态稳定状态时,信任与不信任的消费者比例与正负信息的相互渗透率有关.在不可辩解型食品安全危机中,消费者对负面信息的免疫力越弱,越容易对食品企业和政府行为产生不信任,并改变消费决策,信息扩散速率和临界值的分布影响动态均衡的实现过程.     

A high-level synthesis based dual-module redundancy with multi-residue detection （DMR-MRD） fault-tolerant method for on-board processing satellite communication systems

On board processing （OBP） satellite systems have obtained more and more attentions in recent years because of their high efficiency and performance.However,the OBP transponders are very sensitive to the high energy particles in the space radiation environments.Single event upset （SEU） is one of the major radiation effects,which influences the satellite reliability greatly.Triple modular redundancy （TMR） is a classic and efficient method to mask SEUs.However,TMR uses three identical modules and a comparison logic,the circuit size becomes unacceptable,especially in the resource limited environments such as OBP systems.Considering that,a new SEU-tolerant method based on residue code and high-level synthesis （HLS） is proposed,and the new method is applied to FIR filters,which are typical structures in the OBP systems.The simulation results show that,for an applicable HLS scheduling scheme,area reduction can be reduced by 48.26％ compared to TMR,while fault missing rate is 0.15％.     

The Information Content of Equity Block Trades on the Warsaw Stock Exchange: Conventional and Bootstrap Approaches

This paper focuses on the Polish stock market by analysing the information content of 95 equity block trade transactions executed on shares of companies constituting the WIG20 index. A normalized conventional approach and a bootstrap approach are used to draw inferences. These approaches make use of a multivariate regression model with two explanatory variables: a market return and a dummy variable for the event. Resampling allows construction of an empirical distribution of the normalized test statistic. The outcomes obtained from the application of a normalized conventional approach as well as a bootstrap approach are in line and confirm that equity block trade transactions carry an important signal to investors. Significant abnormal positive (negative) returns are associated with the execution of the equity block trades, the prices of which are higher (lower) than the closing prices 2 days before the execution of the equity block trade transactions. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

面向事件的地理要素时空回溯研究

以基础地理数据为例,在研究现实世界-计算机世界-数据库中事件-变更操作-要素之间的逻辑关系的基础上,通过建立要素信息表、事件信息表以及包含事件关联、事件约束的事件树索引体系,提出并实现了面向事件的地理要素的时空回溯方法,为地理要素的时空查询与回溯奠定了基础.     

基于特征融合的视频异常事件检测方法

为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息, 以提高异常事件的检测效率, 从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法。利用视频数据的时空邻域信息进行特征提取。通过分析特征的判别力和相关性进行特征选择, 从而去除特征集合中的冗余信息, 提高异常事件检测的效率和准确性。实验结果表明, 该方法的检测准确率都优于其他传统方法, 能有效地对场景中发生异常事件的区域进行准确定位。