考虑碳排放和非均衡竞争环境的供应链策略

针对企业面临资金约束和碳减排的双重压力,从供应商的横向非均衡竞争出发,考虑价格和碳减排的双敏感需求特征,建立零售商主导的Stackelberg博弈模型,给出不同竞争状态下均衡决策.探究企业异质性特征传递带来的连锁反应,刻画生产成本、碳减排效率和资金水平对供应链成员决策的作用机理,并验证零售商的定价策略及合作供应商选择策略.研究发现,供应商较低的生产成本可激励其加大减排力度,实现利润增长,碳减排效率优化则通过高减排投入助供应商拓展市场以获得竞争优势,而资金环境改善对供应商的影响取决于其原资金约束程度.从零售商视角,应选择与水平相近的2个竞争供应商同时合作,并制定差异化定价策略.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

论克拉维乌斯的二重双假设法求解公式的一致性

意大利数学家斐波那契(Fibonacci,C. 1170-C. 1250)在《计算之书》(Liber Abaci,1202)中首次利用多重双假设法求解多元线性方程组问题,成为之后三百多年欧洲数学家处理此类问题的标准算法。德国数学家克拉维乌斯(Clavius,1538-1612)在《算术实践概要》(Epitome Arithmeticae Practicae,1583)中运用二重双假设法求解三元线性方程组问题时,发现了求解公式的一致性,开始对斐波那契的方法做出重要简化。该文通过对比二者求解的异同,对克拉维乌斯的方法如何简化运算给出了量化分析,解释了克拉维乌斯双假设法求解公式一致性的数学原理,并进一步提出,他可能是基于对4个特殊三元线性方程组问题的计算结果进行分析和归纳,从而发现了求解公式的一致性。     

专业硕士联合培养基地双导师制的实践研究

专业硕士是高校为适应社会发展需要,培养高质量人才的有益实践,联合培养基地则是集教育、科研、生产的有机融合体,双导师制让高校的学术和企业的实践优势在专业硕士培养中提供有益良机.但专业硕士联合培养基地双导师制的实践取得丰硕成果的同时,也面临政府缺位、企业参与感不强、高校机制建设不完备、研究生积极性不足等困境.建议我国应当从观念和行动上弥补政府在专业硕士联合培养基地双导师制实施中的缺位,加大"引企入教"改革力度,提高企业获得感,完备高校机制建设,基于需求理论充分调动研究生积极性,以期进一步提升专业硕士培养质量.     

NA样本下双指数分布位置参数的经验Bayes估计

在平方损失NA样本下获得了双指数分布参数θ的经验Bayes估计,构造了经验Bayes(EB)估计量,证明了渐近最优且收敛速度阶为O(n-(rs-2)/2(s+2)).     

基于DS理论和指数平滑的滤波算法研究

针对图像椒盐噪声检测中的不确定性问题,利用基于证据理论的椒盐噪声检测算法,并联合Holt双参数指数平滑法对噪声图像进行滤除.依据椒盐噪声的极端性和不连续性,在检测噪声过程中利用证据理论的不确定性判据给出两种准则,并最终给出决策融合方法来判别噪声.此外,根据预检测结果给出噪声点的消除方法,实现图像消噪功能.仿真实验验证了本文方法的有效性.     

基于模糊强化学习的双轮机器人姿态平衡控制

针对单轨双轮机器人在静止情况下存在的固有静态不稳定问题, 提出一种基于模糊强化学习(简称为Fuzzy-Q)的控制方法。首先，运用拉格朗日法建立带控制力矩陀螺的系统动力学模型。然后, 在此基础上设计表格型强化学习算法, 实现机器人的稳定平衡控制。最后，针对算法存在的控制精度不高和控制器输出离散等问题, 采用模糊理论泛化动作空间, 改善控制精度, 并使控制输出连续。仿真实验表明, 相较于传统强化学习方法, 所提方法能够显著提高控制精度, 且可以有效抑制外界干扰力矩对系统的影响, 保证系统具有一定的抗干扰能力。     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

图形推理的脑波超慢涨落研究

对140名大学生进行了瑞文图形推理测试,然后从中选取了高分组和低分组各21名参加了脑波超慢涨落测试.结果表明:1)高分组和低分组在α波频率成分以及α波平均频率之间差异均不显著(P>0.05);2)推理能力无论是高分组还是低分组,前、后脑区平均功率符合额低枕高的前、后梯度.图形推理高分组在各个脑区的平均功率均高于低分组,在右额叶、右中央区、右前颞叶以及右后颞叶高分组和低分组差异显著(P<0.05);3)对图形的推理能力高分组和低分组S谱的9种基频成分在全脑出现次数的分析发现,在S 6成分上高分组和低分组差异显著(P<0.01),而在其他基频成分上高分组和低分组差异均不显著(P>0.05).