航班运行风险网络的传播与控制改进

为探究航班运行风险的产生、传播与控制过程, 首先统计华北区域航班运行数据共计76个风险节点。然后，采用偏秩相关系数构建风险网络, 再使用社团模块探测算法与三角最大滤波法验证网络适用性。并且, 提出一种适用于航班运行风险分析的SEIR(susceptible-infected-exposed-recovered)模型。根据动力学传播结果, 聚类定位网络传播中关键节点。最后, 采用前置预防与战术处置两类控制方案。计算结果表明，仅控制5个节点后, 感染峰值可降低18.44%, 峰值时间推后两个周期, 起降等重要操纵节点被感染次数平均下降11.74%。该方案在感染峰值、感染周期、重要节点感染3个方面的抑制效果均占优。以上结果证实, 所提方案可有效用于航班运行风险问题分析。     

联合变化检测与子带对消技术的SAR图像干扰抑制方法

子带对消(subband spectral cancellation, SSC)法是一种有效的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)射频干扰(radio frequency interference, RFI)抑制方法, 但其在消除干扰的同时容易损失图像细节信息, 影响后续图像解译。为此, 在SSC方法的基础上, 联合变化检测技术, 提出一种改进的SAR图像干扰抑制方法。根据改进的对数比变化检测算子, 所提方法实现了干扰二次检测, 消除了干扰图像中的虚警信息, 避免了图像中有用信号的损失。基于欧空局Sentinel-1A卫星干涉宽幅模式受干扰SAR图像, 开展了干扰抑制与效果评估。实验结果表明, 所提方法能够在有效抑制干扰的同时尽可能保留SAR图像细节信息, 证明了所提方法的有效性。     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。     

基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性。在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速度;在部分重采样前采用了权值自适应调整策略,增加粒子的多样性。仿真实验结果表明:改进的方法提高了粒子滤波的估计精度、保证了粒子的多样性与粒子分布的合理性、降低了状态估计所需的粒子数量。     

一种任意起始位姿的连续曲率泊车路径在线规划方法

针对目前泊车路径规划算法对起始位姿要求严格，且难以兼顾最终位姿精度、路径质量及计算效率等问题，提出了一种任意起始位姿的连续曲率路径在线规划方法。该方法将整个泊车路径规划分为库位内调整与入库过程两部分。库位内调整采用以最终位姿高精度与调整次数最少为目标函数的最优化方法进行逐段规划；入库过程采用连续曲率曲线组用于混合A*算法的状态节点扩展以直接生成无需后处理的可执行路径。设计考虑路径的曲率变化与方向改变次数的估价函数；采用由路径几何形状特征点构建特征多边形的碰撞检测方法以提高计算效率。离线仿真与实车试验结果验证了该方法的有效性。     

基于鲸鱼群算法的柔性作业车间调度方法

针对以最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,在鲸鱼群算法(WSA,Whale swarm algorithm)基础上,提出一种改进的鲸鱼群算法。首先,设计了一种基于工序加工顺序的个体位置表达方式及相应距离计算方法,使鲸鱼群算法能够直接应用于求解离散型问题。其次,在寻找"较好及较近"鲸鱼过程中引入协同搜索机制,提高"较好及较近"鲸鱼的质量和数量,扩大鲸鱼个体的搜索范围。同时,引入基于关键路径的变邻域搜索算法,搜索当前最优鲸鱼个体的邻域解,提高种群局部搜索能力。最后采用BRdata基准算例进行测试,验证了算法的可行性和有效性。     

一种钯离子印迹聚合物的制备优化研究

采用沉淀聚合法, 以PdCl₄²⁻为模板, 以4-乙烯基吡啶(4-VP)、2-烯丙巯基烟酸(ANA)、2-乙酸胺基丙烯酸(AAA)为功能单体, 加入交联剂二甲基丙烯酸乙二醇酯(EGDMA)、引发剂偶氮二异丁腈(AIBN)和致孔剂甲醇, 制备钯离子印迹聚合物。通过添加不同种类、用量的功能单体和不同用量的交联剂, 探究不同制备条件对钯离子印迹聚合物制备效果的影响。优化结果表明, 与ANA和AAA功能单体对比, 4-VP和PdCl₄^2–能形成4:1的稳定配合物, 结合常数最大, 印迹效果最好, 是 3 种功能单体中用于制备钯离子印迹聚合物的最佳选择。吸附试验结果进一步表明, 按照模板、功能单体、交联剂用量比例为1:4:40制备的钯离子印迹聚合物对Pd(II)的吸附量最大, 为5.042 mg/g。     

基于参数化分位回归模型的非寿险准备金评估

准备金及其风险边际对保险公司的偿付能力具有决定性影响.均值回归模型在非寿险准备金评估中的应用较为普遍,但需要通过Bootstrap等方法计算准备金的风险边际.分位回归模型可以一次性求得准备金及其风险边际的预测值,所以在非寿险准备金评估中具有独特的应用价值.基于GB2(Generalized Beta type 2)分布建立了一种参数化分位回归模型,该模型首先对GB2分布中的位置参数和尺度参数同时引入流量三角形数据中的事故年和进展年作为解释变量,增加了模型的灵活性;其次,根据模型参数的极大似然估计结果,借助分位数函数的表达式,计算了不同分位数水平下的准备金预测值;最后,利用极大似然估计的渐近性质,通过Delta方法给出了准备金预测值的误差.基于一组增量赔款数据的实证研究结果表明,GB2参数化分位回归模型在非寿险准备金评估及其风险边际的预测中具有良好的应用价值.     

一种无线单频谱安全拍卖算法

由于电子拍卖自身的高效性和公正性,因此基于无线频谱分配的拍卖机制应运而生,且满足了人们日益增长的无线通信服务需求。而安全的频谱拍卖算法是保证无线频谱拍卖机制安全运行的重要保障。通过分析无线频谱分配的算法特点和其所确保的安全需求,提出了一种无线单频谱安全拍卖算法。该算法结合无线频谱分配的拍卖特点与密码学机制来确保拍卖过程中信息的安全,并正确选出拍卖赢家,以及计算出赢家所需要支付的频谱拍卖价格。分析证明了算法具有较高的安全性。     

基于遗传算法的频谱池ICI 优化算法

为优化基于小波的频谱池系统中的载波间干扰( ICI: Inter-Carrier Interference) ，提出了一种基于遗传算法的载波间干扰优化方案。采用遗传算法获得最佳权重向量，抑制认知用户子载波干扰能量。该算法可在不牺牲认知用户带宽的条件下，优化认知用户载波干扰能量。仿真结果表明，在满足认知用户目标误码率条件下，明显抑制影响授权用户的载波间干扰，使授权用户获得更好的误码率性能。