股票-债券投资组合问题的数学模型及算法

针对股票一债券的最优投资组合策略问题,定义了股票一债券的半绝对偏差风险函数,建立了考虑不允许买空、不允许卖空、交易费用及交易单位等实际约束的股票一债券投资组合问题的数学模型,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的改进算法,该算法不仅加快了最优鸟窝位置的搜索速度,同时增强了最优解的稳定性,并对该算法的复杂度进行了分析.最后通过数值算例验证了模型及算法的正确性及有效性.     

求解TSP的离散人工蜂群算法

针对旅行商问题,提出了一种新型的离散人工蜂群算法.根据该优化问题及离散量的特点,对引领蜂、跟随蜂和侦查蜂角色转变机制和搜索策略进行了重新定义.蜂群角色转变基于定义的收益比因子.引领蜂邻域搜索采用2-Opt算子和学习操作来加速算法收敛速度;跟随蜂搜索引入禁忌表来提高算法的局部求精能力;侦查蜂搜索定义了排斥操作来保持种群的多样性,从而较好地平衡了算法的探索及开采能力.实验结果表明,算法能够在较短时间内找到相对满意解,提高了TSP的求解效率.     

人机交互中的人体目标跟踪算法

针对机器人在与人交互过程中对指定人体目标的跟踪容易受到周围其他人体干扰的问题,提出了一种人机交互中的人体目标跟踪算法.将所有干扰区域看作候选目标,通过建立基于重叠率的粒子分布模型,确保粒子集可以通过均值偏移收敛到所有的候选目标,并减少粒子数量.以权重距离总误差和目标尺寸作为聚类条件,将粒子划分到相应的候选目标粒子集中,最后选择最优的候选目标作为跟踪结果.实验结果表明:该算法能够避免周围相似物体的干扰并准确跟踪目标,具有较好的鲁棒性和实时性.     

确定OWA算子权重的2个新模型

提出了2个新的模型来确定OWA算子的权重.新的模型根据最小化任意相邻权重间的差距的思想而提出,在给定和值时,通过求解非线性规划问题来确定OWA算子的权重.用一个算例与其他确定权重的模型进行对比,说明2个新模型的可行性.     

腔光机械谐振器的动力学耗散冷却（英文）

基于光机械耦合系统,详细研究了该系统的动力学冷却问题,比较了强耦合系统中不同的光学腔模型耗散率对平均声子数的影响.在一定的范围内,腔耗散率越大,平均声子数越小,并且有更大的腔耗散率,平均声子数才能快速地达到瞬态冷却极限,即通过增大腔耗散率,能加速系统的冷却过程.对于强耦合系统,随着耦合强度的增加,平均声子数出现周期性的振荡,且随着腔耗散率的增大而快速的减小,最后达到一个冷却极限.相反,对于弱耦合体系,平均声子数随着腔耗散率的增大而快速的增大,而后达到一个稳定的平衡态,且随着耦合强度的增大,不会出现周期性的振荡.因此,在弱耦合系统中,增大腔耗散率有可能会加速系统的热过程.     

一类接触率受到噪声干扰的随机SIS流行病模型研究

研究了一类接触率受到环境噪声干扰的随机SIS流行病模型.利用停时理论及Lyapunov分析方法,证明了该随机模型正解的全局存在唯一性与有界性.当相应的确定性模型基本再生数小于1时,证明了随机模型无病平衡点的随机渐近稳定性;当确定性模型基本再生数大于1时,揭示了随机模型的解围绕相应的确定性模型地方病平衡点的振荡行为;当确定性模型基本再生数大于1并且噪声强度较小时,证明了随机模型的解是平均持续的.另外,得到了强度较大的环境噪声可以导致疾病灭绝的结论.最后,数值模拟验证了所得理论结果的正确性.     

带积分边界条件的共振边值问题正解的存在性

基于O’Regan和Zima所研究的范数形式的Leggett-Williams定理,利用Banach空间中锥和Leray-Schauder度的性质,研究了带有积分边界条件的二阶共振边值问题正解的存在性。最后给出了例子验证所得结论。     

基于Choquet模糊积分算子的多指标属性船型方案优选模型

船型方案排序及优选是一个多指标属性、多层次且指标属性相互关联的决策问题.考虑船型方案评价中各评价指标间存在的模糊性和相互关联性,利用模糊测度和Choquet模糊积分算子对船型方案进行优选.此方法的优点是考虑了方案各指标属性的关联关系,而且决策过程不用确定各指标属性的权重,减少了决策过程中决策者的主观臆断性,使排序结果更具客观性和科学性.计算实例说明:基于Choquet模糊积分方法建立的船舶方案优选模型正确,方法简单,结果合理,为船型方案选择提供了一种可靠的参考.     

n维平均曲率方程同宿解的存在唯一性

本文应用Mawhin重合度拓展定理和分析方法研究了n 维广义平均曲率方程2kT周期解的存在性,证明了周期解序列存在极限,且极限点就是这个系统的同宿解.     

基于图割和Sobel算子的视频分割算法

针对前景和背景交界处对比度较低的图像分割问题,提出了基于图割和Sobel算子的视频分割算法.首先建立包括颜色分量和对比度分量的能量函数;然后对当前帧和背景求梯度,使用背景的像素梯度来减弱当前帧中背景部分强边缘的梯度值,同时对由颜色模型建立的图像进行Sobel边缘检测,将得到的边缘检测的结果应用到颜色分量和对比度分量中来增加前景和背景对比度;最后,使用图割算法,对能量函数进行最小化求解最终得到分割结果.实验结果表明,当前景和背景交界处颜色相近时,本文分割算法能有效降低分割错误率.