基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

空基外辐射源定位系统的可观测性分析

针对空基外辐射源定位(airborne external transmitter location, AETL)系统的可观测性问题,建立了AETL系统的二维运动学模型与量测方程,基于离散化的非线性可观测理论求解系统的可观测矩阵,并分析证明了系统不可观测的条件。基于矩阵分析理论的条件数定义了系统的可观测度,并仿真分析了观测站运动参数以及目标和外辐射源的机动参数对系统可观测度的影响。结果表明,当观测站与目标和外辐射源共线或目标和外辐射源保持径向运动时系统不可观测;当系统可观测时,观测站与目标和外辐射源之间的相对速度越小,系统可观测度越大。研究结果可为观测站制定机动策略提高系统定位性能提供有效的参考依据。     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。     

基于VR运动模拟器的体感模拟算法的研究

针对VR(Virtual Reality)运动模拟器使用的经典体感模拟控制算法存在相位延迟、虚假暗示的缺点导致虚实运动一致性不够,引发VR晕动症的问题,提出了一种改进体感模拟算法。改进体感模拟算法在经典模拟算法的基础上加入了前庭感知系统,对算法的输出误差进行反馈,采用模糊控制算法对输入加速度和角速度进行修正和预测,并且对虚拟现实中地形的起伏变化进行模拟。在MATLAB/Simulink中对改进体感模拟算法进行建模仿真,仿真结果表明改进体感模拟算法降低了相位延迟和虚假暗示,提高了虚实运动的一致性。     

城市疫情传播和复工强度建模及相关性分析

以多源大数据为基础构建模型,分析全国34个典型城市因疫情导致的人口迁徙变化和人力缺口,并通过迁徙基数推算其他各城市的复工强度。仿真结果证明SEIR仓室模型能够较好地模拟此次疫情发展趋势,利用其估计各城市内部新型冠状病毒感染肺炎的基本再生数,结合人力缺口对复工强度进行回顾性的矩阵分析,以总结我国此次抗疫经验。相关性分析阶段对K-means无监督聚类后的城市集群进行回归分析,结果表明对于大部分城市而言,复工强度的大小与其人力缺口、基本再生数以及人均GDP水平有明显的相关关系。     

基于水资源合作的水资源短缺区域水资源优化配置

为提高水资源短缺区域的水资源利用效率，实现区域水资源初始配置后的有效再配置，提出三阶段水资源短缺区域水资源优化配置方法：阶段1，利用高效的“优先规则”构建部门间水资源合作清晰联盟的用水收益支付函数，对联盟成员水资源共用、获益方式进行了合理刻画；阶段2，基于Choquet积分形式的模糊合作博弈、阶段1中的清晰联盟支付函数，构建部门间水资源模糊联盟支付函数；阶段3，基于上述成果，构建水资源短缺区域水资源优化配置模型，求解得到用水部门最优水资源合作联盟，并将求得的最优模糊联盟视为大联盟，通过求解其核仁解获得最优模糊联盟的收益分配。以京津冀区域水资源优化配置问题为例，算例结果表明：①基于Choquet积分形式模糊合作博弈的三阶段水资源优化配置模型能够最大化区域整体用水收益水平，实现水资源短缺区域中的水资源优化配置，并使区域中用水部门有机会分得更多的获益；②本文模型无需引入模糊Shapley值等分配方法作为约束条件即可求得最优联盟，模型不影响不同收益分配方法分配结果的有效性；③采用将最优模糊水资源合作联盟视为大联盟，并求联盟收益的核仁解的方法分配最优联盟收益，无论最优联盟的核心是否为空，都能保证联盟收益分配结果满足个体理性和集体理性要求，即能保证最优联盟中各成员不会“叛逃”最优联盟、联盟稳定存在，且保证获得的分配方案为确定分配值而非分配区间。即本问题中该分配方法优于Shapley值、模糊最小核、弱最小核方法。所构建的水资源短缺区域水资源优化配置模型及最优水资源合作联盟收益分配方法对水资源短缺区域的水资源优化配置问题有较好的适用性，能够为我国京津冀区域等水资源短缺区域的水资源优化配置工作提供参考。     

多任务模糊聚类驱动的多任务TSK模糊系统模型

该文提出了一种多任务Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模糊系统建模方法.首先给出了一种新的多任务模糊c均值聚类算法，能够有效提取所有任务之间的公共信息和每个任务的私有信息，进而利用所得的聚类中心构建多任务TSK模糊系统的前件参数.其次设计了一种具备多任务协同学习机制的后件参数优化方法，可以优化多任务TSK模糊系统的后件参数.最后基于优化的前后件参数，构建出具体多任务模糊聚类方法驱动的多任务TSK模糊系统模型（multi-task fuzzy c-means based multi-task TSK fuzzy system，MTFCM-MT-TSK-FS）以用于实际应用.分别在合成和真实数据集上进行实验，结果验证了该模型的有效性.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

基于投资犹豫的欧式期权定价模型

文章首先引入三角直觉模糊数来刻画投资者的犹豫程度和期权价格估计的不确定性,构建了基于三角直觉模糊数的Black-Scholes期权定价模型,并用风险中性的方法给出了欧式期权价格的解析表达式,该结论是Yoshida更一般的情况.然后,本文进行了数值分析,给出了欧式期权价格的区间值,并进行了参数敏感性分析.研究结果表明:基于三角直觉模糊数的Black-Scholes期权定价模型更能体现投资者的犹豫程度.