艾拉姆咖分布的Pearson-χ~2距离及其渐近性

论文首先给出Pearson-χ2距离、Pearson-χ2最大距离及平均距离的定义;然后对艾拉姆咖分布进行了研究,给出了艾拉姆咖分布Pearson-χ2距离、Pearson-χ2最大距离的定义、性质及其表达式,以及Pearson-χ2平均距离的性质及其表达式,最后讨论了艾拉姆咖分布Pearson-χ2的密度差异及其渐近性.     

混合驱动量子点制冷机

研究了由两个单能级量子点分别与两电子库耦合而构成的混合驱动量子点制冷机的性能特征.考虑非辐射效应的情况下,论文应用主方程描述电子在传输过程中的动力学特性,导出了制冷机的制冷率和制冷系数,得到了其性能特征曲线,并分析和优化其性能.研究表明,由于非辐射效应的存在,制冷系数会降低,制冷率随制冷系数变化的特征曲线为回原点扭叶型曲线;两量子点能级差或者两库化学势差分别是外界提供的光能或者电能,只要有外界能量的输入,该模型就具有制冷效果.当光能或电能一定时,最大制冷系数下的制冷率和最大制冷率下的制冷系数都存在极大值;外界输入能量一定时,存在最佳温比,使得最大制冷系数下的制冷率达到极大值.     

考虑剪切变形的宏纤维复合材料驱动力方程

针对经典板理论(CPT)未考虑宏纤维复合材料(MFC)的剪切变形使得计算结果产生较大误差的问题,运用正弦剪切变形理论(SSDT),引入局部位移分布函数,推导了新的MFC驱动力方程.以MFC层合板结构的端部位移为例,将基于SSDT的MFC驱动力计算结果与基于CPT的计算结果进行了比较.研究表明:采用基于SSDT的MFC驱动力方程计算的端部位移结果优于基于CPT的MFC驱动力计算的端部位移结果,且具有更好的精度和适用性,可以推广到MFC对平板结构的减振与驱动控制领域.     

带有二元连接函数的半参数模型

提出了一种新的带有二元连接函数的广义半参数模型, 即二元连接模型 (简称为BLM). 使用轮廓似然方法估计模型的 参数和非参数部分, 并给出了计算算法. 证明了所得的未知参数的估计量为$\sqrt{n}$-\!\!相合, 渐近正态且具有渐近最小方差, 给出了实际数据分析和模拟研究, 最终采用局部功效方法来检验非参数部分的线性性.     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.     

移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

基于双层规划的普通克里金插值方法研究

采用双层规划描述了普通克里金法中理论变异函数模型参数求解问题.针对传统变异函数模型参数求解过程中容易受人为不确定性因素影响的问题,建立了以交叉验证统计结果最优和个体样本满足最优无偏线性估计为目标的双层规划模型,并给出了相应的求解方法.该方法根据交叉验证结果优化调整上层系统随机给定的变异函数模型参数,可以减少变异函数模型参数求解过程中人为不确定等因素的影响,从而可以获得合理的理论变异函数模型参数和较好的空间插值结果最后,以土壤pH值为例,通过与加权最小二乘法比较验证了采用该方法的有效性和合理性.     

基于SV-Copula的欧盟碳配额现货和期货价格相依性研究

碳配额现货和期货价格的相依性对投资者进行套期保值和投机套利均具有重要意义.本文采用SV (stochastic volatility)模型研究了欧盟碳配额现货和期货价格的波动特征,继而用Copula函数分析了两者之间的相依结构,结果发现:EU ETS (European Union Emissions Trading Scheme)第二阶段和第三阶段的碳现货与碳期货价格都存在显著的波动持续性和杠杆效应,且第三阶段碳现货和碳期货价格的波动风险均大于第二阶段;碳现货和碳期货价格之间存在高度相依性,且第三阶段碳现期货价格尾部相依性更强;两阶段中两者的尾部相依性呈现为对称且厚尾.