基于多期动态优化的银行资产组合决策模型

以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险收益率为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,运用多期资产分配的逆向递推原理和非线性规划方法,建立了多期银行资产组合动态优化模型.一是通过逆向递推,使本期资产的最优配给建立在下一期资产的最优配给的基础上,解决了现有研究只是在单期里求解而忽略了各期之间的联系与影响的问题.二是考虑到本期的贷款收益率期望值将受到上一期贷款信用等级迁移的影响,利用不同等级贷款收益率期望值和一年期迁移概率矩阵,计算出各类企业各年份的相应的贷款收益率期望值及标准差,更加客观地反映了贷款的真实收益和风险,解决了现有研究只是简单求解各笔贷款收益率期望值或将其设为常数的问题.三是用贷款组合的VaR控制多期贷款的组合风险,解决了现有多期研究中对银行风险承受能力和资本监管的客观要求考虑不足的问题.     

基于模糊支持向量机的小批量生产质量智能预测方法

在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路.     

攻击机反舰作战能力评估的综合指数模型

针对攻击机反舰作战能力评估中评估指标的选取和分析以及计算模型的构建等关键问题,对攻击机反舰作战能力的影响因素及其层次结构进行了分析,并建立了考虑突防能力、战场态势感知能力、反舰武器能力、最大作战半径和导航能力的评估指标体系。在分析了指标参数间聚合关系的基础上,结合反舰作战理论和实际给出了各指标的综合指数计算模型,最后以6种机型反舰作战能力评估为例计算并检验了模型的可用性。     

基于语言等价的Petri网化简

定义了α闭包表达式和同步交错正规表达式,证明了同步交错正规表达式与Petri网语言的等价性,给出了Petri网语言的结构特征:任意一个Petri网语言都是一个正规语言表达式与α闭包表达式的同步,借助于这一特性,给出了Petri网的化简过程及其算法。     

关于偏好信息全序化的加权TOPSIS新方法

针对通过辨识矩阵无法求取偏序集,不能进行后续的偏好信息全序化算法的普遍问题,提出了基于粗糙集的加权TOPSIS偏好信息全序化方法。首先根据属性间差异程度计算各个属性的权值,然后再对信息系统进行加权TOPSIS排序分析。克服了原算法对信息表本身的过严限制,扩大了偏好信息全序化的粗糙集方法的应用范围。最后通过在球团厂中链蓖机-回转窑系统信息表的应用验证了该方法的有效性。     

基于T-S模型的倒立摆双闭环串级模糊控制设计与仿真

针对具有多变量、非线性特性的倒立摆系统,提出了一种基于T-S模型的双闭环串级模糊控制方法。在该方法中,内环控制倒立摆的角度,外环控制倒立摆小车的位移,并对双闭环参数耦合实现了解耦,降低了系统设计的难度和复杂度。数字仿真结果表明了该方法的可行性。     

基于状态反馈的广义双线性系统H∞容错控制

针对非线性系统的容错控制问题,以广义双线性系统为研究对象,基于非线性系统H∞控制的概念,提出了利用状态反馈控制器实现广义双线性系统容错控制的方法,给出了状态反馈控制器的存在条件和设计过程。设计的状态反馈控制器在无执行器故障和存在执行器故障的情况下,都能保证闭环系统渐近稳定,且闭环输入输出信号满足H∞性能指标,从而实现系统的容错控制。最后的仿真结果证明了该方法的有效性。     

分布式MPC在网络化制造环境下SCM中的应用

针对网络化制造环境下动态供应链管理特点,利用分布式模型预测控制技术解决供应链中动态优化控制问题。首先,阐述动态供应链运行机理,并以此提出完整的随机动态优化控制模型及其控制约束;其次,给出分布式模型预测控制算法,并构建了优化控制序列模型;最后,仿真实例结果表明,利用分布式模型预测控制技术计算供应链中各阶段订货率,可以预测企业各阶段理想库存,从而快速响应市场动态变化,有效控制供应链管理中的不确定性。     

基于BP网络的粉煤灰混凝土钢筋握裹力计算

基于改进的BP算法,建立了2个粉煤灰混凝土钢筋握裹力BP网络计算模型,模型1为2-6-1型,即该模型输入层为2个神经元,隐含层为6个神经元,输出层为1个神经元,模型1的输入为水胶比及粉煤灰掺量,输出为混凝土钢筋握裹力;模型2为2-8-2型,即该模型输入层为2个神经元,隐含层为8个神经元,输出层为2个神经元,模型2的输入为水胶比及粉煤灰掺量,输出为混凝土强度及钢筋握裹力.模型1混凝土钢筋握裹力计算相对误差为0.019 08%~3.128 92%;模型2混凝土强度及钢筋握裹力计算相对误差分别为2.248 55%~6.808 00%和0.112 74%~9.773 29%.计算结果较为理想.     

哈特曼装置上粉尘浓度的测量

粉尘浓度和湍流速度对粉尘爆炸猛烈程度和粉尘云最小着火能的测试有很大影响.针对1.2 L哈特曼装置上的粉尘浓度进行了测量研究,并对测量数据进行了分析讨论,得到了1.2 L哈特曼管上不同位置高度的粉尘浓度随时间的变化曲线.粉尘浓度随哈特曼管高度位置分布很不均匀.对于哈特曼管电极位置高度,当点火延迟时间170 ms、计算浓度为500 g/m3时,其粉尘测量浓度近似等于计算浓度;当计算浓度低于500 g/m3时,其测量浓度高于计算浓度.当计算浓度大于500 g/m3时,测量浓度低于计算浓度.哈特曼管上粉尘浓度随高度分布的获得,为最小着火能在不同装置上的测试比较提供了数据,为粉尘爆炸数学模型的检验提供了...