基于度量核和GHI核混合的植物叶片识别算法

针对现有识别算法中的核函数不能充分利用直方图的整体特征和不同维特征间的内在联系,提出基于度量核和广义直方图交叉(generalized histogram intersection,简称GHI)核混合的植物叶片识别算法.首先,构建多尺度边缘轮廓(multi-scale marginal contour,简称MMC)算子;其次,提取预处理后的叶片图像MMC形状特征、局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)空域纹理特征、局部向量化(local phase quantization,简称LPQ)频域纹理特征,进而将这些特征拼接成复合特征;再次,利用度量学习和马氏距离改造负距离核构建度量核,将其与GHI核加权融合形成组合核;最后,进行仿真实验.仿真实验结果表明:相对于现有算法,该文算法对不同种类的植物叶片具有较高的识别率.     

一种基于区间值 Pythagorean 三角模糊语言集的多准则决策方法

为提升不确定环境下信息描述的准确性, 提出了区间值勾股三角模糊语言集(interval-valued pythagorean triangular fuzzy linguistic set, IVPTrFLS), 并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable, IVPTrFLV)相关的基本理论. 同时, 针对区间值勾股三角模糊语言环境的多准则决策问题, 提出了一种改进的基于区间的组合评价(combinative distance-based assessment, CODAS)方法, 即 IVPTrFL-CODAS 法. 首先, 定义了 IVPTrFLV 的概念、运算法则、Score 函数、Accuracy 函数及距离公式, 提出了区间值勾股三角模糊语言优先加权(IVPTrFL prioritized weighted arithmetic averaging, IVPTrFLPWAA)算子, 并对计算规则及算子性质给予证明; 然后, 通过求解属性权重的相对重要性系数, 建立了基于 IVPTrFLV 的改进 CODAS 方法; 最后, 通过实例对所提出方法的有效性及稳定性进行了验证.     

社会责任影响下研发创新与医药供应链协调决策

基于医药制造商和医疗机构同时关注消费者剩余视角，把研发创新和医保支付作为影响消费者效用的内生因素，刻画不同决策模型中社会责任对均衡结果的影响。研究表明：无论是医药供应链整体，还是医药制造商单独关注社会责任，都有利于提升研发创新能力；在非合作决策下，医药制造商积极履行社会责任可以有效地控制药品批发和零售价格，增加利益相关者的收益，提升消费者剩余价值，但是会削弱自身盈利能力。然而，在供应链整体社会责任增强时，医药制造商分担的社会责任程度在阈值内增加则有利于医药制造商实现价值的增值；“政府补贴+协同创新+集采低价”组合契约协调策略优化了医药供应链，能有效激发研发创新的动力，增加整体社会福利。     

磁流变液中磁性颗粒成链与团聚的临界特征分析

热运动对纳米级磁流变液系统的颗粒团聚行为和宏观流变特性扰动影响不可忽视.为研究施加外磁场后系统微结构与热运动间的关系，探讨在不同颗粒粒径情况下热运动能量在系统总能量中的占比.采用CCD设计方法，分析Monte Carlo仿真获取的颗粒位形信息，生成关于外磁场磁感应强度、颗粒粒径和体积分数的系统热耦合系数<λ>回归模型;成链团聚的临界颗粒粒径计算值比文献经验值高出约23%，证实在考虑系统内多因素的综合影响下，纳米级磁流变液具有更严格的流变现象临界发生条件.     

具有非线性PTO的波能装置水动力及获能分析

运用计算流体力学(CFD)方法对系泊双浮体波浪能装置的水动力及PTO(动力输出装置)非线性出力特性进行模拟和分析,利用VOF(流体体积分数)方法结合动网格及刚体求解技术模拟波浪生成及浮体运动,分析了不同速度指数的非线性动力输出装置下波浪能装置的水动力及获能特性,并与线性PTO的特性进行对比.在此基础上提出一种组合控制模式,可使波浪能装置在较大的PTO阻尼系数范围内维持较高的俘获宽度比.     

基于前景理论的投资组合优化问题研究

借鉴Kahneman和Tversky提出的前景理论,从期望效用最大化的视角对风险资产进行组合投资。首先建立基于前景理论的投资组合优化模型,然后针对模型中S形价值函数在参照点的非光滑性,使用CHKS函数进行了光滑化处理;针对目标函数的非凹性,使用多初始点技术进行了处理。最后利用中国金融市场的实际数据进行了实证分析,通过设定不同参数取值,验证了前景理论对中国金融市场的适用性。     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

分离耳板式组合桁架节点模型试验研究

以佛山西站至广州南站钢桁-槽型梁组合桁架桥下弦节点为原型,设计制作了2个缩尺比例为1∶3的分离耳板式组合节点模型,通过单调水平静力加载试验及非线性有限元模拟分析,研究了分离耳板式组合桁架节点的破坏特征、力学行为和极限承载力﹒研究结果表明:混凝土斜向开裂与腹杆屈曲或发生过大的轴向变形为该类节点的典型破坏特征;节点钢混结合段的破坏特征为节点板外露部分和贯穿钢筋整体屈服﹒两节点试件的极限荷载分别是设计值的3.87倍和6.88倍,安全储备高﹒通过模型分析,提出的贯穿钢筋不等直径设计及节点板局部加厚的设计方案,能有效改善节点区域的受力性能,保证"强节点"的设计原则﹒