基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计

跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力，使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度，提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先，对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后，从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明，此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。     

考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题

针对考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题，考虑配送特点（订单可得时间）、客户的时间需求（时间窗）和客户分布分散等特点，以最小化配送总里程为目标，构建了基础数学模型，并通过分析问题特征对模型改进，从而构建了改进数学模型。在此基础上，提出两种有效不等式，并设计了基于分离两种有效不等式的改进分支切割精确算法对模型进行求解。最后，通过测试多组算例，不仅对两种数学模型进行了比较，而且分析了不等式对算法性能的影响；通过与CPLEX默认的分支切割算法对比，验证了改进的分支切割算法的优越性。结果表明：对小规模的实际算例，采用改进的分支切割算法可以在极短的时间内得到最优解，具有很好的实用效果；对规模较大的算例，采用改进的分支切割算法得到的最优解可以对智能算法性能进行评价。     

麻黄细辛附子汤6种活性成分提取动态变化研究

研究麻黄细辛附子汤中盐酸麻黄碱、盐酸伪麻黄碱、细辛脂素、苯甲酰新乌头原碱、苯甲酰乌头原碱、苯甲酰次乌头原碱在提取过程中的含量动态变化。采用HPLC，测定水提取过程中不同时间提取液中6种活性成分的含量。结果表明，6种活性成分溶出量均在前90 min呈上升趋势，且组分稳定存在。90 min后，溶出量增长趋势变缓并有不同程度的消减，存在状态不稳定。研究认为麻黄细辛附子汤的提取工艺为水煎提取90 min，既可保证6种活性成分的稳定存在，又使其溶出量达峰值。     

基于R语言的迪基-福勒检验的蒙特卡罗模拟

迪基-福勒(Dickey-Fuller)检验是时间序列的平稳性检验中常用的一种方法;由于检验统计量的极限分布是由标准维纳过程关于轨道的积分来表达的,很难得到其密度函数的显式表达式,因而确定检验临界值非常困难,蒙特卡罗方法是解决这类问题的金钥匙;基于R语言对t统计量的平稳性检验的临界值的随机模拟程序进行了研究,填补了文献空白,其计算程序和方法对于金融工程或经济计量统计分析与研究具有广泛的指导意义。     

Enhancing survey‐based investment forecasts

We investigate the accuracy of capital investment predictors from a national business survey of South African manufacturing. Based on data available to correspondents at the time of survey completion, we propose variables that might inform the confidence that can be attached to their predictions. Having calibrated the survey predictors' directional accuracy, we model the probability of a correct directional prediction using logistic regression with the proposed variables. For point forecasting, we compare the accuracy of rescaled survey forecasts with time series benchmarks and some survey/time series hybrid models. In addition, using the same set of variables, we model the magnitude of survey prediction errors. Directional forecast tests showed that three out of four survey predictors have value but are biased and inefficient. For shorter horizons we found that survey forecasts, enhanced by time series data, significantly improved point forecasting accuracy. For longer horizons the survey predictors were at least as accurate as alternatives. The usefulness of the more accurate of the predictors examined is enhanced by auxiliary information, namely the probability of directional accuracy and the estimated error magnitude.     

考虑凸形障碍的应急设施选址与资源分配决策研究

应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.     

双重不确定冷贮备系统的可靠性分析

运用不确定理论研究了无充足样本的冷贮备冗余系统。假设系统所有元件的寿命服从具有不确定参数且相互独立的不确定分布,基于可靠度函数和平均寿命建立了3类冗余系统可靠性的数学模型:转换开关完全可靠型、转换开关离散型、转换开关连续型的冷贮备系统。此外,针对元件寿命为独立同分布的特殊情况进行了分析,给出数值算例,进一步印证模型的合理性。     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。     

基于机器人操作系统的机器人自主追踪系统设计

为了解决移动机器人在机器人操作系统(robot operating system, ROS)中的人脸追踪问题,提出一种基于Siamese目标跟踪算法开发的追踪系统。首先,开发了追踪系统的硬件平台;其次,开发了Siamese跟踪算法,实现了对人脸目标的实时跟踪;最后,实现了导航系统与视觉系统的开发及融合,并通过实时记录的追踪数据与追踪曲线,分析了该系统的追踪性能。实验结果表明:该系统能够在ROS系统下实现对人脸目标的实时跟踪。     

基于成像算子优化的微震逆时定位方法

针对目前微震逆时定位成像存在的问题,提出一种优化后的成像算子,对模型数据进行抗噪性、误差速度以及检波器分布和数量进行测试,并提出采用峰度值作为定位成像结果的评价标准。结果表明,优化后的成像条件在定位能量聚焦程度和成像分辨率上都得到了提升,对含速度误差和含噪微震数据都有较好的成像结果,并且对检波器的分布和数量有较好的适应性,取得了较为理想的定位效果。