考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

考虑可靠性和状态估计精度的配电网优化配置研究

主动配电网中的自动化配电终端直接影响到状态估计精度和电网可靠性.通过配电网中量测配置的特点分析结果,采用灵敏度矩阵得到量测估计方差,确定其方差指标,评价指标的贡献系数并按大小排序,根据次序安装新量测设备.结合状态估计方差指标和配电终端投资指标,加权计算得出目标函数,以配电网合格条件为限制,迭代求解最优配置.通过改进配电网算例,分析了"三遥""二遥"两个优化阶段的优化过程和结果,说明算法的可行性.     

复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

基于码头闸口数据的集卡周转时间短时预测方法

为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度.     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

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。     

三维AoA目标跟踪的二次约束卡尔曼滤波算法

在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。     

基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性。在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速度;在部分重采样前采用了权值自适应调整策略,增加粒子的多样性。仿真实验结果表明:改进的方法提高了粒子滤波的估计精度、保证了粒子的多样性与粒子分布的合理性、降低了状态估计所需的粒子数量。     

水文时间序列周期分析的RICp准则

为准确识别与提取水文时间序列中的显著周期成分,本文借鉴AIC准则的思想,提出了一种以相关系数作为拟合精度指标、以信息熵形式的函数式作为不确定性度量指标的周期显著性评价准则——RIC_p.以包含多个周期成分的模拟序列进行统计实验,对比不加入RIC_p准则的MCCP（moving correlation coefficient-based method for periodicity）方法、仅基于假设检验的HAM（harmonic analysis method）方法与通过熵谱峰值点选取显著周期的MESA（maximum entropy spectral analysis method）方法,从周期规律的完整性以及周期结果的准确性两个方面进行评价.分析结果表明, HAM方法和MCCP方法会给出较多的伪周期成分, MESA方法的识别结果会忽略位于峰值附近的次显著周期,基于RIC_p准则的周期分析方法在4种方法中表现最好.基于RIC_p准则的周期分析方法的优势在于,可以同时满足显著周期判断、周期显著性分级与周期成分...