d>4情形下广义布朗单的截口常返性

为研究广义布朗单在d>4且满足一般条件下的截口常返性，基于方差测度函数等高线上的点所对应的t轴纵坐标，利用数学归纳法定义指标集的s轴区间的可数个分划点，再利用纵坐标和分划点,将指标集可数分割为位于有限个等高线间的矩形块，从而把广义布朗单的截口常返性集转化为指标集为上述矩形块的截口常返性集的并集。在假设方差测度函数的等高线与指标集的s轴所围成部分的方差测度有上界的条件下，结合Borel Cantelli引理，证明P{s >0，使得过程t→W(s,t)是区域常返}=0。研究结果表明:当d>4时，广义布朗单是非截口常返的，且所需要的条件对于常见的Lebegue Stieltjes测度均满足。     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于改进主观贝叶斯方法识别电熔镁炉异常工况

电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性，基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况，提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大，针对这一问题，使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间，以提高方法的实用性.在规则推理时，使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配，以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息，准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况.     

基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析

随着信息技术发展,设备健康数据与知识图谱技术结合为设备健康发展带来新的发展机遇,知识图谱利用其多种特异性优势,使企业系统中积累的海量设备维修数据得到有效整合利用.本文提出基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析方法,并根据实体关系模型构建维修知识图谱本体框架,同时基于核电企业实际的维修工单数据,从统计分析和关联分析两方面取得良好的实践效果.研究结果表明,知识图谱能够在设备维修知识的集成上解决传统的数据孤岛问题,同时能基于故障的可视化分析为维修人员和管理人员提供决策和知识支持.     

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.     

根的存在定理的推广及其应用

众所周知，在《数学分析》中会遇到连续函数的一个重要定理，即根的存在定理，此定理对方程根的存在性判别起着重要作用.将这方面已有的定理进行推广，并用例题说明其应用情况.     

模糊微分方程的反周期解

主要利用微分包含的方法得到模糊微分方程的反周期解的存在性结果，并给了一个例子说明主要结果的可行性.     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

基于多环返工串行生产线的性能优化建模

为评价和优化串行多环返工生产系统的生产性能表现，结合质量管理与精益生产的理念，区别于传统的返工机制，提出一种全新的“即刻返工”检查机制，将生产系统建模扩展至多机多缓冲区的复杂生产系统.基于生产系统的两大要素，机器与缓冲区的生产状态变化，依据概率论与马氏定理，构建缓冲水平的动态概率转移矩阵，以在制品库存水平及系统平均生产率作为研究指标，针对生产设备及缓冲区展开瞬态分析，通过迭代计算，表明设置合理的系统规模与缓冲区阈值能达到优化系统生产性能的目的，并通过数值实验验证其有效性.