基于作战环的不同节点攻击策略下的作战网络效能评估

基于作战环思想, 以作战网络抽象模型为基础, 围绕作战环的分类、定义、形式化描述、数学模型等基本问题开展了理论研究, 进一步丰富了作战环理论体系。同时, 以能否快速有效打击对方目标实体为根本依据, 建立了基于目标节点打击率和基于目标节点打击效率的作战网络效能评估指标。通过仿真实验, 将作战环相关理论运用于不同节点攻击策略下的作战网络效能评估, 为实际作战体系对抗中双方的攻击与防护提供应用指导, 也为进一步开展基于作战环的作战网络应用研究提供参考借鉴。     

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.     

创新型科技人才分类评价方法

 在创新型科技人才内涵和分类评价指标体系研究的基础上，利用模糊层次分析法和逼近理想解排序法（TOPSIS法），提出创新型科技人才分类评价方法，并以2019年北京市科技新星计划的生物医药领域申报者为研究对象进行实证分析，结果表明该方法的评价准确率达到80.95%，验证了该方法的可行性与有效性。     

Google Trends and the forecasting performance of exchange rate models

In this paper, we use Google Trends data for exchange rate forecasting in the context of a broad literature review that ties the exchange rate movements with macroeconomic fundamentals. The sample covers 11 OECD countries’ exchange rates for the period from January 2004 to June 2014. In out‐of‐sample forecasting of monthly returns on exchange rates, our findings indicate that the Google Trends search query data do a better job than the structural models in predicting the true direction of changes in nominal exchange rates. We also observed that Google Trends‐based forecasts are better at picking up the direction of the changes in the monthly nominal exchange rates after the Great Recession era (2008–2009). Based on the Clark and West inference procedure of equal predictive accuracy testing, we found that the relative performance of Google Trends‐based exchange rate predictions against the null of a random walk model is no worse than the purchasing power parity model. On the other hand, although the monetary model fundamentals could beat the random walk null only in one out of 11 currency pairs, with Google Trends predictors we found evidence of better performance for five currency pairs. We believe that these findings necessitate further research in this area to investigate the extravalue one can get from Google search query data.     

考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

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.     

重卡驱动桥壳疲劳稳健性与轻量化设计

驱动桥壳轻量化设计对于提高承载能力、降低生产成本具有重要的意义.本文在驱动桥壳有限元分析和疲劳分析计算的基础上建立驱动桥壳多目标优化模型，对重型卡车驱动桥壳进行参数化设计，建立正交试验表，利用田口方法和综合评价方法对驱动桥壳的疲劳性能稳健性和质量进行优化设计.优化结果表明，此方法可以应用于驱动桥壳的多目标优化，优化后驱动桥壳的疲劳稳健性能得到提高，减轻了质量，因此节约了桥壳材料，降低了生产和运营成本，提高了设计水平.     

数控机床故障分析与可靠性评价技术的研究

针对传统数控机床可靠性建模时只考虑故障间隔时间而忽略故障性质的现象，提出兼顾机械故障和电气故障的混合威布尔分布模型，进而提高模型准确度.利用最大似然法来确定混合威布尔分布模型参数，用皮尔逊相关系数来确定数控机床各故障时间之间的关系.并通过K-S方法对模型进行检验， 最后确定其符合混合威布尔分布，并运用可靠性评定方法得出数控机床的平均无故障时间.     

沥青路面使用性能评价模型与性能评价案例分析

为了客观准确了解沥青路面的实际使用性能，以便及时进行沥青路面管理与维修养护，依据检测数据对沥青路面进行了使用性能评价研究，即将主成分分析法与层次分析法相结合，建立了基于主成分-层次分析法的评价模型，并进行了评价案例分析。本研究以荣乌高速保定段2016~2019年的路面定检数据为基础，首先用主成分分析法对性能指标归类和预处理后的检测数据进行主成分提取，建立判断矩阵，再用层次分析法对各指标赋予权重系数，得到上下行路面的使用性能评价模型。选用荣乌高速检测数据进行了模型验证，并与现行《公路技术状况评定标准》评价结果相比较，评价等级高于《标准》的路段样本比例约为0.34%，低于《标准》的比例约为6.83%。本研究的评价结果更能够反映路面的实际衰变特性。