基于动态遗传网络对光栅传感器输出的细分

针对光栅传感器输出细分方法的一些不足,从另一个角度研究了一种在不增加复杂的硬件电路和光栅刻线的情况下,采用软件实现对光栅传感器输出细分的方法。该方法将遗传算法与动态神经网络相结合,通过少量样本点的学习,用神经网络拟合出光栅传感器的传输特性。对任意输入值,经神经网络泛化后,实现对光栅传感器输出细分。通过实验验证了该方法的有效性。     

4PL模式下供应链资源整合的收益与风险决策

为了从系统性量化角度对第四方物流(4PL)整合供应链复杂资源的决策过程进行分析,以形成合理、高效及灵活的整合模式指导运作实践,从资源整合的整合成本输入及整合收益输出关系入手,搭建了4PL模式下供应链资源整合的基本运作框架,描述了整合的基本输入与输出关系.在此基础上,从整合的收益与风险系统性权衡与量化角度,对4PL模式下的供应链资源整合决策问题进行了分析,着重探讨了整合后的期望收益关系、整合的收益与风险衡量及量化方法以及基于该方法的整合决策问题.最后,通过整合决策的算例验证了结果的客观性及所提分析思路的理论与现实意义.     

基于模型的有限预测逆跟踪控制

针对水下无人潜航器(unmanned underwater vehicle,UUV)非最小相位的特性,提出利用有限预测逆方法实现其精确的跟踪控制.利用系统逆方法计算当前时刻t_c的有界的逆输入,需要已知所有未来时刻的理想输出信息.为了有效利用未来时刻的理想输出数据,并提高计算效率,提出将时间窗内理想输出的预测信息用于逆算法中,来求取控制输入值,从而实现对UUV的路径跟踪控制.有限预测逆方法是利用从当前时刻到未来T_p时刻内的理想路径来获得逆输入,可以实现在线控制.通过给定的精确逆输入与利用有限预测逆方法所求得的输入之间的误差,对参数T_p和m进行优化.通过实验验证了该方法的有效性,并对比说明了跟踪误差与优化参数T_p之间的呈指数递减的关系.     

基于正交试验的元模型输入参数筛选方法

输入参数筛选工作可有效降低元模型的构建维度.针对传统的灵敏度分析方法应用于元模型输入参数筛选时,存在的难以获取原始模型解析模型和难以反映多输入参数综合影响的两个突出问题,为准确筛选出对元模型输出参数影响显著的输入参数,提出了基于正交试验设计的元模型输入参数筛选方法,该方法结合正交表构造方法,综合运用极差分析、方差分析、输出参数变化趋势三种方法综合研究原始模型型输入参数对输出参数的影响程度.最后以螺线管制动器激励电流元模型的构建为案例,介绍了输入参数筛选方法的应用过程.结果表明,该方法可有效减少元模型输入参数的数量.     

雷达信号级仿真中模型耦合问题及解决方法研究

对雷达信号级仿真中由于雷达采用非线性的对数接收机造成的目标回波小尺度幅度起伏特性模型与接收机模型相互耦合的原因和所产生的影响进行了分析.为消除模型耦合的影响,从模型解耦的角度出发,提出了指数恢复+直接回放方法；从保证仿真中的对数接收机输出与实际雷达的对数接收机输出相一致的角度出发,提出了输出合成方法.输出合成方法在一个雷达信号级仿真系统中得到了成功的应用.     

基于Lyapunov稳定理论设计MRAC系统的简单方法

基于李雅普诺夫稳定理论，用统一格式研究单输入单输出模型参考自适应控制系统，提出一种利用模型输出微分测量值来设计控制系统的方法，避免了被控对象输出微分不可测的问题，从而省掉一组滤波器，不需要辅助信号，而且结构上大为简化。由于采用从模型取状态的方法，增加了抗噪声干扰的能力。     

基于DEA方法的额外资源分配算法

研究基于DEA(数据包络分析)方法的资源分配问题.求解该类问题的难点在于:对于参与分配的决策单元来说,其分得的额外资源数不仅依赖于该决策单元的相对效率值,还依赖于它的规模大小,因此分配权重难以确定.根据输入、输出指标数的分布情况,建立了3种基本模型,分别是单输入单输出、多输入单输出、单输入多输出模型,给出了这3种模型的资源分配权重的确定算法.最后给出实例,并对给出的分配原则的合理性进行了分析讨论.     

无线多跳网络中基于QoS的自适应拥塞控制方案

提出的无线多跳网络中基于服务质量(QoS:Quality of service)的自适应拥塞控制方案是从两个方面实现拥塞控制和QoS保证的.一方面,通过控制路由请求过程,为实时业务选择时延较短的路由,为非实时业务选择时延较长的路由来控制拥塞并保证QoS.另一方面,按照QoS等级减小邻居结点的转发业务来增加拥塞结点占用信道的概率,从而消除拥塞并保证QoS.该方案的特点在于综合考虑了拥塞控制和QoS保证,能在控制拥塞的过程中提高服务的QoS质量.论文建立了路由发现成功率、端到端时延和丢包率的性能分析模型,并对提出的方案进行了性能分析.性能分析和仿真结果表明我们提出的方案能够有效的控制拥塞,并保证实时业务的QoS.     

带有参数的C~2R模型的灵敏度分析

文献［１］“带有参数的数据包络分析Ｃ２Ｒ模型”的研究中，要求被评价决策单元的输入或输出指标按同比例变化，而实际总是按一定的比例变化的同时并带有一定的摄动，尤其在多输入、多输出问题上更为普遍。因此本文给出了带有摄动的参数数据包络分析模型，讨论了这种模型的有关性质，同样也给出了阀值的概念，并给出了求解阀值的方法。实际上也从另一个角度提供了一种ＤＥＡ灵敏度分析方法。     

输入和输出DEA模型中弱DEA有效与弱Pareto之间的等价性

使用带有三个双变量 0 -1参数的综合 DEA模型 ,讨论了弱 Pareto和输入 DEA模型 (包括 C2 R输入模型、BC2 输入模型、FG输入模型、ST输入模型 )、输出 DEA模型 (包括 C2 R输出模型、BC2 输出模型、FG输出模型、ST输出模型 )之下的弱 DEA有效之间的等价性 .这些结果对于理解和解释输入 DEA模型和输出 DEA模型之下的弱 DEA有效性的概念是很重要的 .