微分代数方程系统的一类新的归约方法

针对高阶(k≥2 )微分代数方程系统的归约问题,给出并证明了它的一类新的归约方法。该方法通过构造相容映射簇,将高阶微分代数方程系统逐步归约成低阶微分方程系统,最终将其转换成系统构形空间上的常微分方程。同时给出其各阶寂点的充分条件。最后举例证明了这种方法的有效性     

灰色预测模型拓广方法研究

利用函数 a- x (a 1 )对灰色预测模型的原始离散数据列 {x( 0 ) (k) }进行变换 ,提高了离散数据列的光滑度 ,拓宽了灰色预测模型的应用范围 ,并从理论上证明了该方法比“对数函数”法及“幂函数”法更有效.     

考虑到时滞与结构演化的动态投入产出模型

自Leontief关于投入产出的静态平衡系统x(k)=Ax(k)+y(k)提出以来,一方面它相当成功地用以描写生产、消费系统,另一方面它又被改造成为考虑到投资、再生产的动态系统 x(k)=Ax(k)+B[x(x+1)-x(k)]+y(k) (1.1) 由于投资系统矩阵B通常是奇异的,所以有些研究工作者曾设法解决此问题。再则,由投资开始到投产往往有时间上的延迟(时滞),所以如何表达时滞于模型中并设法求解也是研究中的一个方面。上     

变换域通信系统动态仿真平台设计与系统研究

变换域通信系统(TDCS)是新近提出的一种无线通信方法。与传统的通信系统相比它有两点不同。首先它是根据信道的频谱特性在变换域(频域,或时间-尺度域)进行信号波形设计,使信号避免被干扰。其次,它未采用载波调制,而是使用一个类似于噪声的基函数进行数据调制。本文详细介绍了TDCS的原理,在此基础上使用SIMULINK搭建了TDCS的动态仿真平台,并在此平台上完成了TDCS的动态仿真及系统性能分析。     

车载激光点云海量数据的管理与快速显示

就提高车载三维信息采集与获取系统中海量点云数据的管理与显示问题,提出了一种数据访问效率的优化方案.该方案采用磁盘映射方式读取数据并引入分块索引的方法进而在VC 环境下成功编写调度模块,可为三维数据的显示过程点云数据管理软件调用.将所有的点云数据分块,通过块号查找,快速提高点云数据的查找速度,为结合OpenGL函数库以实现数据的显示提供基础,其算法思路简单且耗时少.     

基于ICP算法的非合作目标特征点云配准优化

针对视觉测量中非合作目标无法提供合作信息从而引起的位姿测量问题,采用ICP(Iterative Closest Point)算法配准不同时刻获取的点云降采样数据来完成目标的相对位姿测量。利用运动恢复结构算法获取了目标当前时刻的点云数据并比较了基于阈值匹配与光流匹配的特征点匹配算法,利用三角测量法对提取到的特征点进行重建,同时将点云数据进行降采样处理,根据降采样后的点云数据计算出不同时刻目标的相对位姿关系。实验表明当物体发生旋转运动时,对降采样数据利用ICP算法计算得到的目标绕坐标轴旋转角度最大误差不超过0.11º。     

一种网格简化算法及其在三维重建上的应用

针对机器人和自主车辆仿真系统开发的需要,提出了一种利用激光雷达采集的点云数据进行场景重建的算法.该算法根据激光雷达的点云数据生成多边形网格,能够对场景进行有效分割,并在此基础上对多边形网格进行有效简化,从而满足实时仿真系统的需要.在最后给出了仿真实验的结果,实验证明该算法简明有效.     

基于法向夹角的点云数据精简算法

随着三维扫描技术的不断发展,获得的点云数据规模也日益庞大。存储、处理或显示这些数据都将消耗大量的时间和计算机资源,因此需要对点云数据进行精简。提出一种基于法向夹角的点云数据精简算法,通过对不同的点云数据使用本算法和传统方法进行实验,表明该算法能够在移出冗余数据的同时,在特征区域保留更多的细节。     

基于灰色组合模型的河南省粮食产量预测

一元线性回归有直线趋势,而GM(1,1)能较好地模拟指数变化的趋势。但是,如果原始序列整体上是直线趋势,在少数点上,数据模拟值和回归直线偏离较大时,线性函数已不能很好地预测数据序列的变化了。对于此类问题,将数据分为跳变点(即模拟值偏离回归直线较大)和非跳变点数据,并将跳变点又分为上、下跳变点,借鉴灰色灾变预测原理,用GM(1,1)模型预测跳变点数据,而对其他非跳变点使用去掉跳变点后的数据形成的新的线性回归方程进行预测。通过对河南省粮食产量的预测,结果表明该方法很好地克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,具有较好的实际应用价值。     

基于遗传算法的点云数据与CAD模型坐标归一化研究

用非接触测量方法进行复杂型面零件数字化检测,点云数据与CAD模型的坐标归一化处理是必须的。针对传统的ICP(Iterative Closest Point)方法在坐标归一化过程中对初始点要求严格及由于型面的特殊性所造成的算法不能收敛问题,采用遗传算法对点云与CAD模型进行坐标归一化,由于遗传算法具有全局收敛性及对初始位置要求不严格,所以用该方法能使点云与CAD模型达到正确的配准。并以具体的实例验证了算法的可行性。     

基于云模型的改进TODIM方案评价方法

针对传统方案评价方法只考虑评价信息的模糊性而忽略信息随机性的问题,同时考虑决策者具有参照依赖和损失规避行为,提出基于云模型的改进交互式多属性决策(简称为TODIM)方案评价方法。首先采用云模型对语义评价变量进行量化;其次定义算术平均云,基于云距离测度算法分析专家评价云与算术平均云的相似度,确定专家动态权重,并通过云的集成方法构建加权云决策矩阵;再定义正、负理想云模型并以最大化所有方案的总体贴近度为目标,建立线性规划模型确定指标权重;最后采用基于云距离测度算法的云-TODIM方法计算每个方案相对于其他所有方案的总体优势度,从而对方案排序。以云服务供应商的评价与选择为例,验证了所提方法的有效性。     

2-D algebraic test for robust stability of time-delay systems with interval parameters

1. INTRODUCTION The robust stability test of time-delay systems with interval parameters is to determine whether the eigenvalues of the characteristic polynomials of the systems are located at open left half complex plane. Different from classical 1-D systems, the eigenvalues of the characteristic polynomials are infinite, classical robust stability results (Kharitonov extreme test and Edge test) for 1-D systems are not suitable for the stability test of the characteristic polynomials of…     

考虑双重预期的云模型决策

针对指标值为云模型且考虑目标预期和增长预期的多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的决策方法。提出了增长预期和目标预期的刻画方法,针对以云模型形式给出的属性评价值和双预期值建立了相似性度量方法,根据累积前景理论和云模型相似度定义了综合前景价值函数,最后根据方案之间的综合前景值总体差异最大化为目标建立权重寻优模型;案例说明了方法应用步骤和可行性。     

基于组合云发生器的配电系统负荷模糊建模

基于云理论的知识表示,首次将云理论与电力系统有效结合来解决配电系统原始数据不足的问题。在对原始数据进行模糊聚类的基础上,提出了一种组合云发生器,将正向云发生器和逆向云发生器有效组合成一种闭环结构。结合配电网负荷数据的实际特点,在组合云发生器中加入了约束方程组和系统工况数据补充两个单元,保证了生成的负荷数据既能够包含系统的大部分情况,又不会出现实际不会发生的不可能数据,生成的云滴很好的反映了负荷数据所具有的模糊性和随机性。并在此基础上进行了基于T-S模糊模型的负荷辨识,将辨识结果与当前通用的几类模型对比显示了所提出方法的有效性和实用性。     

IaaS下基于预测的弹性云服务的研究

针对供应虚拟机的IaaS （infrastructure as a service）云下虚拟机部署存在较高时延,导致弹性云服务效率低下的问题,提出一种基于ARIMA模型和季节指数的动态负载预测及资源估算的方法. 该方法利用负载与虚拟机配置的关系,预测负载值,并估算虚拟机需求量,从而可提前部署虚拟机,提高IaaS云的服务效率. 研究结合供应虚拟机的私有IaaS云环境,实现其下的弹性供应的资源决策模块. 实验与算法分析表明,该方法能够准确决策虚拟机资源量,保证虚拟机资源预留,有效改善了IaaS云的弹性效率.     

Robust stability test for 2-D continuous-discrete systems with interval parameters

It is revealed that the dynamic stability of 2-D recursive continuous-discrete systems with interval parameters involves the problem of robust Hurwitz-Schur stability of bivariate polynomials family. It is proved that the Hurwitz-Schur stability of the denominator polynomials of the systems is necessary and sufficient for the asymptotic stability of the 2-D hybrid systems. The 2-D hybrid transformation, i. e. 2-D Laplace-Z transformation, has been proposed to solve the stability analysis of the 2-D continuous-discrete systems, to get the 2-D hybrid transfer functions of the systems. The edge test for the Hurwitz-Schur stability of interval bivariate polynomials is introduced. The Hurwitz-Schur stability of the interval family of 2-D polynomials can be guaranteed by the stability of its finite edge polynomials of the family. An algorithm about the stability test of edge polynomials is given.     

云相似度的概念跃升间接计算方法

针对现有云模型相似性度量方法结果不稳定以及区分度不高的问题,提出一种云相似度的概念跃升间接计算方法,以表征云相似性的期望曲线相交区域为切入点,将其面积的计算转移至更高层次概念上,实现原相交区域代表概念比重的等价转换。讨论了期望曲线交点数目及位置的不同情形,并给出相应的判别规则;在此基础上,通过计算截断熵获得综合云,实现概念的跃升;以综合云与各基础云的期望曲线相交面积作为相似性的新度量标准,给出了相似度的间接计算公式。通过设计的仿真算例以及具体应用的实验结果,验证了该方法的有效性和普适性。     

从观察数据确定李雅普诺夫指数谱算法的一种改进

由观察数据计算李雅普诺夫指数谱，一个重要的方法是用多项式拟合系统内在的动力学映射，该法得到的结果精度高，但计算量很大。本文通过简化公式降低了计算中所用矩阵的阶数，有效地减少了计算量，对混沌信号数据的实时处理有实际意义。     

一维云模型映射器设计及其应用研究

通常,云模型的基本原理常用于空间数据挖掘和知识发现。采用云模型不确定性推理方法设计了一种云模型映射器,该映射器在本质上具有非线性映射特性和并行运算功能。文中给出了云模型映射器的结构设计方法,分析了其非线性映射特性和曲线拟合功能,仅需少许修改云模型集合或云模型推理规则,就可以方便、灵活地实现线性映射与非线性映射功能。据此设计了一种智能控制器,将其应用于基于网络QoS变化的直流电机控制系统中,并给出了相关的仿真结果。     

基于层次变权的云服务可靠性评估模型

针对当前可靠性评估模型解决动态、复杂、多变的云服务环境下支持可靠云服务协同应用中存在的不足, 提出基于层次变权的云服务可靠性评估模型. 根据云服务IaaS层、PaaS层和SaaS层应用的特点, 借鉴AHP层次变权的思想, 分析了层次云服务的失效关联关系, 给出了利用三角模糊数关原理量化可靠性权重值的方法, 基于互补判断矩阵给出了权重值的排序求解公式; 结合云服务系统中各层次云服务的实时在线监测可靠性数据, 给出了层次云服务可靠性评估计算公式. 该模型计算量小, 简单易行, 操作性强, 能对云服务可靠性进行合理、动态评估, 具有较好的应用推广价值.