考虑需求条件下的快速平衡技术

熊和 Leachman首先对单机器生产系统循环投放的特性进行研究 ,给出当最优生产周期大于或等于平衡生产周期时快速进入最优轨线的方法和步骤以及储存空间任意一点快速进入最优轨线时间的计算公式 ,并且研究了循环投放与 Kumar研究的 CLB,CLW策略的关系 ,实例比较循环投放下快速平衡技术和 CLB,CLW策略 ,许多情况下 ,本文的结果好得多 .本文对多产品单机器生产系统的循环策略的特性进行进一步研究 .考虑需求条件下的快速平衡条件     

最优生产周期与存储轨线

对单机器生产系统循环投放的特性进行了研究 ,给出了当最优生产周期等于平衡生产周期时快速进入最优轨线的方法和步骤 ,以及储存空间任意一点快速进入最优轨线时间的计算公式。对多产品单机器生产系统的循环策略的特性作了进一步研究 ,讨论了更一般情况 ,即最优生产周期大于平衡生产周期的最优轨线 ,给出了确定最优生产周期的方法。     

数字系统高层次设计技术及其发展

高层次设计技术是数字系统设计自动化的关键技术,是近年来国内外研究、开发和应用的热门课题。就高层次设计中有关高层次综合、高层次模拟和测试综合等技术的主要功能和特点,做了较为详细的描述,并对目前国内外的发展情况做了简要介绍。最后,提出了一些待研究解决的问题。     

一类快速实时仿真算法的稳定性和收敛性

构造了一类非整点步右函数求值的快速实时的数字仿真混合算法。该类算法在每个积分步内只需进行了一次右函数的求值,且与相同工作量的方法相比数值稳定性区域大,方法的误差小,数值试验也表明算法是有效的。本文主要对这类算法进行了收敛性和稳定性分析。     

改进的快速遗传算法及其性能研究

遗传算法作为一种有效的全局随机优化方法,在工程界已得到了广泛应用。为了克服工程应用中遗传算法所表现出的计算费时、稳定性差等缺点,提出了一种快速收敛的遗传算法,从初始群体生成及遗传算子操作等几个方面作了改进。通过几个复杂函数的优化仿真实验,证明该算法能大大提高遗传算法的收敛速度,明显改善算法的计算稳定性。     

电梯上高峰模式下动态分区算法的研究

研究了电梯群控系统(EGCS)上行高峰时期的动态分区群控方法.动态分区是根据大楼乘客流量的大小和分布情况动态地调整楼层区域的划分;同时提出了一致的UPPINT的目标函数,将动态分区问题归结为一个最优化问题,用直接搜索法对其进行求解;并对群控的几种算法进行了仿真比较,验证了动态分区算法的良好效果.     

空间站力矩平衡姿态稳定性研究

力矩平衡姿态的稳定性是空间站姿态TEA定向控制研究的重要问题.采用Lyapunov理论中求解导算子特征值的方法判断TEA的稳定性,基于线性化的姿态动力学方程采用基于稳定度设计的LQR方法设计空间站的姿态控制器,通过仿真验证了:(1)TEA作为平衡姿态的优点;(2)用导算子的特征值判断TEA姿态稳定性的方法的有效性.     

公共行政系统的内部平衡分析

公共行政系统作为社会大系统中的一个子系统，具有开放性；其系统的演化是从一种有序结构进到另一种有序结构的过程；它本身具有非线性机制，是一个可以失稳的系统。影响公共行政系统稳定的因素有：以科层制为特征的行政系统导致管理效率下降；中央与地方关系失衡导致中央权威呈递减趋势；惟庸的用人机制导致人的能力下降；非正式组织的活动导致系统凝聚力下降。实现公共行政系统内部平衡的基本条件是进一步扩大系统的开放度，适时进行组织变革与制度创新。     

UWB雷达信号设计方法研究

本文首先讨论了高斯白噪声环境下超宽带（ＵＷＢ）雷达信号设计问题，提出了一种自适应最优波形设计方法。这种方法可以集中目标散射回波能量，从而大大提高了接收信号的信噪比；其次，对杂波干扰下的低能量相干目标环境，根据牛曼—皮尔逊准则提出了一种非线性方程牛顿迭代法，与现有的ＵＷＢ信号方法相比，信噪比要改善１０ｄＢ左右。     

FADS快速智能故障检测和诊断技术

以重复使用运载器所使用的嵌入式大气数据传感器系统为研究对象,设计故障检测和诊断方法.采用奇偶校验的检测方法实现故障检测,通过粗糙集约简减少奇偶方程的数量,将约简后的决策表转化成规则,实现诊断规则的离线提取,使用位向量逻辑判断完成规则推理.仿真结果表明结论正确可靠,算法计算代价小、运算速度快,能够满足在线诊断的实时性要求.     

指标均衡性对评价结果的影响

本文针对一类需要考虑指标间均衡性的决策问题,利用Gini系数,提出了一种新的多目标决策方法。     

卫星数传资源负荷均衡调度模型及蚁群优化算法

建立了卫星数传资源负荷均衡调度模型,提出了调度方案效能评价函数和模型求解的蚁群优化算法.调度模型中主要考虑任务调度收益和资源负荷均衡两个优化目标,蚁群算法通过遍历矩阵解构造图来逐步构造可行解,利用基于调度方案效能评价函数的全局信息素更新规则同时优化数传任务调度收益和数传资源负荷均衡两个目标.算例仿真表明,本文提出的调度模型和蚁群优化算法所求得的调度方案取得了较好的任务调度收益和资源负荷均衡指标评价值,说明模型与算法正确可行.     

基于自调节分类面SVM的平衡不平衡数据分类

标准支持向量机(SVM)对不平衡数据集进行分类时,会出现不平衡现象;传统不平衡数据集分类方法只能对不平衡数据集分类,且在分类过程中存在人工因素的参与.提出一种平衡不平衡数据集统一分类方法--自调节分类面支持向量机(self-adjusting classification-plane SVM,SCSVM),设计自适应的分类面调节方法,根据训练错分情况对分类面进行调整,控制正负类样本的错分率使其达到均衡,平衡或不平衡数据集都可采用相同的方法进行分类而不需预知数据集种类.实验表明该方法可对平衡或不平衡数据集进行有效的分类.