独轮车机器人的动力学建模与非线性控制

为了实现对于独轮车机器人非线性系统的姿态控制.以独轮车机器人车体的俯仰角度、横滚角度和航向角度作为广义坐标,基于拉格朗日定理提出了一种独轮车机器人的非线性动力学模型.并使用MIMO仿射非线性系统描述了该动力学模型.基于MIMO仿射非线性系统的精确线性化理论设计了独轮车机器人的控制算法,实现了对于输入的解耦.基于该动力学模型和控制算法搭建了仿真系统,仿真结果验证了动力学模型的正确性和反馈线性化控制算法的有效性.     

融合视惯传感数据的非接触式物体尺寸获取方法

从视觉数据和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)数据各自的特点出发,利用计算机视觉三维重建技术从视觉数据中恢复视觉传感器的六维位姿信息,分析计算惯性测量数据和视觉位姿数据的时空关系,实现融合视惯传感数据的场景重建及尺度估计,进而获取待测对象的绝对物理尺寸数据。上述方法在实验数据上取得了相对误差约为3%的非接触式物体尺寸估计结果,由于该方法无需在待测场景中嵌入额外标定物或辅助定位装置,具有较好的灵活性和适用范围。     

初始模拟样本量的决定方法

针对在使用模拟技术时,初始模拟样本量的不同会对计算的结果产生很大影响,讨论了在选择初始模拟样本量时应该注意的两个问题:模拟样本方差处于稳定状态和模拟样本均值通过正态性检验,并且提供了分析和判断问题的方法和工具.     

混沌系统可预测尺度研究

着重讨论了混沌系统未来状态预测的“长期”与“短期”问题。混沌系统的初始状态敏感性决定了其不可长期预测性。但在短期内对混沌系统的运动作出准确预测还是可能的。基于此，给出了混沌时间序列的平均可预测尺度及最长可预测尺度，以此来界定短期预测的时间范围。最后利用Logistic映射以及Henon映射产生的混沌时间序列对上述理论进行了实例骓证，得到了较为理想的结果。     

可变种群规模的遗传算法

通过模拟人类进化过程中人口数量的增长规律，提出了一种可变种群规模的遗传算法（VPGA）。VPGA不需要改变现有遗传算法的算子，仅仅通过对现有算法框架的重构，从而获得比现有遗传算法更优的解，而花费的计算代价更小，我们的实验结果表明使用离散逻辑斯蒂模型来控制种群规模的VPGA能够比其他从截观算子上改进的遗传算法更加高效省时。     

一种新的城市人口规模演化模型——分支模型研究

针对传统的城市人口规模演化模型，尤其是Ｌｏｇｉｓｔｉｃ增长型模型所存在的局限性，应用分支理论提出了城市人口规模分支演化模型；并分别对其进行了分支稳定性分析与随机性分析和描述（包括分支概率的极大极小判别以及随机涨落分析）；最后将分支模型应用于天津市区人口规模演化的一段历史踪迹的分析，并与Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型进行了对比以说明该模型的优越性和有效性。     

Sample Size Determination Based on Decision Rules in Regression Analysis

Sample inference is an important way for people to carry out awareness, which is based on sampling and the subsequent sample observation. In this process, in order to ensure the purpose of the studying sample observation can be achieved, we need know the sample size in advance. Generally speaking, there are two approaches to determinate the sample size. One is power function principle, namely providing a good sampling estimation accuracy in advance, then calculate the sample size. The other are the decision rules based on Bayesian ideology. In this paper, from the perspective of statistical decision as our major decisions, we discuss the problem about the sample size determination in regression analysis. The full text of major features in this paper include： sample size determination when estimating parameters in regression model, sample size determination when doing mean-value regression prediction, and sample size determination when doing point-value regression prediction. To some extent, using decision rules to determinate sample size is better than using the power function method.     

一种变步长NLMS自适应判决反馈均衡器

判决反馈均衡器因其性能明显优于线性均衡器而得到了广泛的应用.提出了一种新的变步长NLMS算法,进一步改善了判决反馈均衡器的性能.这种算法考虑了接收机和均衡器的联合设计,把接收信噪比引入到变步长算法中,使均衡器在不影响接收机误码率性能的基础上,尽量提高收敛速度和增大动态范围.     

投资项目风险模拟分析中样本量的决定方法

介绍了蒙特卡罗模拟应用中两种判断模拟样本量的方法——绝对偏差方法和相对偏差方法.结合一个风险投资项目的事例,通过大最模拟计算,对模拟样本量的判断方法进行了验证,将双样本方法、多阶段方法与基本的单样本方法的结果果进行了比较,并且分析了置信区间与置信度的参数改变对所需模拟样本量的影响.     

“随机”与“择优”——超网络演化的内在驱动力

基于"随机连接"和"择优选择"的演化机制,构建了一个随机-择优混合超网络演化模型。使用Poisson过程理论和连续化方法对模型进行分析,获得超度分布的解析表达式,分析表明网络的稳态平均超度分布服从漂移的幂律分布。该模型可以退化到复杂网络和超网络中的标准模型,具有一定的普适性。通过调节机制系数,模型可以体现混合连接机制。并对3个实证数据进行了分析,该模型能有效刻画不同数据的演化机理。     

APPROXIMATION SCHEMES FOR SCHEDULING A BATCHING MACHINE WITH NONIDENTICAL JOB SIZE

In this paper we study the problem of scheduling a batching machine with nonidentical job sizes. The jobs arrive simultaneously and have unit processing time. The goal is to minimize the total completion times. Having shown that the problem is NP-hard, we put forward three approximation schemes with worst case ratio 4, 2, and 3/2, respectively.     

浮动车样本规模的优化方法与仿真研究

提出了一种在移动交通检测系统中确定路网浮动车最小样本数量的优化方法.首先,基于数理统计方法分析了单条路段满足交通流参数估计所需的最小样本数量,在此基础上使用了一种新的基于路段样本数符合率的路网交通信息准确度评价指标,通过该指标和路网样本规模的关系曲线优化路网的浮动车样本规模.仿真实验结果表明:该方法能有效地确定满足路网交通速度估计要求下的最小浮动车样本数量,为浮动车交通信息采集系统在实际应用中确定最小样本规模提供了一种可行的思路.     

沪市股票投资组合规模与风险分散化关系的进一步研究

首先介绍了分散化投资降低组合非系统风险的有关理论,在此基础上,利用上证50指数中的36只股票近三年的月收益率数据对沪市股票投资组合规模与风险分散的关系进行了实证分析,并对股票投资组合适度规模的确定问题进行了讨论.     

基于案例推理的磨矿粒度软测量及其软件实现

针对磨矿过程的关键工艺指标磨矿粒度难以进行直接在线检测且化验过程滞后的难题，并结合案例推理（cBR）技术在软测量建模方面的优势，提出了基于案例推理的磨矿粒度软测量方法，开发了相应的粒度软测量软件。实际应用效果表明该软件简单、实用，能够较好地实现磨矿粒度的在线软测量。     

求解多车型车辆路径问题的变邻域搜索算法

多车型车辆路径问题（FSMVRP）是车辆类型不同的车辆路径问题（VRP）,基于变邻域搜索,提出一种启发式算法VNS_FSM求解FSMVRP。该算法设计了实现变邻域搜索中的＂抖动＂和局部优化过程的邻域结构组合,同时,还提出了一种新的车型调整策略。在通用的基准测试问题的实验验证了VNS_FSM算法的有效性,并给出问题G_07-G_12的正确解。实验结果表明,VNS_FSM算法能够获得大多数测试问题的已知最好解。与已有算法相比,VNS_FSM算法性能相当或更优。     

基于对数正态误差函数的变步长盲均衡新算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢,收敛后均方误差大的不足,定义了对数正态误差函数和新变步长,提出了基于对数正态误差函数的变步长盲均衡新算法。通过调整对数正态误差函数的均值与方差及变步长特性参数来加快该算法的收敛速度并减小收敛后的均方误差。用深海声道轴信道,对该算法的性能进行了仿真研究。结果表明:该算法收敛速度快、收敛后均方误差小,较好地克服了CMA的缺陷。     

价格折扣条件下的生产系统物流批量优化

以企业生产系统整体为对象,分析了离散型生产系统物流占用量变化特点,以生产系统整体效益最大化为目标,建立了价格折扣条件下的经济订货批量、经济生产批量、最优销售价格折扣率的新算法,为生产系统物流批量优化提供了新的依据     

电视节目竞争关系的超网络分析

给出了超网络中点度、点超度、加权点度、边度、超边度、聚集系数、平均距离等拓扑特性的定义和计算公式。将电视节目定义为节点,将播出时间段定义为超边,采用超网络方法分析了电视节目的竞争关系。实证结果显示,这些统计属性的累计概率分布服从指数分布,说明多个随机因素的相互作用导致了该超网络的形成。其中,加权点度能够更好地描述超网络的竞争态势。较小的平均距离和较大的聚集系数表明该超网络符合小世界效应。这些拓扑指标能够较好地反映竞争超网络所具有的特点,方法同样适用于实证分析其它合作或竞争超网络。     

网格任务调度的有向超图划分算法

网格计算是当前一个活跃的研究领域,其中任务调度是一个重要部分.根据网格环境下任务调度及传统DAG图的特点,吸取有向超图的优点,将有向超图理论融合任务调度特征,建立了基于划分的网格任务调度有向超图模型,并在此基础上通过对网格有向超图的划分实现任务对网格资源的映射与调度,提出了一种基于有向超图划分的网格任务调度算法HPGTS.模拟仿真实验结果证明了该模型及其算法的有效性和优越性.     

基于n阶平均发散度的混沌时序可预测尺度研究

深入分析了基于最大Lyapunov指数的混沌时序可预测尺度确定方法,指出了其存在的不足。在此基础上,提出了一种新的基于n阶平均发散度的可预测尺度确定方法。首先给出了n阶平均发散度的定义;然后阐述了新方法的基本原理,并总结了可预测尺度的计算步骤;最后将所提方法应用于电力负荷时序可预测尺度的确定中,通过对预测误差的分析和比较,验证了新方法的有效性。