EEG动力学模型中随机共振现象的仿真研究

脑电图(electroencephalogram,EEG)中随机共振现象的研究对于分析大脑系统的行为具有重要理论意义和应用价值.为了模拟大脑系统中检测信号的机制,提出使用信噪比、互相关系数、互信息率对比评价方法,对EEG动力学模型中随机共振现象进行了研究.实验结果表明,EEG动力学模型不但存在着周期随机共振现象,同时也存在着非周期随机共振现象.此研究为大脑系统中存在着随机共振现象的观点提供了一种新的证据.     

复杂网络确定性模型研究的最新进展

复杂网络的确定性模型在复杂网络建模领域起着不可或缺的作用。按照复杂网络经典模型发展的先后次序,依次对随机图、小世界网络、无标度网络以及加权网络确定性模型的研究现状进行较全面的综述,重点介绍了相关模型的构造及其主要性质,并对复杂网络确定性模型未来的部分发展方向进行了展望。     

交通信息对交通网络的影响研究

利用随机均衡模型,分析了交通信息对公路交通网络的影响,并利用经济学的方法提供交通信息（模型NI）和提供交通信息（模型I）两种模型进行比较,得出三个主要结论：（1）交通信息的提供可以增加交通网络中道路使用者（用户）数量的期望值;（2）交通信息的提供可以降低交通网络运行费用的期望值;（3）交通信息的提供可以增加交通网络的消费者剩余,这三个结论说明了提供交通信息是一种提高交通网络效率的有效方法。     

变采样周期网络控制系统的非脆弱保性能控制

研究了一类具有随机时延和控制器增益扰动的非线性网络控制系统的非脆弱保性能控制问题。基于变采样周期的方法,将网络控制系统建模为非线性Markov跳变系统。利用Lyapunov稳定性理论,给出了保证整个闭环系统均方随机渐近稳定的充分条件。通过线性矩阵不等式的方法,设计了一种非脆弱状态反馈控制器,在该控制器的作用下,闭环系统的能量函数值不超过一个规定的上界。仿真算例说明了所提方法的有效性。     

耦合神经网络中脉冲信号传输的噪声增强研究

对积分发放神经元耦合网络中脉冲信号传输的噪声增强现象进行了研究。通过权矩阵控制神经元间耦合强度和网络结构,网络中脉冲刺激信号激励靶神经元,而网络内各神经元都受到内部噪声的驱动。研究表明,随着噪声强度的增加,神经网络输出发放率与离散脉冲信号发放率的互相关系数不断增加并达到极值,证实了脉冲信号传输中耦合神经网络中存在噪声增强现象。还进一步分析了门限电势、网络结构以及噪声类型对输入输出发放率之间互相关系数的影响。这些研究结果为进一步将随机共振理论应用到神经系统中脉冲信号传递问题提供了实际依据。     

小世界网络模型的非线性动力学研究

基于非线性动力学理论,研究了小世界网络模型的非线性动力学现象.首先,在已有的小世界网络非线性动力学模型基础上,从向量场角度,对其中随参数变化系统的定常状态失稳而出现的Hopf分岔进行了数值分析,并根据Hopf分岔的分析结果,对系统在一定参数条件下定常状态的失稳及周期振荡的产生进行了解释;然后,将向量场控制方程转化为映射,从直观映射的角度,详细分析了其中的定量状态,失稳导致的倍周期分岔、系列倍周期分岔,以及周期-3状态,从而证明系统存在混沌特征.研究表明:该系统蕴含有丰富的非线性动力学行为,通过对该类"非均匀"动力系统深入的理论分析,探索出产生各类复杂非线性动力学现象的机理,从而实现对该类网络系统的有效控制.     

语义Web的无尺度特性分析

在复杂网络分析中,通常采用随机网络模型。新的研究表明,在万维网中的网页链接结构与信息传播途径更加适合采用无尺度网络模型描述,即规模巨大的网络信息资源是由少量的以信息集散节点为核心的网络链接方式构成的。此外,万维网中同样具有一个“小世界”特征,具有相同主题的资源构成一系列小集群,进而构成无尺度网络。这些特性对基于XML/RDF等规范的语义Web同样存在。万维网无尺度特征的形成是人类人文活动的必然结果,是成长与进化的必然。语义Web的无尺度特征和小世界结构,对于语义Web的设计与实现,对信息的主动服务以及优化信息资源的组织方法都至关重要。     

小世界网络上Blume-Emery-Griffiths模型的研究

尝试在小世界网络结构上引入简化Blume-Emery-Griffiths动力学模型,描述三态舆论演化动力学过程。数值模拟结果表明内部热噪声T对舆论演化过程有较大影响,在一定条件下发现舆论演化过程类似于Ising铁磁体,内部热噪声T存在临界值。结果在一定程度上反映了现实舆论的形成过程,同时也印证了该模型的合理性。     

循环平稳性与随机共振理论的非绝热描述

噪声背景中周期信号的循环平稳性是信号处理中一个重要的特征.本文利用随机循环平稳过程的有关理论研究复杂随机动态系统中的随机共振现象.依据系统输出的一维准稳态概率密度近似理论,本文推导了系统输出二维跃迁概率密度、稳态自相关函数和系统输出信噪比的公式.输出信噪比随着输入噪声强度增加而呈现的随机共振现象,理论分析和数值试验结果非常吻合.此理论为随机共振理论的一种非绝热描述,不仅能够解释经典随机共振现象,而且能够描述驻留随机共振现象,对于复杂随机动态系统的信息处理机制具有重要理论指导意义.     

面向装备全寿命周期信息集成的扩展超图公共数据模型

为实现装备全寿命周期大量异构数据源之间的信息共享和交换,解决异构装备数据源的集成和互操作问题,提出了面向装备全寿命周期信息集成的公共数据模型EHDM.给出了EHDM的定义和描述方法, 以两类典型的装备数据源模型为例,研究了EHDM对高层数据模型的建模方法.定义了普通高层数据模型到EHDM以及EHDM之间的转换操作.最后给出了基于EHDM的集成过程实例,实现异构装备全寿命周期数据源的模式集成.     

地铁施工中隐患的传播及控制分析

地铁施工中隐患的传播和管控过程与传染病的传播过程极为相似,众多元素相互关联、动态影响。基于工程实例,通过分析地铁施工现场复杂系统的特征,提出使用传播动力学模型描述元素间相互作用和传播的仿真方法。选取青岛地铁4号线某标段2017年3月份到8月份的危险源及隐患数据作为原始状态,使用MATLAB R2014a仿真计算,得到不同元素的密度变化规律,将元素由危险源状态到隐患状态再到受控状态的过程显性化,展示元素的传播及控制规律,采用外界措施对特殊节点进行干预,探索最优控制效果。     

束流输运网络中多目标的分区耦合牵制控制

分别构造了具有小世界和无标度拓扑结构的束流输运网络,为了实现网络多目标同步控制的目的,把束流输运网络按照需要分成多局域网络,采用多局域网络的全局耦合分局域控制方法,实现了分区局域网络中各自所需的多目标(不动点和周期态等)的稳定控制.该方法可以拓广应用于其他复杂网络的多目标控制.     

CHIB市场SV模型与GRS模型的比较研究

利用中国银行同业间拆借(CHIB)市场数据,估计并比较了目前国际上普遍采用的SV模型和GRS,研究发现,在样本期间内GRS比SV模型能更好的描述利率的均值和波动行为,在样本期间外SV比GRS模型能更好的预测未来利率的走势,而GRS比SV模型能更好的预测未来利率的波动。     

航班运行风险网络的传播与控制改进

为探究航班运行风险的产生、传播与控制过程, 首先统计华北区域航班运行数据共计76个风险节点。然后,采用偏秩相关系数构建风险网络, 再使用社团模块探测算法与三角最大滤波法验证网络适用性。并且, 提出一种适用于航班运行风险分析的SEIR(susceptible-infected-exposed-recovered)模型。根据动力学传播结果, 聚类定位网络传播中关键节点。最后, 采用前置预防与战术处置两类控制方案。计算结果表明,仅控制5个节点后, 感染峰值可降低18.44%, 峰值时间推后两个周期, 起降等重要操纵节点被感染次数平均下降11.74%。该方案在感染峰值、感染周期、重要节点感染3个方面的抑制效果均占优。以上结果证实, 所提方案可有效用于航班运行风险问题分析。     

Robust fuzzy control of Takagi-Sugeno fuzzy neural networks with discontinuous activation functions and time delays

The problem of global robust asymptotical stability for a class of Takagi-Sugeno fuzzy neural networks(TSFNN) with discontinuous activation functions and time delays is investigated by using Lyapunov stability theory.Based on linear matrix inequalities(LMIs),we originally propose robust fuzzy control to guarantee the global robust asymptotical stability of TSFNNs.Compared with the existing literature,this paper removes the assumptions on the neuron activations such as Lipschitz conditions,bounded,monotonic increasing property or the right-limit value is bigger than the left one at the discontinuous point.Thus,the results are more general and wider.Finally,two numerical examples are given to show the effectiveness of the proposed stability results.     

多模式交通网络税费政策评价模型

为了实现节能减排,政府改革了燃油税并出台了车船税政策,以鼓励使用低能耗的小排量汽车. 为了科学评价这两种税费政策的实施效果,面向包含小汽车和公交车组成的多方式交通网络,利用网络均衡原理和变分不等式理论,构建了等价的多用户、多准则均衡变分不等式（Ⅵ）模型,设计了求解该模型的启发式算法,并进行了算例验证. 利用所建立的模型分别研究了燃油税和车船税对交通网络的成本-收益影响、公交出行分担率以及对不同排量汽车用户公平性的影响问题. 研究表明：提高燃油税和车船税的税率,虽然有可能减少交通网络的整体收益,但能提高公交分担率,其中车船税对公交分担率边际增加作用递减;而不同的税率将在出行成本方面影响出行者的公平性.     

论不同系统决策中的价值分析模式

分析了决策的价值判断依据问题，研究了决策的价值标准设立和优化思维模式：当决策问题趋向复杂化时，决策分析趋于困难，并且由价值分析转向价值寻求分析。进一步，讨论了不同决策问题背景下，决策与价值分析、价值寻求分析的关系，并在此基础上提出面向复杂系统问题决策的价值综合集成的概念框架。这种讨论为复杂系统和开放复杂巨系统问题的决策分析提供了新的思路。     

分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出一种基于分布式干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括分布式干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分,分布式干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后的接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在分布式干扰下对目标的检测情况。在组网雷达序贯滤波中,首先对分布式干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,然后采用基于交互多模型的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在分布式干扰下因检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。     

广义判断下AHP(GJAHP)的一致性检验与可接受性的进一步探讨

广义判断下的AHP(GJAHP)是在单准则下通过构造广义判断矩阵的数学模型而建立的一种广义AHP.本文提出了广义判断矩阵一致性的一种非参数统计检验方法--spearman秩相关系数法, 给出了广义辅助矩阵的构造性定义, 并进一步探讨了广义判断矩阵的可接受性。最后本文给出了GJAHP的应用实例。