基于UML的$C^3I$系统体系结构的面向对象分析与设计方法

体系结构的建立是 $C^3I$系统工程的重要组成部分 .面向对象是 $C^3I$系统体系结构分析与设计的最有前途的方法 .统一建模语言 ( UML)已经成为面向对象分析与设计建模的事实上的标准 .提出了基于 UML的 $C^3I$系统体系结构的面向对象分析与设计方法 ,它是一种通过面向对象分析确定由类图     

$C^3I$系统体系结构框架研究

分析了现行的几个信息系统体系结构框架 ,并结合我国的实际情况 ,提出 $C^3I$系统体系结构框架 ,明确了体系结构的设计内容 .     

CPN及在军事指挥控制系统建模中的应用

简单介绍了着色 Petri网 (CP-网或 CPN)的发展过程和基本原理 ,重点就 CPN在军事 $C^3I$系统建模仿真中的应用进行了探讨 .     

扩展的数据包络分析C2GS2模型--EC2GS2

在C^2GS^2模型的基础上建立了一个扩展的C^2GS^2模型——EC^2GS^2，提出了强有效的概念，论证了相关理论．经理论分析和实例应用，EC^2GS^2模型与C^2GS^2模型相比有以下几个优点：1．描述决策单元的相对效率更准确；2．更好地利用了参考决策单元的信息；3．可考查评价决策单元输入或输出变化时其效率的变化；当参考决策单元的输入和输出不变时，若评价决策单元的输出(入)不变，其相对效率和它的输入(出)成反(正)比．     

带有参数的数据包络分析C2GS2模型--PC2GS2

数据包络分析是系统工程的一种重要方法 ,特别适宜处理多输入、多输出的复杂系统的评价问题。在数据包络分析C2 GS2 模型的基础上 ,通过对评估决策单元的输入进行调整 ,得出了一个带有参数的C2 GS2 ———PC2 GS2 模型。探讨了模型的有关性质 ,给出了阈值的概念 ,并通过理论分析和实例验证 ,说明阈值能更好地描述决策单元的相对信息     

温室CO2供需模型研究

系统分析了温室内CO2浓度变化的影响因素，建立了温室内CO2平衡数学模型和CO2施肥技术模型，编制了相关计算机程序对模型进行了验证。并以温室番茄生产为例，计算了温室内CO2理想施肥的相关参数，为CO2施肥技术的开发和CO2气肥的合理施用提供了理论依据，对推动我国温室CO2气肥的发展具有实际意义。图4，表1，参15。     

基于大数据的城中村C~2I~2O设计与警力配备模型

首先运用网格化管理技术将城中村划分为若干单元格,其次通过物联网与互联网技术收集治安风险数据,然后利用移动互联网收集城中村外来人口信息,通过智慧城市大数据挖掘技术,形成治安数据与电子地图相结合的可视化信息;用i-beacon技术设置可提供公共服务的虚拟地理围栏;建立了城中村C~2I~2O模型和警力配备模型;通过定义k-关联事项和频繁关联事项,对城中村常见犯罪行为进行频繁关联事项规则挖掘.最后以贵阳市云岩区构建社区治安防控网智慧城市的设计为实例,从网格化管理、物联网技术、建立城中村信息大数据库以及公共服务四个方面对该市的治安风险管理进行案例分析,计算了相应的警力数配备.本研究为城中村的智慧化和警力数配备提供一种科学管理方法.     

新型仿真模型规范SMP2及其关键应用技术

从四个方面总结了大型复杂仿真应用系统构建的仿真模型规范需求,对比分析了传统的五类仿真模型规范在支持四大需求上存在的不足,论证了SMP2模型规范在表示复杂仿真系统模型上的适用性,对SMP2规范较之目前流行的HLA和BOM模型规范的优越性进行了详细分析.结合四年来的研究和两年多来的应用实践,讨论了成功应用SMP2规范的九大关键技术,其中有些已经在实际项目中应用,有些则给出了设计方案,作为下一步工作的指导思路.     

偏序集理论在DEA相关理论中的应用研究

在文[1]的基础上，刻画了DEA有效（C^2WH)的本质特征，给出了决策单元为DEA有效（C^2WH）的一个充要条件，论述了偏序集理论在分析有效生产前沿面构成、研究数据变换性质、讨论模型关系、分析决策单元变更以及指标增减对DEA有效性影响等方面的应用。针对4个典型DEA模型，给出了一些建立在偏序集理论基础上的结论。     

SEA方法及其在$C^3I$系统效能分析中的应用(Ⅲ)——监视模型

针对ＳＥＡ方法的要求,提出了评估$Ｃ^３Ｉ$系统在执行监视任务时的系统效能的三个性能量度（ＭＯＰ）,通过分析$Ｃ^３Ｉ$系统在执行监视任务时的行为过程和环境特点,结合排队理论,建立了评估$Ｃ^３Ｉ$系统监视效能的ＳＥＡ方法模型．利用该模型计算了一个实际$Ｃ^３Ｉ$系统的监视效能,并对结果进行了简要分析．     

仿真模型符号处理分类学

对模型可以进行行为生成和符号处理(见表1).模型行为生成在前面刊登的名词术语中已有讨论(参看模型行为的分类,生成和处理技术);模型的符号处理可以用于模型分析和模型变换,而模型分析又可分为描述型和评估型两类.     

河南省农业技术进步贡献率的灰色测试及预测

采用灰色系统理论的思想和模型技术，在“索洛”模型的基础上建立灰色技术水平度量模型，分阶段分析了河南省农业技术进步等要素对农业总产值增长的贡献率问题。并应用动态模型GM（1，1）对上述各项指标进行了预测。试图为提高技术水平和取得技术进步，促进河南省农业的发展，提供科学依据。     

基于场论的C2C市场信任模型研究

通过分析网络消费者购物的一般心理特征,分析了C2C市场中影响卖方信誉的主要因素。接着借鉴场论中的电荷势公式,综合考察信任时的相关因素,构造了信用场模型,给出了买方对卖方信任的计算方法,最后分析了不公正评价的特征,设计了一个改进算法,并探讨了模型改进后的效率。     

一种改进的贝叶斯网络结构学习算法

贝叶斯网络的结构学习是数据挖掘与知识发现领域的主要研究技术之一,能从大量数据中寻找隐含的概率依赖关系和知识表达模型,对复杂决策任务的建模与求解提供支持,具有重要的研究意义.文章通过分析结构学习方法(1(2和MCMC算法)的基本思想,将两种算法的优点和模型平均的思路结合起来,提出-种改进的贝叶斯网络结构学习算法.仿真实验证明该算法解决了K2和MCMC算法的缺陷,可以在无先验知识的情况下以较快的收敛速度获得较正确、稳定的模型结构.     

基于NS-2的802.11DCF协议仿真模型研究

DCF协议是IEEE802.11标准最基本的无线信道接入方法.在分析DCF协议关键技术和NS-2仿真工具中DCF协议状态机模型的基础上,以NS-2.29版本为例,提出了NS-2中的DCF模型与标准中所描述的DCF模型二者之间存在的差异.这些差异分为三类:在特定的仿真环境下对仿真结果影响较大,应该进行改进的错误地方;由于NS-2内在的原因,在建模时所进行的模型简化所导致差异;在特定的工作环境和工作性质下对802.11标准的理解的不同所导致建模差异.     

混合式能源-经济-环境系统模型构建方法论

目前,国际上用于温室气体(GHG,green house gas)减排影响研究的能源-经济-环境系统综合评价模型的主要建模思路,是在一个模型中同时融合自底向上的部门分析与自顶向下的宏观分析,构建混合模型.其中的难点是如何在一个模型里能够将2种思路协调一致.较详细地介绍构建混合模型的3种主流方法:1)在完整的自底向上的能源系统模型的基础上添加一个简单的宏观经济模块;2)在一个自顶向下的宏观经济模型之内,对能源生产部门采用自底向上的技术描述;3)将2种思路的模型使用几个变量联接起来构建混合模型,每个模型独自运转.通过这3种思路的对比分析,认为遵循第3种思路构建的混合模型应用范围更广泛,能够用于分析复杂的能源系统问题,例如GHG减排的影响及能源系统发展战略选择等.     

一种基于感知模型的P2P MMOG信任模型

根据P2PMMOG的特点提出一种适合其应用的基于感知模型的信任模型.该模型中玩家仅对处于其感知范围内的玩家进行信任评估,使用滑动窗口对玩家信任度进行更新,并使用模糊综合评判对玩家多粒度信任度进行合并.实验结果表明,该模型不仅能保证信任评估的精确性还能有效节省评估对系统资源的使用,并能真实反映玩家信任度的变化,可以为P2PMMOG的安全提供更好的支持.     

金融危机背景下的人民币汇率预测

在为金融危机期间人民币汇率的波动提供一种有效的预测方法.在利用替代数据方法检验和判别汇率系统具有非线性结构的基础上,识别了各具体汇率序列的最优滞后期组合,并分别采用了多层感知机(MLP)和层反馈网络(RNN2)结构构建同质神经网络模型,从三个方面对比分析了模型群在不同参数条件下的预测效果. 研究发现,根据不同序列的具体特征,各神经网络模型在不同自由度下的4个预测期限内的预测性能存在较明显的差异.同时,包含层反馈过程的RNN2模型在描述与预测人民币汇率的波动方面表现出很强的能力.此外, 还分析并解释了产生上述结果的原因,并为4种人民币汇率波动序列甄选出了相应的最优预测模型.     

2-D连续-离散系统的平衡模型降阶

基于局部能达性与局部能观性的分析给出2-D连续-离散系统状态空间模型的平衡实现,这一实现的第i个状态分量的重要性由系统的能达、能观阵的第i个对角元素所度量,去掉平衡实现系统弱能达、弱能观的部分,从而得到2-D连续-离散系统的模型降阶。所给示例表明,该方法具有良好的降阶效果。     

应计利润盈余管理模型改进及检验方法——基于中国上市公司的证据

目前应计利润盈余管理模型的解释力度和效度亟须提高和完善。对总应计利润进行理论分析,在模型中加入存货变动和财务费用两个变量,构建系统性修正琼斯模型,并选取其它三类琼斯模型作为对比模型,利用2007~2011年中国A股上市公司的数据,对各模型进行R2检验、异方差检验、Ⅰ类错误和Ⅱ类错误检验。结果发现,系统性修正琼斯模型的调整后R2为0.3469,其解释力度是基本琼斯模型的2.5倍;Jones对各变量同时除以上一期总资产能降低模型的异方差,但未能完全消除异方差,在使用WLS法时模型的异方差被完全消除;在1%和5%显著性水平下,使用WLS法估计的系统性修正琼斯模型的Ⅰ类错误和Ⅱ类错误都最低。