环境风险沟通的心理距离模型

环境风险沟通是"风险社会"背景下的现实问题,特别需要引起环境风险管理者的重视。结合认知心理学的"建构层次理论"和行为决策科学中的"概率-时空权衡模型"建立了"心理距离"模型,并分析了模型结构和参数的经济涵义。心理距离模型以一种可加的方式将个体对概率、时间和空间距离的感知整合起来,揭示了这些维度之间的互补关系。模型表明,个体对于环境风险事件的心理距离决定了他的环境风险判断,而心理距离取决于个体对环境风险的发生概率和时空距离这些信息的认知,这给理解个体的环境风险认知并进行环境风险沟通提供了理论指导。     

基于心理因素的有限空间内个体行为模型

人类行为存在多种形式，其中灾害情况下的逃生行为研究得较多，如由恐慌引起的人群逃逸。本文关注在正常环境下有限空间内的人类行为，如公车、教室等，目的是研究其行为模式。研究基于经济学和心理学出发，将人类行为看作自利人之间的交互作用的结果，自利人根据现实的或潜在的收益做出决定，同时引入心理距离和惰性概念，提出了一个基于心理距离和惰性的个体行为模型，并通过模拟实验研究心理距离和惰性如何影响个体行为。实验结果较真实地涌现出现实世界中的宏观群体行为模式，说明本模型能够对有限空间内的人类行为做出较合理的解释。     

环境风险知觉的空间折扣模型

环境风险有着典型的空间特征, 但空间距离对于风险知觉的影响机制与模式还缺乏深入研究. 该研究从环境风险现实背景中提炼出科学化问题, 提出了一个面向空间风险的偏好公理体系, 推导出指数模式的概率-空间距离权衡关系, 并用一个空间折扣模型刻画了个体的环境风险评价方式. 模型表明, 个体在心理上将远处的风险事件映射到近端位置, 而空间距离导致一种风险感知的折扣效应, 表现为个体降低了对环境后果严重性及其可能性的主观估计. 该模型首次依托一般性的环境风险事件建立了空间距离与概率之间的显性联系, 为空间背景下的风险研究提供了一个有用的框架. 该研究也有助于理解社会个体的环境风险知觉方式, 对于环境风险管理有着重要启示.     

混合系统的面向对象仿真

提出了一种新的混合系统自动机模型。该模型把混合系统看作是由系统行为模式集、连续状态空间、外部输入集、演化函数集、转移函数集、外部输入函数集等组成的六元组,对混合系统的行为具有很强的描述能力。在此基础上,利用面向对象思想,把混合系统看作由实体对象、时序对象和界面对象组合而成的对象,建立了混合系统的面向对象仿真模型,并讨论了其仿真逻辑。这一模型为混合系统的仿真提供了通用的框架。     

多因素耦合下CRT市场信用风险传染的熵空间模型

本文基于熵空间理论,考虑到信用风险转移(credit risk transfer,CRT)中银行和投资者间空间因素对CRT市场信用风险传染的影响,同时加入行业因素、区域金融发展因素以及CRT市场个体因素构建了CRT市场信用风险传染的熵空间模型.通过数值仿真模拟表明,该模型有效刻画了CRT市场上银行与投资者间空间距离和传输能力、银行资产质量与信用风险转移能力、投资者资产规模与风险偏好程度、投资者所处区域的金融发展水平以及银行和投资者所在区域之间金融发展的趋同性等对CRT市场信用风险传染效应的影响及其作用机制,揭示了CRT市场上空间因素与概率之间的显性联系,为空间背景下信用风险传染研究提供了新的思路和理论框架.     

基于KL距离的交互式动态影响图近似算法

交互式动态影响图(interactive dynamic influence diagrams, I-DIDs)状态空间太大,候选模型的数量随时间变化而呈指数倍增长。针对其备受计算量困扰的问题,提出一种利用近似行为等价原理与区别模型更新算法(discriminative model updates,DMU)相结合的近似算法。首先给出了基于Kullback-Leibler (KL)距离模型行为等价和近似行为等价的定义,然后基于KL 距离和候选模型的动作对候选模型聚类,自上而下合并策略树形成策略图,最后利用DMU算法进行求解。仿真结果表明,相对于传统的DMU算法,所提近似算法能显著降低候选模型的数量,提高I-DIDs的效率,对I-DIDs的理论及应用研究具有参考价值。     

空间网络的标度性质对Naming Game演化行为的影响

鉴于社会网络结构对于信息传播、共识形成等社会行为的重要影响,在有限能量约束条件下,通过添加距离服从幂律分布的长程连边,构造出具有标度性质的空间网络。在此空间网络上,讨论了引入无意收听机制的Naming Game模型的演化行为。研究发现,存在一个最优的幂指数,使得该空间网络上的Naming Game模型收敛时间最短,当能量约束足够大时,这一最优幂指数趋于1.5附近。本研究说明,社会关系网络中的空间性质对于社会集体认同的形成有很大的影响。     

约瑟夫森结不同模型的混沌行为仿真

约瑟夫森结的混沌行为具有重要的研究和应用价值,根据其动力学特性,提出了约瑟夫森结混沌行为在通用软件Pspice中的仿真模型,为深入系统研究约瑟夫森结混沌行为提供了新的方法。其中包括射频驱动的RCSJ模型、考虑隧道效应的RCSJ模型和RCLSJ模型。利用模型进行仿真研究得出了三种模型的时域波形、频谱、对初值的敏感依赖关系等混沌特性,不但证实了模型的正确性和实用性,而且得到了考虑隧道效应的RCSJ模型混沌行为的规律。     

直喷式柴油机缸内组分的仿真与实验研究

为仿真直喷式柴油发动机缸内燃烧后组分,提出了新的小火焰计算模型。此模型是通过引入理想混和比分数空间坐标系,将通常坐标系下的组分方程转化到混和比分数空间坐标系下,得出新的组分扩散方程。建立三维实体造型,计算出直喷式柴油发动机湍流燃烧后生成的碳烟和氮氧化物,最后通过实验检验了该计算模型。为发动机研究人员提供了一种仿真柴油发动机污染物的方法。     

基于最小干扰距离的多点源支援干扰效果评估

为了能够迅速准确地对多部干扰机进行支援干扰时的效果做出评估,通过雷达干扰的空间能量方程,在对单部干扰机进行分析的基础上,推导出多部干扰机进行支援干扰时的压制区域模型。通过仿真绘制了压制区域图形并设计了支援干扰区域的GUI仿真界面,由此可以得到每个方位上的最小干扰距离。以最小干扰距离作为干扰效果评估准则,对不同态势下的干扰效果进行了仿真,并分析了影响支援干扰效果的各种因素,为如何对有源干扰资源进行合理布站和分配以及对定量研究支援干扰效果提供了新的方法。     

基于碰撞危险度的无陷阱动态航路规划

由于人工势场法中障碍物的影响距离通常为一个固定值,不可避免地导致无谓避碰行为的出现,极大影响航路规划的效率。本文在动态环境下,针对无谓避碰行为,提出碰撞危险度评估模型和障碍物影响距离确定模型;针对障碍物在目标附近目标不可及问题(goals nonreachable with obstacles nearby,GNRON),提出能够区别评估障碍物的时间碰撞危险度模型;针对陷阱问题,提出虚拟障碍物法,以此构成基于碰撞危险度的无陷阱动态航路规划法。仿真结果表明该方法能够有效避免无谓避碰行为和陷阱问题的发生,且无GNRON问题,所得路径也较短且平滑。     

基于碰撞预测的无碰撞航路规划

人工势场法作为路径规划的一种算法,由于其数学描述简洁且易于执行,所得路径较短且平滑,在许多工程领域中被广泛使用.由于势函数斥力作用仅考虑机器人与障碍物的距离,这就使航路规划在障碍物附近无差别的采取避碰措施,这就导致无谓避碰行为的出现,极大影响航路规划的效率,且容易出现狭窄通道无法识别以及由周边多个障碍物的合斥力造成的局部极小值问题.针对无谓避碰行为,提出碰撞危险度评估模型和障碍物影响距离确定模型,针对局部极小值和航路点震荡问题,提出虚拟障碍物法和过滤震荡点法,以此构成基于碰撞预测的航路规划法.仿真结果表明该方法能够有效的避免无谓避碰行为,且无局部极小值和航路点震荡问题,所得路径也较短.     

基于格序偏好距离的群决策方法

针对决策者具有格序偏好结构的群决策问题,提出了一种基于偏好距离测度的群决策方法。该方法定义了格上偏好关系的一种距离测度,并算出二元关系之间的距离;利用偏好关系之间的距离建立一数学模型,结合优先原则和集结规则将个人偏好集结成群体偏好,并将该决策方法推广到专家权重信息不能完全确定的情况。给出了应用该方法的具体步骤,举例说明了该方法的可行性。     

基于案例分析的语言信息灰靶决策分类模型

针对不确定情形下的分类问题,研究了基于语言案例的多属性决策分类方法.根据灰靶决策过程靶心设置的逆序问题,提出了靶心设置的改进方法;基于自然语言和模糊数的对应关系,提出了语言靶心距测度方法;以案例符合度最大为目标,考虑靶心距分类临界值约束和决策者对指标权重约束,建立了基于模糊靶心距离的分类模型,可以解决语言评价信息下的样本分类问题.算例说明了方法的应用步骤和可行性.     

基于改进匹配网络的单样本学习

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20 way 1 shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20 way 1 shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。     

基于兴趣文档集合游历便利性的站点结构优化模型

基于特定信息需求的网站用户游历其兴趣文档集合的便利性,建立了一种站点结构优化的数学模型,通过页组支持度与页组拓扑平均距离量化评估与挖掘站点中访问效率较低的内容文档集合为结构优化的兴趣页组,据此提出能综合评价站点访问效率的指标--WEB拓扑兴趣度,并通过分析新增超链接的影响因素设计了相应的站点结构优化方法,优化算法中采用遗传算法寻找最优组合的新增超链接组.实验结果表明:优化后的站点结构能有效改善信息搜索与获取行为的效率低下问题.     

基于威胁等效和改进PSO算法的UCAV实时航路规划方法

为解决无人战斗机（unmanned combat aerial vehicle, UCAV）实时航路规划问题,通过对各种威胁等效为雷达威胁,威胁分级和每级分层次的处理方法,得到每个威胁的击毁和击伤作用距离。建立UCAV简易的二维模型,利用其飞行姿态与雷达散射截面积(radar cross section, RCS)之间的关系,得出以探测概率为基础的威胁代价函数。最后运用自适应Meta Lamarckian学习策略的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对方法进行实时性仿真测试,结果表明此方法的有效性。     

卫星编队构形多冲量调整优化研究

建立了卫星编队多冲量构形调整的优化模型,给出了期望构形约束的表达和处理方式。在约束处理方式和优化方法的不同组合下,对两个示例问题进行了多次优化求解和对比分析。结果表明:传统优化方法不能有效搜索复杂多冲量构形最优调整问题的最优解,而进化算法在期望构形约束满足精度上存在不足;先基于进化算法作全局搜索、再利用传统优化方法提高解的局部最优性是很好的方法,能够获得燃料最优性和约束满足精度都很高的解;对于期望构形约束的处理,传统优化适宜采用最终时刻状态偏差方式,而进化优化采用全周期最大状态偏差方式较好。     

基于剩余装载能力的逆向物流车辆路径问题

对逆向物流及其与环境保护的关系做了简要的介绍，然后提出了与其相关的具有同时取送货的车辆路径问题，即VRPSDP，并对其模型进行了概要的描述，为了弥补现有的基于旅行距离插入准则的不足，通过详细的举例分析，提出了一种运用启发式算法解决VRPSDP的插入准则，实现了车辆剩余装载能力和旅行距离的紧密有效结合，是对基于旅行距离插入准则的一种改进。     

混合编队协同空战电子支援干扰功率分配方法

针对电子战飞机和战斗机编队协同空战条件下电子支援干扰功率分配问题进行研究。根据电子干扰的功率条件建立电子干扰压制距离模型;基于电子压制距离构建作战优势模型,得到压制功率与作战优势之间的函数关系;以编队作战优势最大化为目标函数建立功率分配优化模型。最后,对模型的合理性进行仿真验证。结果表明,所建立的功率分配方法能够进行合理的功率分配,实现最优干扰效能。