离散度意义下网络图的优化设计(Ⅱ)

研究在离散度意义下网络图的优化设计理论，获得了在连通分支数及网络图顶点数已知的条件下，网络图所具有的最大离散度结构及相应的构造方法，以及在连通分支最大顶点数及网络图顶点数已知的条件下，网络图所具有的最大、最小离散度结构及相应的构造方法。     

网络图的韧性度——优化设计(1)

研究在韧性度意义下网络的优化设计理论，获得了①在韧性度值及网络图顶点数已知的条件下网络所具有的最大韧性度结构及相应的构造方法；②在连通分支数及网络图顶点数已知的条件下，网络所具有的最大韧性度结构及相应的构造方法；③在连通分支最大顶点数及网络图顶点数已知的条件下，网络所具有的最大韧性度结构及相应的构造方法．     

网络图的韧性度优化设计(II)

研究在韧性度意义下网络的优化设计理论，获得了在韧性度值及网络图顶点数已知的条件下网络所具有的最大韧性度结构及相应的构造方法；在连通分支数及网络图顶点数已知的条件下，网络所具有的最大韧性度结构及相应的构造方法；在连通分支最大顶点数及网络图顶点数已知的条件下，网络所具有的最大韧性度结构及相应的构造方法。     

基于完整度的组织网络核心元素的选择

将图论中完整度的概念推广到组织网络中用以研究组织系统的核心元素，针对组织系统元素个数、元素间互动关系已知构成的连通组织网络图，在完整数给定的情况下，论证了组织网络图最小完整度的数目，给出了完整度最小组织网络图的边数和结构，即在组织系统给定的条件下，可以按照最小组织网络图的边数和结构来确定组织网络的核心元素．为优化组织结构和核心元素选择提供了理论基础．     

图的阶数与完整度给定的最大网络

运用非线性整数规划的方法，研究了阶数及完整度给定的连通网络图所具有的最多边数，在此基础上给出了这种具有最多边数的网络图的一种构造方法。     

离散度与网络图的结构

利用离散度的定义和性质，给出了离散度与一些简单网络图的结构关系，为用离散度研究网络图的结构奠定了基础。     

树的离散度

利用离散度的定义，给出了树的离散度的算法，为用离散度研究网络图的稳定性奠定了基础。     

多目标MIN-MAX度最小树问题及其求解

在多目标最小生成树问题和MIN-MAX度最小树问题的基础上,探讨使生成树最大顶点度数以及总权重都尽可能小的另类多目标MIN-MAX度最小生成树问题。分析了这一特殊的顶点度约束与Hamilton路的关联性质,在此基础上设计了先Hamilton路再MIN-MAX度最小树的独特求解方案。根据初始条件不同,当网络图不存在Hamilton路时,引入改进的蚁群优化算法,将转移概率由基本的指数形式改进为线性形式,在不影响求解质量的前提下,提高计算效率。针对以上策略,设计了相应的求解方案,并在计算机上用Delphi编程实现。大量数值算例验证表明,算法能快速有效地求解多目标情形下的MIN-MAX度最小生成树问题。     

基于虚拟双目视觉的锥阀振动测试

液压阀阀芯附近介质流量变化导致的阀芯振动对锥阀的稳定性和使用寿命有重要影响。为了探究锥阀的三维振动特性,文中提出了一种基于虚拟双目视觉的可视化实验方法,并获得了阀芯振动的图像序列。通过对阀芯轮廓拟合得出了阀芯几何顶点的空间坐标值,提高了阀芯位置的测量精度。通过分析不同出入口压力、弹簧刚度等条件下的阀芯振动特性,发现阀芯振动的空间范围和冲击程度与液压系统运行状况和阀芯结构密切相关。入口压力从3.2 MPa增大至4.4 MPa时,阀芯振动逐渐加剧,离散度增大;预压缩量从14 mm增大至17 mm时,阀芯振动趋于平稳,离散度减小;此外,随着弹簧刚度和阀芯半锥角的增大,阀芯振动的离散度也呈现出先减小后增大的趋势,且其最小值分别在弹簧刚度为2N/mm和阀芯半锥角为30°时出现。在阀芯振动的沿轴向、正面和侧面3个方向的投影中,侧面径向振动的波形因子大于正面径向的波形因子,而轴向振动的波形因子最小。波形因子的变化趋势与离散度的变化趋势一致,阀芯振动的离散度和波形因子呈正相关关系,且在阀芯半锥角为30°、弹簧刚度为2N/mm时的波形因子最小。文中研究结果可以为锥阀结构的液压阀的结构设计提供理论支撑,从...     

多阶段均值-绝对偏差投资组合优化研究

建立了具有交易成本和交易量限制的多阶段均值-绝对偏差投资组合模型,并利用离散近似迭代法对其进行求解.离散近似迭代法的基本思路是:将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将组合模型转化为多阶段赋权有向图;运用极大代数求出起点至终点的最长路程,获得模型的一个可行解;以可行解为基础,继续迭代直至前后两个可行解非常接近.证明了离散近似迭代法的收敛性、复杂性和线性收敛,并通过实证验证了其算法的有效性.     

遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用

研究适于离散变量结构优化设计的遗传算法。探讨了离散变量结构优化问题的基因表达模式，提出了一种减小基因搜索范围的子空间构造方法，该算法可处理受应力，位移约束的结构优化问题，数值计算实例表明该算法效率高，具有很强的适应性。     

遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用

研究适于离散变量结构优化设计的遗传算法．探讨了离散变量结构优化问题的基因表达模式，提出了一种减小基因搜索范围的子空间构造方法．该算法可处理受应力、位移约束的结构优化问题．数值计算实例表明该算法效率高，具有很强的适应性     

基于最大散度差的保序分类算法

分类算法主要存在问题:(1)无法充分利用样本的分布特征;(2)无法保持样本的相对关系不变;(3)无法解决大规模分类问题。对此,提出了一种基于最大散度差的保序分类算法RPCM,该方法利用线性判别分析算法中的类间离散度和类内离散度来表征样本的分布特征,通过保持各类样本中心相对关系不变来实现样本相对关系不变。理论分析表明:RPCM的对偶形式与最小包含球等价。在核心向量机的基础上提出了RPCM-CVM算法,该算法可用来解决大规模分类问题,标准数据集上的比较实验验证了所提方法的有效性。     

网络图的边断裂度(Ⅰ)

网络图的断裂度理论是描述具有相同连通度的两个图在连通程度上的差异的重要理论和方法。本文在研究网络图点断裂度的基础上，首次提出了网络图的边断裂度概念，并利用它给出了两个判定连通程度好坏的准则。     

基于离散近似迭代法的多阶段M-SAD投资组合优化

提出了具有交易成本和交易量限制的多阶段均值一半绝对偏差（M-SAD）投资组合模型,并用自创算法——离散近似迭代方法求解。该算法的基本思路为：首先,将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将上述模型转化多阶段赋权有向图;其次,运用嘉量原理求出起点至终点的最长路程,即获得模型的一个可行解;最后,以该可行解为基础,继续迭代直到前后两个可行解非常接近。文章还证明了该方法的收敛性和复杂性。     

基于 Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.     

利用Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.     

离散事件系统的可纠错性研究

故障诊断及纠错是离散事件系统研究热点之一,主要研究在控制器实施控制的情况下,如何对离散事件系统的故障实行纠错,使系统运行在可接受状态范围内.通过对可纠错状态的形式化,提出了一种基于系统状态圈的纠错方法,给出了构造纠错控制器的算法.在探讨多次状态转移时故障事件规律发生的基础上,给出了系统的最小可纠错状态集的具体计算方法,提出了在最小状态集下离散事件系统控制器的构造方法,并给出了一种控制器实施控制的方案.     

孤立断裂度给定条件下的一类图

连通图G的孤立断裂度isc（G）=max{i（G-S）-｜S｜：S∈C（G）},其中C（G）是G的点割集,i（G-S）是G-S中的孤立点数.文章给出了顶点数和孤立断裂度为定值的具有最大边数和最小边数的连通图.     

离散度与其它参数在连通性方面的比较

研究了离散度与其它参数的关系。利用各个参数的定义及一些例子,对离散度与其它参数进行了比较,得出了离散度是一个能衡量图连通性的较好参数的结论,为用离散度研究图连通性问题奠定了基础。