Bent函数输入输出变量的相关性质

设ｆ（ｘ１,ｘ２,…,ｘｎ）是ｎ元Ｂｏｏｌｅ Ｂｅｎｔ函数。讨论了函数ｆ的输出变量与任意ｍ个独立的关于输入变量ｘ１,ｘ２…,ｘｎ的仿射函数的互信息。结果表明,其平均互信息量主要取决于ｍ和ｎ,与函数ｆ的结构关系不大。     

基于PTST方法构造高阶平衡的正交多尺度函数

提出了仿酉两尺度相似变换（PTST）的概念. 讨论了PTST的性质, 并证明了PTST能保持所给的正交多尺度函数的正交性、逼近阶和光滑性. 更重要的是, 基于PTST, 提出一种构造高阶平衡多尺度函数的方法, 即平衡已存在的正交非平衡多尺度函数. 给出相应的PTST变换矩阵的显示构造. 另外, 也讨论了平衡多尺度函数的对称性. 最后给出若干构造算例.     

变量施肥决策的多目标优化模型与算法

变量决策模型和优化算法是精准农业变量作业处方生成的核心环节.文中建立了一个综合考虑作物产量、质量、能源消耗、环境影响等多个指标的变量施肥多目标优化模型,提出了一种求解此类问题的高效禁忌搜索算法,从产量最大化的初始施肥方案出发,基于最近可行解的概念进行邻域搜索,并按照质量优先的策略不断寻找和更新解集,最后得到一组非支配意义下的优化施肥方案,以提高精准农业变量施肥的决策支持能力和水平.通过对江西宜春地区油茶树变量施肥问题的案例研究,验证了模型和算法的有效性和实用性.     

仿射等价Boole函数的分析

利用Boole函数的一些基本变换和相应的不变量，。给出了两个结果：1．Boole函数仿射等价的判定和等价关系求取算法，该算法对Boole函数的科学研究和工程实践都具有重要意义．例如，该算法给出了所有8元3次齐次bent函数的等价关系；2．有效划分了部分参数的Reed—Muller码，如R（4，6）／R（1，6），R（3，7）／R（1，7）．     

基于可编程hash函数的短签名

数字签名中的短签名由于其签名长度的优势,特别适用于通信带宽受限的场合．现有的短签名方案大多是随机预言模型下可证明安全的,但是随机预言模型通常被认为过于理想化,现实中没有一种hash函数能够模拟随机预言模型,而少数标准模型下可证安全的短签名方案,一般被认为是低效的或者基于强困难假设,即攻击者被给于一定数量的随机的已解决问题实例,要求去解决一个它自己选择的实例．可编程hash函数fprogrammablehashflmctions,PHF）是一种能模拟随机预言的某些可编程特性的特殊hash函数．可编程hash函数可嵌入到签名的基本构造中,产生标准模型下的短签名．本文利用可编程hash函数设计了一个基于因子分解假设的短签名方案．它具有的优点是：1）签名长度短,只需要一个群上的元素和一个小整数;2）签名和验证计算量小,不需要在签名过程中进行生成素数的运算;3）不需要嵌入变色龙hash函数便可实现标准模型下可证明安全．     

模糊随机可靠性分析中不确定性传递的鞍点线抽样方法

对于同时存在随机基本变量和模糊基本变量的结构系统,研究了模糊和随机两种基本变量的不确定性向结构响应性能的传递问题,提出了一种结构安全度量的模糊可靠度隶属函数求解的鞍点线抽样方法.所提方法首先按照模糊基本变量的隶属函数求得给定隶属水平下模糊基本变量的取值域.然后在与给定的隶属水平对应的模糊基本变量取值区域内,利用鞍点线抽样方法求得随机基本变量空间内结构响应量满足安全要求的可靠度值的上、下界,进而将基本变量的模糊和随机不确定性传递到结构的安全度量,得到模糊可靠度的隶属函数.与模糊随机不确定性传递的直接MonteCarlo法相比,所提方法可以在保证计算精度的同时大幅度提高计算效率.与已有的模糊随机不确定性传递的转化法相比,所提方法具有更广的适用范围,它对随机基本变量的分布型式及结构响应量的解析表达式均没有限制,并且所提方法未对响应量的表达式作任何近似,因而比转化法具有更高的精度.另外所提方法可以容易地处理结构响应中模糊基本变量与随机基本变量具有交叉项的情况.所提方法的优点将由文中算例进行验证.     

多泵多马达传动系统中输出转速的理论分析

在分析了目前广泛应用的液压传动方式优缺点和双定子马达（泵）原理的基础上,提出了多泵多马达液压系统的理论.以单作用定量多泵多马达传动系统为例,对多泵多马达系统中单作用多泵多马达传动各种连接方式下的输出转速进行了详细的理论研究.为今后研究多泵多马达传动系统和设计系统原理图奠定了理论基础.     

平面多层介质中空域Green函数的高效算法与应用

基于偶极子场理论，经过4个基本函数重构所有的矢量势和标量势谱域Green函数，并利用二级离散复镜像方法和高阶Sommerfeld恒等式，提出一种平面多层介质中的空域Green函数的高效算法．算法的优势在于：避免了利用传输线理论时需重写谱域Green函数各个分量，从而在不改变当前积分路径的前提下，直接提取表面波的影响，得到近区场和远区场都适用的空域Green函数，同时，有效地避免了电磁场混合势积分方程中电流（磁流）产生磁场（电场）的旋度因子，十分方便分析平面分层介质中三维结构的电磁散射和辐射特征，通过平面微带周期光子带隙（PBG）结构的S参数、大型微带天线阵列的雷达散射截面和平面分层介质中具有三维结构的目标的辐射场、散射场特性的数值分析，证明算法的有效性和正确性。     

α进制最小能量区间小波框架的构造

基于小波多尺度特征和信号多通道理论需要,本文对a进制最小能量区间小波框架进行了系统研究,其中a为任意大于等于2的正整数.首先,给出了a进制最小能量区间小波框架的定义,建立了a进制最小能量区间小波框架的充要条件;其次,我们设计了支撑长度为任意整数γ的a进制最小能量区间小波框架的构造算法,并构造性地给出了构造算法所涉及矩阵的表达式;最后,给出了最小能量区间小波框架的分解与重构算法,并构造了数值算例.     

多电平变换器拓扑结构与控制方法研究

由于多电平变换器的强大优势,其在高压大功率场合的应用研究已经成为热点。首先介绍了多电平变换器三类基本拓扑结构,分析和比较了各种拓扑结构的优缺点,同时介绍了在原有的拓扑上又派生出一系列改进拓扑。其次详尽地介绍了目前多电平变换器中的各种控制策略,通过分析和比较得出各种控制方法的特点。最后预测了多电平变换技术的发展前景。     

基于Hamilton函数方法的非线性微分代数系统反馈控制

基于Hamilton函数方法研究了一类非线性微分代数系统的镇定和H∞控制问题. 首先结合非线性微分代数系统内在的广义能量平衡特性提出了一种新的耗散Hamilton实现结构. 基于该结构, 对不存在外部扰动的非线性微分代数系统设计了镇定控制器, 对存在外部扰动的非线性微分代数系统, 证明了其L2增益分析问题可以归结为广义Hamilton-Jacobi不等式的求解问题, 并给出了H∞控制器的构造方法. 所提出的非线性微分代数系统的镇定和鲁棒控制器设计方法能充分利用非线性微分代数系统的结构特点, 所设计的控制器形式简单, 易于实现.     

多状态网络可靠性与韧性评估方法综述

为了准确评估复杂系统的可靠性,通常使用网络拓扑结构模型研究系统在各种情况下稳定运行的能力.但现实世界中的许多网络不仅存在连通性要求,还需要传输一定的流量以保证网络具有一定的吞吐量,该网络被称为多状态网络.多状态网络可靠性模型广泛应用于现实中的网络系统,如制造、能源、交通、信息、物流和装备保障、指挥控制和无人集群等.然而,不断增长的系统规模与复杂程度,导致求解多状态网络可靠度愈发困难.因此,寻求更加高效的方法来求解网络的可靠度成为迫切需要解决的难点问题.本文主要对多状态网络可靠性求解算法进行综述,总结了近年来其效率改善方面的研究进展.通过有效降低多状态网络可靠性的评估复杂度,大幅提高该方法的算法效率和可求解网络的规模,为管理者在多状态网络的设计、建造、运行和维护过程中提供支撑,确保多状态网络的稳定、可靠运行.韧性是可靠性的延伸,是衡量系统对抗扰动并从中恢复的能力,能够反映系统毁伤及恢复的全过程.本文进一步讨论了多状态网络韧性评估方法及其进展.     

大规模矢量地图与多分辨率DEM快速叠加的方法

高分辨率矢量地图数据与数字高程模型的无缝可视化,能增强两者在空间信息表达和分析中的作用.如何实现两者高精度实时无缝三维可视化是地理信息科学的一个重要研究内容.文中提出一种基于利用帧缓存和Voronoi图的方法,实现了大规模矢量地图的快速简化,并有效保持了简化前后拓扑关系的一致性,以此为基础建立了矢量地图的多细节层次模型,完成了视点相关多分辨率的叠加操作.此方法普适于各种DEM多分辨率模型,且可视化的性能不受地形数据集复杂度的影响,同时利用视景体裁剪和区域索引技术,降低了矢量地图数据规模对叠加效率的影响,使叠加耗时始终控制在一定范围内,从而实现了大规模矢量地图与多分辨率DEM无缝快速叠加显示.     

基于奇异值分解的多小波图像去噪方法

给出了一种将多小波变换和奇异值分解相结合的图像去噪方法.该方法通过对含噪图像进行多小波变换,克服了单小波变换中无法同时满足正交性和对称性的缺点.对变换得到的高频系数矩阵进行奇异值分解去噪,提取高频系数中淹没在噪声中的信号成分,然后进行多小波重构,得到去噪图像.仿真结果表明,该方法能有效去除噪声,并获得良好的主观视觉效果.     

高速可压缩流动壁函数边界条件的改进与应用

为发展适用于高速流动的壁函数边界条件以降低摩阻和热流模拟时的网格相关性,针对Nichols等人提出的可压缩壁函数边界条件开展了改进研究．首先,通过数值试验修正了可压缩速度壁面律的参数取值·9其次,基于数值试验和理论分析,对温度壁面律的表达式进行了修正;最后,推导了近壁区的热传导项表达式,更准确地实现了壁函数边界条件与CFD程序的耦合．之后,对修正的可压缩壁函数边界条件开展了应用研究．对超声速平板湍流边界层的模拟结果表明：壁函数在壁面法向第1层网格y＋〈400时均能给出准确的壁面热流密度和摩擦系数值,且在稀网格下也可得到合理的边界层速度型、温度型以及湍流涡黏性系数分布;数值实验表明对原始壁函数的修正显著提高了热流密度和摩擦系数的模拟精度．对包含分离流动的超声速凹槽和高超声速轴对称压缩拐角算例的数值模拟发现：基于充分发展的附着湍流边界层理论建立的可压缩速度壁面律对分离区内部近壁区仍然近似适用,可保证分离区内部给出可靠的摩擦系数和热流密度;而对于分离／再附点附近,壁函数的模拟精度相对较差,其原因在于分离／再附点附近的真实速度型与壁函数中速度壁面律形式出现明显差别．     

基于D-S理论的分布交互式多传感器联合概率数据互联算法

为了解决杂波环境下利用分布式多传感器系统跟踪多机动目标的问题，提出了一种分布交互式多传感器联合概率数据互联算法,该算法对每个传感器应用交互式联合概率数据互联法滤波，并将模型概率、状态估计等滤波结果送至融合中心．融合中心首先对各目标进行航迹相关判别并应用D-S证据理论对不同传感器关于同一目标的各模型概率进行融合，然后依此模型概率计算各目标状态估计并反馈至各传感器．最后给出了该算法的分析，仿真结果表明本算法能够很好地解决杂波环境下多传感器多机动目标的跟踪问题．     

QD-RRT:基于Q距离函数和快速扩展随机树的机械臂运动规划方法

在传统运动规划算法快速扩展随机树(rapidly-exploring random trees, RRT)的基础上,引入了目标偏置策略和一种基于Q距离(Q-distance, QD)函数的避障方法.在随机树生成过程中,首先通过目标偏置策略引导随机树以一定概率朝目标点生长.若机械臂在新生成的路径节点所表示的位形处与环境障碍物发生碰撞,则使用Q距离函数快速高效地计算二者的嵌入距离,并利用Q距离函数的可微性,计算碰撞点的Q距离函数关于机械臂各个关节角度的梯度,对原有的路径点进行修正.这减少了RRT算法在路径扩展过程中的盲目性、随机性.使用MATLAB与CoppeliaSim机器人仿真软件对该算法进行仿真实验验证, QD-RRT算法与传统RRT算法相比,收敛速度更快,生成的路径质量更优.当环境空间障碍物较复杂或路径需要穿过狭长通道时,该算法优势更加明显.同时,该算法也可应用于RRT的某些改进算法中,例如RRT*.本文也将RRT*与QD-RRT*做出了比较.     

面向多租户Web应用的性能隔离方法

提出一种面向应用级共享的多租户Web应用性能隔离方法．首先建立基于事务处理链的应用级资源管理模型,基于信号量机制给出了模型的并发控制算法,支持事务级、分阶段的多租户Web应用资源管理,并在一次事务处理的各阶段实现线程复用,避免因修改交互协议而产生的再工程代价．基于上述工作,给出多租户性能隔离算法及策略,并利用TPC—W电子商务应用验证方法的系统开销及有效性．实验结果表明,该方法可以有效降低租户资源侵占行为的影响,并避免系统过载．     

信息系统功能增强的多活性代理方法研究

本文在现有多活性代理复杂信息系统理论及其方法的研究基础上,进一步阐述了多活性代理理论体系的基本概念、活性代理的内涵;提出了活性度的概念、特性以及表征;基于活性度的研究,讨论了通过代理活性保持、协商协调增强信息系统的活性方法.首先,从组成复杂信息系统的集合、空间等概念出发,明确了多活性代理复杂信息系统理论体系所涉及的基本概念,以及这些基本概念之间的关系;其次,根据复杂信息系统功能层次上特点与活性自组织机理,提出了代理活性度的概念,并详细探讨了代理活性度的特性、表征及应用实例;同时,从活性的丧失、感知、调整以及判断决策等几个方面给出了多活性代理复杂信息系统活性保持策略;最后,本文详细探讨了多活性代理功能保持的协商协调机理、方法.上述研究成果进一步完善了多活性代理理论体系,并初步给出了代理活性和系统活性的定量表征表示方法,为进一步开展多活性代理复杂信息系统的理论和应用研究奠定了基础.     

基于DAG和AHP-TOPSIS算法的多乘员协同任务分配方法研究

提出了一种基于有向无环图(direct acyclic graph, DAG)以及层次分析法结合逼近理想解排序法(analytic hierarchy process-technique for order preference by similarity to an ideal solution, AHP-TOPSIS)的多乘员协同任务动态分配方法.基于列表调度算法的思想,对乘员任务进行分解,并以任务划分层级,通过广度遍历,对每层任务进行排序,再逐个分配.综合考虑乘员脑力负荷、个人能力、时间成本和任务相关度.对单个任务采用AHP-TOPSIS算法确定最佳分配对象,并实时更新乘员状态,进行下一个任务的分配,直至所有任务分配完成.本方法实现了随战场态势、作战任务、乘员状态等实时变化时乘员协同任务的合理分配与动态调整,可有效解决非预期事件下协同作战效率不高、乘员负荷不均衡以及任务分配不合理等问题.