基于分布式决策的企业动态联盟风险管理模型

根据企业动态联盟合作运营区域的分布性以及联盟企业之间关系多样性的特点,采用分布式决策的思想,针对具有强迫团队关系的联盟企业,建立了组织化的分布式企业动态联盟风险管理模型,叙述了在联盟组建开始如何为联盟运行各阶段预留风险控制资金,以及在各阶段运行过程中如何根据风险的实际情况选择最佳的风险控制措施及资金投入,并探讨了模型的求解方式,旨在为企业动态联盟风险管理实践提供支持和参考.     

非线性算子方程变号解的存在性与多解性及其应用

利用Banach空间中的锥理论和不动点理论讨论了非线性算子方程变号解的存在性和多解性,通过一个上解给出了非线性算子方程变号解的存在性定理,进而又在一个上解和一个下解的条件下得到了四解存在定理,同时还针对一种重要的非线性算子方程即一类Sturm-Liouville两点边值问题,具体讨论了其变号解的存在性及四解的存在性,相应得到了变号解存在定理和四解存在定理.最后通过一个具体的例子给出定理的应用.     

辽宁省能源消费的因素分解——基于完全分解模型

在描述辽宁省经济增长、经济结构、能源消费量和能源密度的基础上,运用无残差的完全分解模型进行量化分析,分解出经济增长、结构和能源密度等因素对能源消费变动的影响效果,得出相应的影响效果系数,并通过与全国平均水平比较,找出辽宁省能源消费变动的特征与分阶段各因素的具体影响效果,为辽宁等老工业基地制定能源政策,提高能源利用效率提供科学的依据.     

二乙二醇甲醚浓度对飞机油箱抗静电涂层的影响

将飞机油箱专用抗静电涂层与不同质量分数二乙二醇甲醚溶液进行浸泡,分析检验涂层在浸泡后的颜色、铅笔硬度、附着力、冲击强度、柔韧性和表面电阻等关键指标的变化情况,用红外光谱、扫描电镜和能谱仪分别检测涂层分子结构、表面形态和元素组成的变化.实验表明:随着二乙二醇甲醚质量分数的不断增加,涂层的力学性能和导静电性能都有不同程度下...     

物联网中区块链技术的应用与挑战

随着物联网技术的快速发展和广泛应用,分布式网络环境下的身份验证、数据隐私、网络安全等问题变得更加重要,而这些问题可以通过引入区块链技术来得到有效解决.该文简述了区块链的基本概念,介绍了区块链在物联网中的应用场景,并对当前一些相关工作的成果进行了综述;介绍了针对物联网场景下区块链底层技术的研究以及区块链物联网所面临的问题与挑战,希望能对未来区块链物联网的研究有一定的参考价值.     

终端区空域规划运行评价指标体系

为了合理分配管制资源,保障高效运作终端区,通过对终端区空域规划运行效能进行量化分析,进而掌握其运行情况及发展形势。首先建立了基于8类关键性能领域的终端区空域规划运行评价指标体系。然后采用状态分类评估法构造综合评价函数,利用基于随机森林(random forest, RF)算法的可拓层次分析法(extension analytic hierarchy process, EAHP)分析计算指标权重,达到综合考虑指标影响、加强指标量化程度、减少研究过程主观性的目的。最后,以广州终端区和武汉进近为例,对八大关键性能指标进行实例分析,采用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟验证了指标计算结果的可靠性,提升了指标的认可度,验证了系统评价结果的准确性。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法

为了提升电网复杂故障时的态势感知能力,提出了基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法.首先,基于层次化、动态建模的思想,在建立元件一般故障诊断模型的基础上,引入浮动库所、浮动弧、浮动变迁的概念来合理的体现主保护、断路器以及后备保护之间的逻辑关系,建立了元件复杂故障时的诊断模型;其次,挖掘故障信息源的特性进行预处理,依据故障类型动态建立相应Petri网诊断模型;再次,利用改进的遗传算法对模型中的参数进行了训练、优化;最后,探讨了该Petri网故障诊断模型的容错性、通用性.对算例系统仿真的结果表明:该方法突出了故障诊断过程的层次性、可理解性,提升了诊断模型的透明性、改善了诊断模型的易维护性,在电网复杂故障的情况下诊断结果仍具有较高的准确度,并呈现有较好的容错性.     

隐私侵犯经历对网络用户自我披露的影响机制

网络用户的自我披露对以用户生成内容为业务基础的互联网企业具有战略意义.然而,隐私侵犯事件层出不穷.如何鼓励有隐私侵犯经历的用户持续披露个人信息对互联网企业至关重要.采用系统性随机分层抽样,结合代理理论和社会契约理论构建模型,研究了隐私侵犯经历对自我披露的作用机制.结果表明,隐私侵犯经历对自我披露意愿具有直接效应和间接效应:隐私侵犯经历与自我披露意愿之间存在强烈负向关系,并通过影响网络用户对隐私政策、隐私保护技术、行业自律和法律执行的有效性感知影响自我披露意愿.本研究阐明了隐私侵犯经历对自我披露的具体作用机制,为互联网企业鼓励有隐私侵犯经历的用户持续披露个人信息提供可操作性建议.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。