D2D通信中基于帕累托占优的非合作博弈功率控制算法

D2D (device to device)通信系统中传统能效函数仅能捕获瞬时数据流量,而无法获取特定时间段内数据流量的能效。为此,本文将吞吐量和终端使用时间之积作为效用函数,以终端使用时间内的吞吐量最大化为目标,并将其建模为非合作功率控制博弈(non conperative power control game,NPG)问题并得到其纳什均衡解。然而,理论分析表明该纳什均衡解非帕累托有效,故而引入功率线性代价函数来改进效用函数。最后,为了得到帕累托占优解,应用超模博弈理论研究该纳什均衡解的特性,并设计出一个低复杂度的双层迭代最优价格均衡求解算法。理论分析和仿真结果表明所提算法不仅提升系统效用值和终端使用时间,还可以保持系统公平性。     

全面二孩政策下对实施教育、医疗、就业配套措施的研究

全面二孩政策的实施与生殖健康、妇幼保健和入托入学等一系列行业与部门息息相关.通过调查居民二孩生育意愿,从教育、医疗和就业3个方面研究在全面二孩政策下人们产生的新需求,使用RPART分析和方差分析等方法深入分析调查数据,研究如何布局好二孩政策的配套措施,消除居民的生育顾虑,促进二孩政策的推行,解决我国面临的人口老龄化问题,优化人口结构.     

固体化学课程建设的改革与实践

为了培养学生的学习兴趣,提高学生的实践能力和创新能力,在教学过程中加强课程建设,改革教学方法,更新教学手段以及完善考核制度,在近几年的教学实践中取得了良好的效果.     

基于聚邻苯二胺和纳米金电位型免疫传感器的研究

利用电聚合和电沉积技术将邻苯二胺和纳米金固定在石墨电极上,通过白组装的方法使抗体（羊抗小鼠IgG）与石墨电极表面上的纳米金结合,制备了一种免疫传感器（Ab／GNPs／POPD／GE）,并对实验条件进行了优化。该传感器能够对抗原（小鼠IgG）进行定量检测,具有灵敏度高、响应速度快、检测范围宽等优良性能。其检测范围为4．0×10^-～1．0×10^-3ng／mL,检测下限为1．0×10^-3ng／mL．而且该免疫传感器具有较高的选择性和较好的稳定性,寿命可达15d左右。     

常温纳米压印软模具变形机理研究

通过对软模具变形的理论分析、数值模拟和实验验证的系统研究,以期揭示模具变形的机理、规律和关键影响因素,为探索减小模具变形策略和方法,提高纳米压印复型精度奠定理论基础,以实现高保真度纳米或亚纳米图型的转移．     

基于两个不确定参数乘积的鲁棒设施选址模型

传统设施选址往往被看作为确定问题,但实际存在需求、成本、风险等不确定因素,这些不确定因素增加了决策的困难.本文在考虑设施选址中单一不确定因素基础上,同时考虑需求和运输成本两个独立参数的不确定性,且在模型中两者为乘积形式,引入两个budget不确定集合刻画不确定性,建立一个新颖的鲁棒设施选址模型,并将非线性问题转化为易求解的鲁棒等价模型,然后通过CPLEX和MATLAB编程求解.最后,以四川西北部的汶川等13个县市的应急物资临时供应点的选址为例,确定最优的选址分配布局.结果表明,较之运输成本的不确定性,需求的不确定性影响更显著,且需求扰动对选址总成本和选址分配方案有明显的影响.决策者可根据其风险偏好程度,选择恰当的不确定水平参数组合,以获得最优的总成本和选址分配方案.     

基于博弈论的开放环境下场景规约监控语义

在开放环境中,环境和系统本身行为的改变可能使得软件系统的实现不再满足原来规约,从而最终导致软件失效的发生.运行时监控是一种轻量级的形式化动态验证技术,已成为开放环境下检测软件失效的基本手段.针对基于场景的规约属性序列图,从博弈论的角度定义其多值监控语义:满足、无限可控、系统有限可控、系统紧急可控、环境有限可控、环境紧急可控和违例.通过多值监控语义的定义,监控器能够根据当前轨迹尽可能早地检测到系统失效或异常,并提供足够信息为失效的预防和恢复服务.实例研究表明了属性序列图多值监控语义的实用价值,并显示了其广泛的应用前景.     

设计模式指导的软件分簇方法

程序理解是一个从计算机程序中获取知识信息的过程,其主要目的是获取软件的各种有关知识以理解开发者的意图,从而支持针对现有或遗产软件系统进行软件评审、错误定位、反向工程、再工程、迁移、维护和复用等软件工程实践.本文提出一种设计模式指导的分簇方法,该方法采用程序中蕴涵的设计模式信息指导开源软件的分簇,运用"分而治之"的策略辅助程序开发者和维护人员快速、方便地理解代码.首先,采用设计模式检测技术从程序代码中抽取设计模式信息;然后,基于设计模式中角色间的相互关系,利用检测出的设计模式信息指导分簇;最后,对分簇结果可视化,以辅助程序理解.基于以上研究工作,开发了原型工具TasteJ并进行了实例研究,设计并实现了以人工为基准的实验来检验本文提出的软件分簇方法,并通过7个软件分簇度量函数,从统计的角度将其与现有主流软件分簇方法进行分析和比较,实验结果显示出本文所提方法的优势.     

基于音乐基因的乐谱存储模型

本文提出一种基于音乐基因的乐谱存储模型S-MusicXML.将乐谱的存储和处理的基本单位由音阶提升到基因,有利于通过数据挖掘技术对音乐内涵的挖掘和存储.定义了旋律基因等概念,并通过实验进一步分析了挖掘音乐基因比挖掘音乐频繁模式更有优势.