虚拟企业伙伴选择的多目标方法新探

虚拟企业成功的关键是能否选择出理想的合作伙伴。在分析虚拟企业理想伙伴基本特征的基础上 ,抽象归纳出选择理想合作伙伴应考虑的主要因素 ,对多目标决策方法加以适度改进 ,给出了选择理想合作伙伴的一种新方法。对多目标中的效益型指标、成本型指标、区间型指标及固定型指标分别进行标准化 ,根据标准化后的最优点和最劣点 ,求出各方案的密切值 ,由密切值的大小来选择最终合作伙伴。     

自旋干涉器A-B振荡的性质

用方形回路的对称性来设计一个自旋干涉器.一束电子从方形回路左边中点注入,随后这个波包分成两束等权重的部分波函数.这两束部分波函数在方形回路的右边中点相遇并发生干涉.经过计算,最后得出A-B振荡的振幅是自旋进动角θ的函数,即Rashba自旋-轨道耦合系数α可以用来调制A-B振荡的振幅A(θ).     

热压型机温度控制系统的设计与实现

介绍单片机在电机热压型机温度控制领域的应用 .该控制系统具有结构合理、控制精度高、可靠性高、操作简单等优点 .     

紫外线诱变康宁木霉提高酶活力的研究

通过对康宁木霉菌种的诱变、筛选和固体发酵培养,研究了培养基、培养时间、诱变时间及pH值对诱变菌所产酶的活力的影响．结果表明,康宁木霉经诱变5min,在pH为6．0的玉米秸PDA培养基上培养72h,产生的C1酶和Cx酶的酶活力较高,C1酶的酶活力由73u／g提高到176u／g,增加了2．41倍,Cx酶的酶活力由798u／g提高到2069u／g,增加了2．59倍．     

基于混沌时间序列的误差纠错预测模型

提出了一种新型的非常实用的非线性时间序列的预测模型,即误差纠错预测模型(EAM),并从概率统计的角度严格证明了该方法的可靠性,同时分析了受噪声扰动的时间序列的预测.先按一般方法确定嵌入维数与时间步长,在每个当前时刻,先用局域线性回归方法得到预测点的预测值,根据信息在非线性演化中产生的失真误差大小予以修正得到修正值,并以该点为新的基点作进一步预测.该方法具备了滑动窗口二次自回归模型(MWDAR)的适用于小数据集且对大数据集具有高效率的优点,而且克服了MWDAR方法中一次项和二次项阶数及滑动窗口长度等参数难以确定,从而会导致预测恶化,使得应用受到限制的缺点.分别用Logistic方程产生的小数据集和大数据集的混沌时间序列数据作了预测,结果良好.     

基于理想点的三角模糊数多指标决策法

研究了属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊多指标决策问题,定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,由此给出了三角模糊数多指标决策问题的理想点法。该方法简单实用,所需信息小.最后用该方法分析了一个实际问题。     

基于模糊Petri网的供应链牛鞭效应的成因与控制建模分析

从信息流角度,建立了基于模糊Petri网的牛鞭效应成因与控制模型,给出了相应的模糊推理算法,通过仿真分析,验证了一些重要结果。该模型描述了供应链中信息对决策的影响及供应链成员同步运作的现象,将供应链中牛鞭效应成因与控制可视化,为牛鞭效应问题的进一步研究提供一个新的思路。     

作战单元战场空间感知建模研究

依托仿真进行军事作战过程研究所要解决的建模问题之一就是对作战单元战场空间感知过程进行合理建模,而其有效性需求决定了模型必须要能够正确地表达实际作战过程中作战单元战场空间感知所具有的、面向区域的特性。根据作战单元战场空间感知的区域特性,阐述了基于空间划分的作战单元空间感知建模实现思想,并就基于空间划分的战场空间感知模型实现进行了详细的形式化描述。就基于空间划分的作战单元空间感知模型的运行效率,进行了实例对比分析。     

具有无尺度拓扑与小世界效应的Sierpinski网络

复杂网络是目前国内外研究的热点之一,而分形则被认为是上个世纪学术界的一个重要发现.根据Sierpinski垫这一著名的分形结构,构建了一类确定性网络,称为Sierpinski网络.提出了生成该网络的一个迭代算法,使抽象的网络构造变得具体而直观.研究发现该网络具有与许多现实网络相似的结构特性:幂律度分布、较高的集聚系数和较小的直径.     

基于有向循环图的多学科设计优化模型调度方法

复杂产品的多学科设计优化过程中，往往会涉及到不同学科的专业分析模型以及各种商业软件应用的集成调度运行问题。在多学科设计优化过程中模型应用集成的基础上，结合设计模型的调度需求，研究了多学科模型的调度运行，并给出了基于有向循环图的通用模型调度解决方案，包括回路探测算法和模型调度算法。最后设计并实现了支持复杂产品多学科设计优化软件框架——iDesign的调度引擎，并以一个设计模型的调度为例，验证了方法的正确性和可行性。