基于自适应初始搜索点预测的目标跟踪算法

为了得到恰当的初始搜索点以使得目标跟踪算法避开背景干扰并缩短搜索距离,提出了一种自适应初始搜索点预测的算法。该算法通过对坐标变换参数的变化率进行Kalman滤波来更好地预测初始搜索点;更重要的是,该算法有效地在线估计Kalman滤波器中的模型噪声功率,而非先验地对它们的取值做出假设,因而能够在没有任何人工干预的情况下动态地根据不同的目标运动状况和搜索精度进行实时调整。大量实景视频流上的实验结果均证实了该算法显著提高了跟踪稳定性,并且大幅降低了计算量。     

一种基于动态服务规格的病态流控制方法

在区分服务网络确保转发(assured forwarding)服务中,提出一种基于动态服务规格(service profiles)的病态流控制机制。该机制在DS域的入口节点(ingress node)根据核心节点反馈的信息动态地调整病态流的当前服务规格和进入DS域的速率,达到控制病态流的目的。模拟实验表明,该机制可以有效地提高正常业务流的性能,控制由病态流引起的DS域内全局最大-最小不公平(global max-min unfairness)问题。     

修剪技术与参数调整的动态模糊神经网络设计

提出了一种新型的动态模糊神经网络算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络.其算法的最主要特点是:采用修剪技术与参数调整,从而可以获得重要的规则以及更新前提参数的中心和宽度.这一思想等价于把全局算法分解为一系列解耦的算法.最后通过对函数逼近来验证动态模糊神经网络逼近能力的有效性.仿真结果表明,由于使用了修剪技术与参数调整使得动态模糊神经网络具有紧凑的系统结构、强大的泛化能力以及快速的学习速度.     

非线性非高斯模型的高斯和滤波算法

通过将模型的状态噪声和观测噪声均表示成高斯和的形式,推导出非线性非高斯状态空间模型的高斯和递推算法,进一步提出了对应的扩展卡尔曼和滤波器（extended Kalman sum filter, EKSF）和高斯厄密特和滤波器（Gauss-Hermite sum filter, GHSF）。EKSF和GHSF分别用扩展卡尔曼滤波器（extended Kalman filter, EKF）和高斯厄密特滤波器（Gauss-Hermite filter, GHF）作为高斯子滤波器。分析的结果表明,现有的高斯和滤波算法是本文算法的特例;仿真结果表明,EKSF和GHSF能有效处理非线性非高斯模型的状态滤波问题,与高斯和粒子滤波器（Gaussian sum particle filter, GSPF）相比,EKSF和GHSF在保证精度的同时,大大降低了计算量,仿真时间分别约为GSPF的5%和6%。     

短期免耕对黑土孔隙度的影响

对短期玉米免耕和秋翻处理对耕层黑土孔隙度的影响进行了分析。结果表明,耕作处理对土壤孔隙度影响较大,毛管孔隙和贮存孔隙在整个剖面内免耕均小于秋翻,但秋翻处理下的中小孔隙占有很大比例。两个处理之间的大孔隙数量相差很小,多在3%～8%之间。秋翻总孔隙度表现出表层和底层差异很大,而免耕孔隙分布相对均匀,且上下孔隙连通性较好。     

我国电影生命周期模型及实证分析

对我国电影市场的影片生命周期进行了分析,建立了考虑季节性因素和其他影响因素的Gamma需求模型,并结合计量模型中的变截距面板数据模型与普通多元回归模型应用于研究电影观众人数及其衰减情况.估计结果显示:建立的模型能够较准确地反映我国电影市场观众人数.的变化规律.此外,针对我国电影市场,量化研究了影星的票房号召力、续集、投资规模等因素对观众人数的影响情况,为电影决策者制定策略以及预测新上映影片的观众需求做指导与借鉴.实证结果显示:考虑档期因素的必要性,并且发现较多的观众会导致影片观众人数的下降显得更快些,大制作和小制作电影的观众衰减速度相差很小,模拟支持研究结论的合理性.     

基于小世界和连接成本的制度网络演化分析

制度作为社会系统的子系统,是一个具有小世界性和择优连接等特征的复杂网络,其演化需要产生各种连接成本.文中构建了基于小世界效应、连接成本和节点影响能力的制度网络演化模型;提出了制度网络演化的纳什效率策略及帕拉托效率策略;通过理论及仿真分析,认为帕拉托效率策略而不是纳什效率策略能显著地增加制度网络演化的整体得益水平;复杂制度网络系统小世界网络中的最短路径特点能够增加制度主体间的合作空间,进而增加制度演化的整体得益水平.     

一种考虑指标期望的战略外包商选择方法

针对考虑指标期望的战略外包商选择问题,提出了一种基于模糊公理设计的决策分析方法。首先,将企业决策者针对评价指标给出的语言短语形式的期望信息和专家小组针对备选战略外包商的实际绩效给出的语言短语形式的评价信息分别映射为期望范围和实际范围;然后,依据模糊公理设计的思想,计算备选战略外包商在各指标下的信息量,淘汰完全不满足决策者期望的备选战略外包商;进一步地,通过各指标信息量和指标权重的集结得到剩余备选战略外包商的信息总量,并根据信息总量的排序结果选择最理想的战略外包商。最后,通过一个实例分析说明了提出方法的有效性。     

基于仿真模型的鲁棒协同优化方法研究

复杂产品往往由多个子系统通过复杂的耦合方式组成.针对复杂产品的多学科鲁棒设计优化技术已得到广泛应用.为了使用仿真模型进行多学科鲁棒设计优化,提出了SUA-RCO和DRS-RCO两种方法.在SUA-RCO方法中,仿真模型首先被拟合为近似的数学模型,然后利用近似数学模型进行RCO计算.系统的不确定性由SUA方法进行计算.为了解决大参数方差问题,DRS-RCO方法将仿真模型近似拟合为双响应面形式,分别使用两个响应面来拟合均值和方差.然后,进行协同优化计算.     

空空导弹通用仿真模型研究

采用统一建模语言的包图,将空空导弹系统划分为不同的类包,使其与外部系统解耦,降低了空空导弹仿真模型的开发和测试的难度。采用模块化设计方法将空空导弹划分为松散耦合的子系统,各子系统采用统一的调度接口,提高了空空导弹仿真模型的通用性和可扩展性。采用类厂模式设计了空空导弹仿真模型的创建接口,使模型可灵活的适用于不同的仿真需求。采用单件模式设计了空空导弹仿真模型的数据库访问接口,使模型与数据解耦,使模型可以适配不同的数据存储和访问方式。通过仿真应用证明了通用空空导弹仿真模型的实用性。