基于区间定位和灰关联的区间DEA效率指数测算与排序

针对经典区间数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)求解算法过分依赖于评价者的"主观判别",或求得的效率区间长度可能过大,对被评价决策单元有效性的解释力弱的缺陷,提出一种改进的区间DEA模型求解算法——区间定位法,该方法对评价者的"主观判别"依赖程度低,且求解的效率区间长度较小。在区间定位法的基础上,进一步提出了基于灰色关联度的决策单元效率排序方法。     

某型火控雷达仿真系统的设计与实现

某型雷达号手训练仿真系统是以计算机技术为核心的训练仿真系统。给出了该仿真系统的回波信号仿真模型,提出了实现方法。该方法采用计算机产生雷达回波数据,并解决了目标的实时生成、控制及显示等关键问题。系统完整实现了对某型雷达的功能模拟和操作训练,目前已被应用于实时训练,解决了训练难题。     

动态运行环境下退化系统最佳检测周期的确定

研究了运行在动态随机环境下退化系统的最佳检测周期。系统的运行环境用时间连续状态离散的马尔可夫过程描述,系统受磨损和冲击复合损伤下逐渐退化。以系统稳态平均可用度作为维修策略优化目标,寿命周期单位时间费用预算为约束条件,建立了一个关于检测周期的非线性规划模型,用遗传算法实现了检测周期的优化。最后通过算例验证了该模型和算法的可行性。     

基于非奇异Terminal滑模的导弹末制导律研究

结合导弹拦截的精确末制导问题,提出了一种基于非奇异Terminal滑模的鲁棒末制导设计方法。基于Terminal滑模控制中滑模面上的跟踪误差能够在有限时间内收敛到零的思想,在末制导滑模中引入非线性项,代替传统线性变结构滑动模态的设计,同时将目标的机动加速度视为已知的有界扰动,并实时对极值进行自适应估计,推导出一种非奇异Terminal滑模制导律(TSMG)。导弹在TSMG制导律的导引下,弹目视线角速度可以快速收敛,从而保证导弹有很高的命中精度。仿真结果表明非奇异Terminal滑模制导律设计的有效性。     

基于民生视角的政府绩效评价灰色贝叶斯网络模型

建立了一种基于民生视角的政府绩效评价贝叶斯网络模型。研究了运用极大熵模型,求解网络的参数分布问题;结合灰色系统的思想,给出了政府绩效评价中的不确定信息处理的方法;通过对网络结构的分析,研究了评价信息在传递过程中的衰减性;最后,通过贝叶斯网络推理,给出网络中各节点的定量评价,为基于民生视角的政府绩效评价提供了一种新的理论方法和工具。     

价值流动GERT网络组合C标记模型及其应用

从多传递参量GERT网络模型解析算法出发,研究多传递参量GERT网络模型解析算法的扩展问题,构建组合C标记矩母函数模型,并研究模型相关参数的函数关系、运算法则及其确定方法,研究了价值流动GERT网络组合C标记矩母函数模型及其解析算法,在此基础上将价值流动GERT网络模型应用到国民经济系统多部门间的价值流动系统中,得到国民经济系统各部门间价值流动过程中价值增值活动的平均实现次数、价值增值节点平均实现次数、价值增值网络的平均转移次数等一系列值,以进一步研究部门间动态投入产出的情况及价值增值的情况,为国家的宏观调控提供有效的定量支持。     

Optimal Hedging Ratio Model with Skewness

In this article, we develop an optimal hedging ratio model with skewness and derive the analytical solution of the optimal hedging ratio which can degenerate to mean-variance hedging ratio when co-skewnesses of spot and futures returns become zero. The empirical results suggest that the hedging model with skewness performs better than the traditional mean-variance hedging model.     

基于灰色生灭过程的可修部件备件需求预测模型

可修部件的失效率和修复率在服役周期内呈现不确定性,基于确定型失效率和修复率建模的生灭过程,在解决可修部件备件预测问题存在一定局限。以区间灰数表征可修部件的失效率与修复率,构建灰色状态转移矩阵,建立基于灰色生灭过程可修部件备件需求预测模型,研究了基于灰色生灭过程的无记忆性和预测模型稳态解的存在条件,一定程度上揭示了失效率和修复率不确定背景下的可修系统备件需求规律。实际案例研究验证了模型的有效性和实用性。     

半参数STAR模型的估计及应用

文中首次提出了一个新的STAR模型,在保留了转换函数的前提下,让转换变量以非参数的形式进入转换函数,从而有效减少了模型误设的风险,提高了样本内拟合和样本外预测的能力. 蒙特卡罗实验的结果显示半参数STAR模型的有限样本拟合结果令人满意. 利用1994年1月到2012年7月的人民币实际有效汇率月度数据,将半参数STAR模型和随机游走模型、自回归模型、门限自回归模型、平滑转换自回归模型和人工神经网络模型的样本外预测能力进行比较,结果显示半参数STAR模型在样本外预测能力上具有显著优势.     

相似信息优先的复杂装备费用测算模型

针对横截面数据的复杂装备费用预测问题,由于主要参数比较相似的装备系统其研制费用往往趋同,提出了横截面数据的“相似信息优先原理”。分析新研装备与以往装备的相似度,按照指标信息的相似度区分横截面信息的优先次序。用归一化的相似度作为加权最小二乘法的权重,通过实例建立相似信息优先的回归模型,并与其他方法的结果对比,结果表明本文的方法具有更高的预测精度,相似信息优先的多元回归模型充分反映了相似信息的规律。