基于关键点的无模拉拔变形区特征提取与重构算法

无模拉拔过程中,变形区的形状与各工艺参数之间存在着复杂的相互关系。变形区的表示对变形区形状的预测以及智能控制具有重要意义。根据变形区的形状特点,提出了一种基于关键点的无模拉拔变形区形状特征提取和重构算法,有效地实现了高维变形区形状信息的降维和重构映射,与神经网络结合,为建立无模拉拔变形区形状模型提供了一种新的方法。     

GB/T19000-ISO9000标准的知识特征和层次结构

对 ISO90 0 0质量管理和质量保证系列标准的特点从知识结构和层次结构的角度进行了系统的分析 ,为人们理解标准提供了一种新的思路 ,这无疑是将知识管理的方法运用于 ISO90 0 0这个复杂系统的一种新的尝试.     

关键策略的传导效应

分析传导变换的表现形式,提出了传导变换蕴含系和传导变换蕴含键的概念,研究了传导变换的传导作用效果的定量计算方法,建立了分析关键策略传导效应的物元模型．     

ICU应急辅助决策系统的开发研究

分析了我国危重病医学的现状,阐明了研制ＩＣＵ（ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ ｃａｒｅ ｕｎｉｔ）应急辅助决策系统的意义。结合ＩＣＵ的特点,说明了ＩＣＵ应急辅助决策系统的特点和实现方法,在此基础上,讨论了系统的主要功能模块,在知识库的设计国,用面向对象技术建立了一种多元知识库模型;而在推理机的设计中,从人类认知的角度出发,突出了应急的实时诊断,提出了一种由基于规则推理、证据推理和案例推理的集成推理机制,最后在     

公交网络车费设定问题的Stackelberg博弈模型

对城市公交网络系统车费的合理设定问题进行了研究分析,考虑到乘客对公交收费变动会作出相应的反应,从而改变网络上乘客的流量分布,运用Ｓａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈理论,将这一问题描述为一个两级数学规则问题,在一定的公交网络收费结构下,乘客在网络上的流量分布可由随机用户平衡分配模型进行估计,鉴于两级规划问题的非凸性,提出了基于灵敏度分析的启发式算法,最后,给出一个仿真算例说明本文提出的模型和算法的合理性。     

基于DVENET的虚拟炮瞄雷达的研究与实现

在分析炮瞄雷达的物理特性和ＤＩＳ协议提供的相关支持的基础上,对ＤＩＳ协议进行了扩充,同时建立了炮瞄雷达仿真所需的相关数学模型,并针对分布式系统下存在的雷达数据一致性问题提出了一种解决方法。     

分布式虚拟现实仿真环境中的数据过滤技术研究

减少网络通讯负载一直是分布式交互仿真环境致力解决的问题。本文针对分布式虚拟现实仿真环境ＤＶＳＥ２０００遇到的拔号网络通讯瓶颈问题,讨论了基于数据转发器的实体状态数据包压缩技术及静态实体数据包传送技术。另外本文还基于大规模分布交互仿真环境介绍了兴趣管理技术,并提出了多阈值ＤＲ技术的思想。多阈值ＤＲ技术为解决大规模分布交互仿真环境的通讯负载提供了新思路。     

面向能耗的云工作流调度优化

云工作流调度直接决定了整个云工作流系统的性能,已成为一个重要研究内容.针对当前缺乏有效的面向能耗的云工作流调度优化方法,研究建立了面向能耗的云工作流过程模型、资源模型,提出了基于负载的能耗计算方法和面向能耗的云工作流调度优化算法.提出的方法考虑了能耗因素,在进行任务优先级计算及任务选择时不仅考虑了文件在不同虚拟机间传输的速度差异、同时考虑了虚拟机与本地共享数据库间的文件传输等因素,并从云工作流任务分配、主机负载和主机功耗关系的角度,进行能耗的计算与调度优化,更符合实际情况、使用范围更广.数值案例和仿真实验表明了提出的方法是可行的和有效的.     

基于条件蒙特卡罗方法的信用违约互换合约定价

多标的资产违约相关性结构的度量及其联合违约时间的模拟是信用违约互换合约定价的关键.Copula函数和蒙特卡罗模拟是解决此关键问题的有力工具,被广泛应用于信用衍生品定价.本文基于因子t-copula模型,结合条件蒙特卡罗模拟,构建了计算第7n次信用违约互换合约的条件蒙特卡罗算法.该算法能够捕捉多标的资产违约的尾部相关性,更准确地度量标的资产组合的违约风险及提高违约事件的模拟效率.数值结果表明,在考虑尾部相关性的情形下,采用重要抽样技术的JK算法和改进的JK算法是不稳定的,不能达到减方差的目的;而本文新构建的定价算法更稳定,在高斯copula和t-copula模型下,都能够有效减小估计量的方差,提高信用违约互换合约的定价精度和可靠性.     

辅助数据缺失环境下结构化自适应目标检测器

杂波背景非均匀导致经典自适应检测方法性能下降,为改善辅助数据缺失环境下的目标检测性能,研究了雷达目标结构化自适应检测方法。利用杂波协方差矩阵斜对称特征,设计了结构化广义似然比检验自适应检测器,提高了杂波谱结构化信息和待检测单元杂波信息的利用率;进一步推导了检测器的实数域表达式。仿真分析表明,所提检测器具有恒虚警率特性,其检测性能对不同杂波相关性具有很好的鲁棒性。在辅助数据缺失环境下,所提检测器性能优于现有典型非结构化和结构化检测器,且这种优势随着辅助数据缺失程度的增大而加大。