基于C-R模糊模型的预测控制的动态特性分析

提出了C-R模糊模型的辩识递推算法和C-R模糊模型的非缌挂预测控制算法。文中给出了C-R模糊模型的预测控制的动态特性分析，并得到了与线性预测控制理论相对应的C-R模糊模型的非线性预测控制稳定性定理，它对分析非线性预测控制具有一定的指导意义。     

复杂性问题研究实践与认识论、方法论反思

概述笔者从事两项复杂性问题研究的认识与实践 :一是辩证唯物论认识论的指导作用与系统科学的中介作用 ,不容忽视 ;二是在预测和控制某些复杂系统行为的研究中 ,还原论与整体论结合的一个切入点和一种有效形式 ,是典型信息法。     

偏最小二乘相关算法在系统建模中的两类典型应用

讨论了偏最小二乘回归（PLSR）的相关算法对两类典型实际系统建模的有效应用。分析了传统的偏最小二乘回归批处理算法及由此产生的一种简化算法的基本原理和技术特点，在此基础上，对原有的递推算法进行了一定程度的改进，直接采用自变量主元t的回归系数矩阵P和R来取代旧的数据信息，从而进一步简化了计算过程，针对上述两种算法的特点，分别对无人机费用模型（少样本，多变量）和切削力峰值模型（多样本，少变量）参数进行了估计计算，说明了各自算法的应用优势。     

多阶段投资决策问题的一种智能化求解方法

对多阶段投资决策问题进行研究，建立一种极小化跟踪投资回报率与目标回报率偏差的多阶段投资决策模型，并将随机模拟、遗体算法和神经网络集成在动态规划之中，设计给出一种智能化的求解方法，能求得反馈形式的最优投资策略。本文给出的方法克服了传统求解方法的局限性，具有现实意义，经算例仿真验证了算法的可行性。     

电子电路设计中异构印刷电路板数据融合技术

论述了当前电子设计自动化 (electronicdesignautomatic ,EDA)设计中普遍存在的异地异构设计数据互不兼容而产生的一系列问题。在分析了市场需求的基础上 ,引出了EDA协同设计集成环境的概念 ,并以Cadence和Mentor的印刷电路板 (printedcircuitboard ,PCB)设计数据融合技术为例进行了详细阐述 ,为EDA工具在PCB级的集成提出了一条崭新的思路。     

供应链中的税后净收入模型及其优化

分析并建立了一个单产品生产 -销售供应链中总税后净收入优化模型 ,考虑了转移价格、运输成本分配、税收政策、最小经济订货批量、资金分配等问题 ,其中产品转移价格和销售量的可调整部分 ,以及运输成本分配是决策变量。应用进化规划算法进行了仿真计算 ,结果表明利用不同的税收政策 ,调整转移价格和运输成本分配可优化总公司的税后净收入 ,并实现供应链的关系协调以及资金的再分配     

基于快速网络模拟的安全态势预测

为提升网络安全态势预测的准确性,提出基于网络模拟的态势预测方法。该方法依靠网络模拟技术,详细推演网络安全行为的未来状态,并通过对状态数据进行分析与归纳,实现对网络安全态势的预测。为提升预测的时效性,研究核心节点路由静态存储以及动态连续计算等快速网络模拟技术。通过具有1720个节点的网络拓扑进行了实验验证:依靠快速网络模拟技术,整个态势预测所需的时间减少了51.7%,实现能提前获知未来的安全态势值;对所获得的安全态势曲线与实际安全行为进行对照分析,验证了安全态势预测的准确性。     

一种新的组合权重集结方法及合理性评价研究

针对多属性决策中的组合赋权问题,提出了一种新的多属性决策权重集结方法.该方法综合考虑权本身具有的随机性以及权向量之间的一致性要求,建立约束非线性优化模型.在分析和借鉴现有方法的基础上,设计一种改进粒子群优化算法进行求解.在决策矩阵已知的情况下,讨论不同组合赋权方法的合理性评价问题.最后,将本文提出的方法与已有组合赋权方法进行比较,结果表明该方法有效且比另外两种组合赋权方法更加合理.     

ISAR target recognition based on non-negative sparse coding

Aiming at technical difficulties in feature extraction for the inverse synthetic aperture radar (ISAR) target recognition, this paper imports the concept of visual perception and presents a novel method, which is based on the combination of non-negative sparse coding (NNSC) and linear discrimination optimization, to recognize targets in ISAR images. This method implements NNSC on the matrix constituted by the intensities of pixels in ISAR images for training, to obtain non-negative sparse bases which characterize sparse distribution of strong scattering centers. Then this paper chooses sparse bases via optimization criteria and calculates the corresponding non-negative sparse codes of both training and test images as the feature vectors, which are input into k neighbors classifier to realize recognition finally. The feasibility and robustness of the proposed method are proved by comparing with the template matching, principle component analysis (PCA) and non-negative matrix factorization (NMF) via simulations.     

平流层飞艇变质心姿态运动仿真

针对平流层飞艇工作高度空气密度低,飞行速度低的特点,提出了变质心姿态控制的方案。在机体坐标系下,采用牛顿—欧拉方法建立了浮空器的动力学方程,并分析了变质心动力学模型的特性,给出了质量滑块的参数化驱动方法。采用了ADAMS动力学分析软件,进行了不同飞行条件下的变质心动力学仿真。仿真结果显示了滑块质量、位移、速度以及飞艇速度等条件的改变对姿态控制的影响,结果表明:滑块的质量比和移动距离是影响变质心姿态控制能力的主要因素,滑块的速度决定系统的响应特性;变质心操纵能力不受飞行速度的影响,因此在低速飞行时具有很强的适应性。