船舶减摇鳍模糊控制器的系统化设计与仿真

建立了船舶减摇鳍控制系统数学模型,提出了一种模糊规则后件采用PID表达式的TS-PID模糊控制器模型,并推导出了输入采用正规模糊集、三角形全交迭隶属度函数时该模糊控制器的插值表达式,为实际应用提供了一种快速精确的控制算法。在此基础上,应用钝性定理研究获得了减摇鳍TS-PID模糊控制器闭环系统IO稳定的充分条件,并探讨了利用遗传算法进行优化设计的方法。最后通过计算机仿真,验证了减摇鳍TS-PID模糊控制器的优越性。     

电力系统安全经济运行的序贯概率仿真

电力系统的安全经济运行对国民经济意义重大。本文讨论了电力系统设备的概率模型,采用序贯仿真算法,按时间顺序采用蒙特卡罗抽样方法模拟设备的随机故障和电力系统的运行状态,采用线性规划优化算法对运行方式进行优化调度,以减少用户停电损失。文中建立了以停电指标为基础的安全指标和以发电成本表示的系统经济指标,并给出了IEEE-14节点系统的仿真结果。作为辅助决策工具,该算法的实现有利于量化评估电力系统的安全经济性能,具有一定的工程应用价值。     

分布式协作虚拟样机可视化框架

基于微型计算机的分布式协作虚拟样机可视化框架具有低成本、体系结构开放的特点。通过模型对象的层次化设计，利用全局场景和本地场景的概念，不仅能够保证虚拟样机对象分布式渲染的实时性，同时也能够实现分布式系统中对象的同步处理。在可视化框架中，Microsoft DirectX提供了优秀的渲染引擎，CORBA技术在分布式环境中构成系统软总线。实验原型系统验证了DirectX能够在微型机算机上满足虚拟样机的3D渲染需求。     

考虑公平偏好和产品纵向差异化的产品定价

针对双寡头市场中两竞争性的企业考虑有限理性的公平偏好时的最优定价策略问题进行了研究。这两个竞争性的企业分别销售高质量产品和低质量产品。与传统完全理性的企业决策不同的是,两企业在决策时考虑了经典的公平偏好因素。结论表明：当单个企业考虑公平偏好时,两个企业均会采取降价策略来吸引更多的消费者;此外,处于不利不公平时企业的降价幅度大于处于有利不公平时企业的降价幅度。当两个企业考虑公平偏好时,双方都会降价,且它们降价的幅度比单个企业考虑公平偏好情形时的要大。在这种情况下,高质量企业的反应降价程度比低质量企业强烈,且总的降价额度与各感知参数和心理预期市场比例有关。     

BOOST变换器中混沌现象及其控制的仿真研究

分析了工作在电流断续状态下BOOST变换器的离散迭代模型,对该迭代模型的分岔现象进行了仿真研究。基于MATLAB的POWER SYSTEM工具箱,采用基于器件模型的仿真研究证实了该变换器中的混沌现象。针对该混沌现象采用了跟踪控制方法进行控制,该方法消除了变换器中的混沌现象,使变换器工作在周期1状态,基于迭代模型和器件模型的仿真结果表明了混沌现象的存在和所提控制方法的有效性。     

西部环境下的内燃机虚拟仿真建模与分析

以某种四缸内燃机为物理样机原型，在高性能工作站上建立了模拟西部环境的对应虚拟样机试验系统，模拟了低气压、沙尘等典型西部环境因素对内燃机摩擦学、动力学行为的影响，研究中使用自编程序和专业软件相结合的办法，获得了该数字系统模型较为完整的虚拟试验数据及其结构对性能影响的数据，为内燃机在西部环境下更好的运行和维护提供了理论上和技术上的支持。     

中国证券投资基金业绩的中短期持续性

利用几个常见的基金业绩评价指标对中国证券投资基金业绩的持续性进行检验，不同的指标得出相似的结果。检验结果表明短期内不存在持续性．但当考察期较长时．中国的基金业绩有一定的持续性。基金业绩的持续性反映出市场存在一定的非有效性，投资者可以通过对基金的选择提高收益或降低风险。     

基于读者偏好变化的高校图书个性化推荐方法

提出了一种根据读者借阅行为记录和图书信息来观察高校读者阅读偏好随着时间变化的思路,并借助二分网络结构特性,提出了测量偏好变化特征的计算方式及其作为推荐客体结合传统图书推荐算法的混合推荐方式。同时,使用上海交通大学图书馆图书借阅历史数据展示了偏好变化计算结果和结合偏好变化的混合推荐方法相比传统推荐方法的优越性。     

基于生物实体的网络服务突现

自然生物系统中的关键机理和重要原理可用于设计一种新颖的生物网络结构及其仿真平台，以满足未来Internet网络的关键需求。本文在此仿真平台基础上实现了具有移动Agent和生物个体特点的生物实体及其行为算法，并根据生物实体的特点构建了各种服务，最后通过仿真实验验证了基于生物实体的网络服务构建的优点。生物网络的服务突现，将为设计未来网络节点中的智能服务和应用提供一种新颖的方法。     

基于学习的证券市场专家预测意见合成研究

针对证券市场的专家预测意见的特点，研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法．讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本，对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家．该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数，再用Dempster合成规则进行预测意见的合成．实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果．