一个应用于经济领域的基于知识的可灵活配置的智能蒙特卡洛仿真框架

电子商务的发展,促进了经济贸易的全球化、自由化,加剧了市场的竞争与波动,使得经济模型的适应性受到极大的限制.而经济模型是分析和预测经济发展的基础,为了改善这种限制,我们结合XML与知识技术,建立了一个可配置的智能模型仿真框架.我们也把随机数据库融入该框架中,从而实现了可配置的蒙特卡洛仿真.这样,我们极大地提高了经济模型的适应性、扩展性以及智能性.这种框架可以适用于任何能够运行完全参数化模型的仿真引擎.另外,我们还给出了5种分析仿真结果的方法,以帮助研究人员更好的分析、判断与预测.     

基于旋转角度的跑步运动仿真

提出基于旋转角度的方法仿真跑步运动.跑步时人体四肢和躯干都在绕关节做重复旋转运动,基于旋转角度的跑步模型根据各关节的旋转角度计算人体运动时不同部位的位置,进而求解跑步运动行为.根据该模型提出一种跑步运动仿真方法/程序,该方法可以用于跑步运动仿真和提供建模所需的人体部位的位置数据,因而可缩短建模周期.用一个慢跑仿真案例示例了该方法的仿真过程.     

基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用

分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。     

基于半圆阵的解模糊技术研究

传统的干涉仪测向解模糊方法要求特定的天线阵列形式,其应用容易受到可利用体积的限制.针对传统测向解模糊方法在实际系统应用中的问题,提出了任意基线测向原理并建立了任意基线测向模型.对建立模型的镜像模糊问题、多值模糊问题进行了分析并且提出了解决方法.为解决被动雷达多模复合制导导引头体积受限的问题建立了半圆阵天线阵列模型.时建立的模型进行了Matlab仿真,验证了方案的可行性.     

新型驱动器散热器散热性能仿真与优化

研究了新型驱动器散热器的散热性能,给出了基于微单元时变热交换系数的散热器三维流场及温度场数值求解方法,对散热器三维温度场进行了分析及计算.对比实验结果与数值计算结果表明:采用本方法求解散热器散热性能较热边界平均换热系数法具有更高的精度.以此为基础,通过对散热器的结构优化,可显著改善散热器的散热性能.     

异构无线分组网络中的接入选择机制

传统多接入选择(Multi-Radio Access Selection)方法只针对话音业务,在设计中仅仅考虑已接入用户数及系统容量,由于未将"分组级"信息考虑在内而不适用于无线分组网络。提出了一种新的异构无线分组网络中的接入选择算法,分组业务在多接入选择时考虑了实时、非实时的不同QoS要求和链路自适应机制(链路层重传及自适应调制编码);用户接入后,在保证其QoS的基础上,同时达到不同网络间负载均衡的目的。基于OPNET Modeler的动态仿真对算法性能进行了仿真评估,并与传统的最小用户数和最小路径损耗多接入选择方法在保证业务QoS和负载均衡性能方面进行了比较。     

基于解析振速的ESPRIT算法

基于声矢量传感器在二维平面波入射时的输出信息,提出了其"解析振速"的输出模型,将目标的方位信息蕴含在输出信号的相位之中,并由此得到了矢量阵的输出模型.当ESPRIT算法应用于矢量阵时,由于矢量阵的内禀属性,旋转矩阵不再与阵型和信号的频率有关,只与目标方位信息有关,从而能够实现任意阵型全空间的无模糊测向.理论分析和仿真表明:本算法无需先验已知阵型;单声矢量传感器也可以应用ESPRIT算法,且此时其性能逼近克拉美-罗界.湖试表明本算法是有效的.     

如何恰当激励零售商的过程创新行为

回购契约可以协调单供应商单零售商组成的供应链系统的订货行为,然而本文研究发现这一契约将过份地激励零售商的过程创新行为,从而损害供应商及整个供应链的利益．在零售商的过程创新行为不可被供应商观察和测量的条件下,利用数量折扣契约机制修正了原有回购契约,并利用这种综合契约机制恰当地激励了零售商的过程创新行为,使得供应链在创新行为下达到协调．     

储层含油性识别中ANN和GA融合的模糊规则提取

提出一种基于ANN和GA融合的自学习自适应的模糊规则提取算法,用来对油层进行识别.其方法是:首先运用人工神经网络(ANN)对训练样本进行有导师学习,网络的输入是测井属性,输出表达为网络权值和输入的函数Ψk=f(xi(WG1)ij,(WG2)jk)(其中:Ψk代表含油性类别Ck的判别函数;C1为干层;C2为水层;C3为差油层;C4为油层).然后,以Ψk作为遗传算法(GA)中的适应度函数提取对应于类别Ck的模糊规则.最后,通过某油田oilsk81和oilsk83油井的实证研究表明,该方法能够有效地识别储层的含油性.     

基于非线性输入控制实现受扰混沌系统同步

针对一类受扰混沌系统的同步控制,采用具有扇区非线性输入的自适应滑膜变结构控制器,设计了相应的控制律和自适应律。在该控制器的作用下,实现了驱动系统和响应系统的同步控制,且不受扇区非线性输入、参数失配及外部干扰的影响,具有有很强的鲁棒性。所设计的控制策略简单,易于实现,而且没有强加在系统上的限制条件,因此应用范围较广。理论分析和数值仿真证明了该方法的有效性。