基于神经网络和PSO的机器人路径规划研究

提出一种神经网络和粒子群算法相结合的移动机器人路径规划方法。采用小波网络和RBF网络相结合的四层神经网络结构,克服了传统神经网络方法进行路径规划时对每个障碍均设计一些特定的隐节点,当障碍较多且环境动态时,网络结构庞大且神经元的阈值随时间的变化而需要不断改变的缺点。利用粒子群对神经网络的参数进行训练,在规定的代数内对网络参数优化,使得机器人在移动过程中能够快速响应环境的变化。通过对移动机器人在动、静态不同环境下的仿真实验,证明了方法的有效性。     

中国企业战略转型能力与绩效关系的实证研究

以国内外关于战略转型的研究理论为基础,基于140家中国企业的问卷调查,利用实证研究方法探讨了我国企业战略转型能力及其各纬度对绩效的影响关系.研究结果证实我国企业的战略转型能力与企业绩效正相关,但战略转型能力的不同雏度对绩效的作用呈现差异,进一步说明提升持续创新能力是影响企业绩效的关键因素,是企业竞争优势的源泉.     

静态最优期货价差套利头寸比例估计

采用均值-方差期望效用函数,推导了在给定风险条件下,期望收益最大的最优价差套利头寸比例,并且引入常方差(双变量向量自回归和双变量协整模型)来估计方差一协方差矩阵,采用2000年1月至2006年4月上海和LME铜期货合约日收盘价进行了实证检验,结果表明:不同时间窗长度下,双变量协整的计算结果比向量自回归的计算结果平均收益较高而风险较小,而这两者都比1:1的价差套利头寸比例和直接统计的计算结果要好.计算结果也表明:采用日收益计算出的价差套利头寸比例在不同时间窗条件下也具有相当的稳定性和可靠性.     

质量功能展开中自相关关系确定的粗糙集方法

针对质量功能展开中各项工程特性之间的自相关关系具有模糊、不确定和不分明等特质,提出了自相关关系确定的粗糙集方法.对于每一项顾客需求,由每一项工程特性组成相应的决策属性集,并由其它工程特性组成相应的条件属性集,分别构造了相应于该决策属性集的决策系统.基于粗糙集中相对约简和相对核等方法,分别建立了其相应的修正决策系统.利用信息熵和等价类的集成方法,获取了修正决策系统中各条件属性的重要度.引入了自相关关系的比例因子概念,确定了各项工程特性之间的自相关关系.以洗衣机的产品研发为例,说明了方法的应用.     

不确定环境下链与链竞争的纵向控制结构绩效

利用贝叶斯统计推断方法和博弈理论构建市场不确定环境下链与链竞争的控制结构模型,分析市场风险、产品竞争强度对供应链纵向控制结构绩效的影响,从制造商与供应链系统角度识别了不确定环境下纵向控制结构选择的贝叶斯均衡与可能的囚徒困境,特别是,供应链系统控制结构选择不依赖于市场的风险环境,只取决于市场竞争强度,这显著不同于制造商对纵向控制结构选择还依赖于市场风险及零售商预测能力,该结果为不确定环境下链与链竞争的纵向控制结构选择提供了理论基础.     

钢铁原料物流计划问题的建模与求解

研究了钢铁工业从原料采购到初级产品生产的物流计划问题,包括运输、库存和面向生产的配送.以所考虑的相关成本最小化为目标建立了数学规划模型,并采用列生成的方法求解.对0-1变量的线性松弛采用启发式的分支和深度优先搜索策略尽可能快地获得好的可行解.在分支结点上,通过求解最短路子问题获得限制主问题所需要的列,分支树上的根结点提供了体现可行解质量的下界.最后,计算机随机试验验证了该模型的有效性和算法的稳定.     

内蒙古林西县生态经济分区与发展对策研究

以位于北方农牧交错带的内蒙古林西县16个乡镇为样本,利用因子分析方法对所选指标体系进行筛选,从26项指标中筛选出7项综合指标,消除了由于各因子的相互作用引起的噪音干扰,降低各因子之间的重叠性.在此基础上,根据生态经济区划分的相似性原则、区域共轭性原则和自然区域完整性原则,运用灰色星座聚类法对研究区生态经济系统进行聚类分区,林西县生态经济系统可以划分为3大区域:中东部河谷平川粮食经济作物区、中南部低山丘陵牧粮综合发展区及西北部中山牧粮果水保林区.排序检验的结果表明聚类结果基本正确,能较好地反映研究区农业生态经济类型的客观状况.最后,根据各分区不同的生态经济特征,对各区的开发对策及今后的发展方向进行了详细的分析与评述.图1,表5,参6.     

可重复使用运载器再入弹道仿真

针对RLV再入特点,应用反馈线性化与模型预测控制相结合,设计了基于控制角与控制力矩间全反馈(非时标分离)条件下的反馈线性化控制器,实现了以控制增量做为优化变量、考虑模型状态和输入约束的模型预测控制器设计,解决了RLV再入模型的多变量耦合、参数不确定等非线性控制问题的平滑控制.最后在Simulink环境下建立了RLV再入仿真模型,应用RtFly快速原型系统完成了再入模型六自由度弹道实时仿真,仿真结果验证了该控制器能够较好跟踪制导参数,满足控制器设计指标和系统实时性要求.     

一种用于复杂网络搜索的标记策略

搜索是复杂网络上的一项基本功能,设计搜索策略的一个重要目标是在每个节点上维护尽可能少的信息,并且搜索效率尽可能高.针对复杂网络搜索提出了一种新的标记策略(labeling scheme).通过将网络嵌入到较简单的度量空间和对节点重新命名,使每个节点只需要知道邻居节点的名字,因而在节点上存放很少的信息,而搜索使用的路径长度限制在较小的范围内.由于许多真实的复杂网络都是无标度网络,利用它们的拓扑特征,该策略在这类网络上能够获得很高的搜索效率,绝大部分情况下搜索使用的路径都是最优路径.与已知的几种标记策略相比,仿真结果表明该策略的总体性能更好.     

一种基于马尔可夫链的高维离群点挖掘算法

提出了一种基于马尔可夫链的离群点检测(outlier detection algorithms based on Markov chain, MRKFOD)算法。该算法把基本数据集看作一个加权无向图,数据集中的每个数据表示一个节点,用每条加权边表示节点之间的相似度;形成一个邻接矩阵,把邻接矩阵当作马尔可夫链中的概率转移矩阵;寻求概率转移矩阵的主要特征向量;把每个节点的主要特征向量值作为每个数据的离群度。实验结果表明,该算法与其他高维离群点挖掘算法相比,在效率及有效处理的维数方面均有显著提高。