碳限额与交易机制下考虑汇率波动的供应商选择与分配

全球采购背景下,供应商选择成为企业运营决策的关键.为研究碳限额与交易机制以及汇率波动对企业供应商选择策略的影响,本文以包括管理成本、采购成本、运输成本、库存成本以及碳交易成本的总成本最小化为目标,建立随机混合整数规划模型,探讨拥有多个采购站点的一个企业向不同的供应商采购产品的供应商选择和分配问题.研究表明,汇率波动会对供应商的选择产生影响,波动的不确定性对供应商选择决策的影响不同.相较于固定汇率确定性模型,浮动汇率确定性模型可以增加期望利润.另外,无论是否存在汇率波动,采用随机模型代替确定性模型会进一步增加期望利润.同时,碳限额与碳价格也会对供应商的选择决策产生影响.碳限额低时,企业的采购成本会逐渐上升,进而影响企业的采购决策;碳价格上升也会增加企业的采购成本,此时企业的订购量会呈"阶梯状"变化.     

生物传热方程中灌注率函数的数值反演算法

本文研究了一类生物传热方程的灌注率函数反演问题.基于附加的非局部条件和有限差分的Crank-Nicolson方法,构造了重建灌注率函数的迭代算法;经进一步简化后,得到了反演灌注率的一个显格式.为克服计算的不稳定性,引入移动平均滤波方法对误差数据进行去噪,算例结果表明结合移动平均滤波去噪的数值反演算法是可行的,能有效反演...     

微博网络消息传播的ISSR模型

将微博用户划分为无知者、传播者和拒绝者3种类型,结合微博网络消息传播实际情况,在经典传染病易感染-感染-治愈模型基础上,提出新的无知-传播-传播-拒绝模型. 详细描述了传播机制,并对模型的均场方程进行稳态分析. 由爬取到的上海典型大学新浪微博用户信息,构建符合真实网络统计性质的网络演化模型,并进行网络动力学分析. 仿真结果表明,较大的转发率 和较小的拒绝率可以提高微博消息的传播范围,多次转发率对传播节点密度也有一定的影响.     

基于BP神经网络的虹膜图像质量分类方法

摘要：针对虹膜图像采集过程中受光照条件不足、眼镜反光和眼皮遮挡等因素的影响而造成的图像质量不理想的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的虹膜图像质量的分类方法。利用小波变换对每一幅虹膜图像进行特征提取,进而将提取的归一化虹膜图像数据作为BP神经网络的输入,以此对BP神经网络进行训练,实现了将3种被不同的影响因素影响的虹膜图像与未被影响图像进行区分的目的。仿真结果表明,该方法具有较高的虹膜分类精度以及较低的误差率。     

波浪模拟标定系统的设计

基于重力加速度式波浪传感器的工作原理,设计了一套波高在05~9 m范围可调、周期在2~40 s连续可调的波浪模拟标定系统。系统根据正弦波浪理论,将波浪传感器安装在可做匀速转动的一圆形桁架上,波浪传感器的运动轨迹可看做正弦运动,以此进行模拟标定,再由控制系统控制波浪传感器的旋转半径和桁架的转动周期,从而实现对波高和波周期的模拟和标定。最后通过有限元对桁架的整体结构强度和刚度进行分析,并在理论上对系统的模拟标定精度作出分析,得到波高精确度为±2 mm,周期精确度为±01 s,达到设计和使用要求。     

考虑故障检测效用与修正效用的软件可靠性增长模型

测试效用是影响软件测试过程的重要因素,其随时间的变化情况直接影响着测试过程中的故障检测和修正的效率,合理地评估测试效用对测试过程的影响是建立精确软件可靠性模型的关键因素。针对现有模型对测试效用认识的不足,严格根据实际测试情况,将测试效用分为故障检测效用和故障修正效用,并在此基础上,建立了综合考虑这两种效用的软件可靠性增长模型。利用公开发表的软件测试失效数据集对模型进行验证,结果表明,与现有的考虑故障检测与修正过程的模型相比,所提模型具有更好的拟合和预测能力。     

有数据丢包的复杂网络的鲁棒保性能状态估计

针对现实网络在数据传输中存在数据丢包和噪声干扰的特点,研究离散时间复
杂网络的鲁棒保性能状态估计问题,旨在减小数据丢包和噪声干扰对状态估计的影响. 利
用Lyapunov稳定性理论与随机分析方法,以线性矩阵不等式的形式提出了鲁棒保性能状态
估计增益矩阵存在的条件和设计准则,在满足状态估计误差均方指数收敛的前提下,能进一
步使网络的状态估计满足一定的性能指标. 仿真结果表明,鲁棒保性能状态估计器可以有效地
估计复杂网络的状态.     

南盘江流域主汛期降雨量年(代)际变率研究及趋势预测

利用二次多项式平滑和Morlet小波分析,研究了南盘江流域主汛期降雨量的年(代)际周期变化;并挑选了相关性较好的预测因子,利用最优子集回归方法对主汛期降雨量建立预测模型.结果显示:①从线性趋势来看,19612014年南盘江流域主汛期降雨量是逐步减少的,减少幅度为每年2.7mm;②南盘江流域主汛期降雨量在年代际尺度上以准14a和准18a周期为主,而在年际尺度上则以准3a、准6a和准9a为主,并且显示出年际变化的年代际差异;③最优子集回归模型回归值和实况值距平百分率符号一致率为70%,回归准确率为87.5%;而试预报值与实况值的距平百分率符号一致率为71.4%,预报准确率为85.7%,显示出较好的趋势预测效果.     

利用显著性的点云模型客观质量评价

点云模型质量的客观评价是三维几何模型研究中不可或缺的工作. 根据显著性能够较好地反映人类视觉系统的特点,提出以点的法向量与其邻域点法向量的差异作为该点的显著性计算依据,利用原始点云模型和处理后点云模型在显著性上的差异判断点云模型质量的变化,实现点云模型的质量评价. 实验结果表明,所提出的客观评价模型和主观的人工评价得出的结果基本一致,且比信噪比方法更能体现人的视觉感知.     

运用压缩感知理论的图像稀疏表示与重建

讨论了压缩感知理论用于图像稀疏重建的基本流程. 采用正交匹配追踪重建算法和正交归一化的随机高斯测量矩阵,对离散余弦变换和离散小波变换两种稀疏表示算法进行分析比较,通过调节实验图像的分块大小和采样率大小、采样率和稀疏表示算法对重构效果和效率的影响. 在图像的稀疏表示方面,离散余弦变换整体上比离散小波变换性能更好. 为了在重构效果与效率之间取得平衡,需要合理选择分块大小和采样率.