基于超效率DEA模型的交叉效率评价方法

针对交叉效率评价方法中综合效率评价值为1的决策单元不唯一导致的无法比较问题,提出了基于超效率DEA模型的交叉效率评价方法,该方法得到的结果是超效率DEA评价值的均值,而且综合效率评价值大小分布更加合理,能够实现决策单元的全排序.     

卫星应用产业效益估计的相似系统方法

为了估计缺乏统计数据的中国卫星应用产业的效益,运用相似系统方法,把美国卫星应用产业系统变换成中国卫星应用产业的相似系统,由美国卫星应用产业的数据估算得到中国卫星应用产业的效益,通过主成分分析等方法对估算结果进行验证.研究表明,相似系统方法是一种合理可行的预测模型方法,不仅能解决数据不足的问题,还可以推广应用到难以直接建立数学模型的实际预测、决策和规划问题中.     

基于反面选择原理的智能融合故障检测模型及其应用

针对反面选择算法用于故障检测所存在的局限性,提出了一种基于反面选择原理的智能融合故障检测模型.该模型利用人工免疫系统的反面选择原理来构建神经网络检测器,通过训练将系统的异常模式信息存储在分布的检测器中,根据检测器的激活来发现系统的故障.通过混沌时间序列的异常检测仿真实验,研究了模型参数对故障检测性能的影响.最后以发动机压气机失速检测实验为例,证实该方法对失速信号的模式特征具有较强的分辨能力,同时表明神经网络检测器比常规的二进制编码检测器具有更好的故障识别能力.     

存在多方购买下网络外部性产品差异化策略博弈分析

建立存在消费者多方购买情形时生产网络外部性产品的双寡头垄断企业博弈模型,研究企业定位定价策略和产品差异化问题.均衡结果表明,在消费者均匀分布和消费者集中分布且单方购买消费者认为网络外部性强度不是很大时,市场中多方购买消费者所占比例越大,产品间的差异化越大,均衡价格越高,均衡利润越大.     

带有二次订购的单制造商多销售商协调模型

在单周期易逝品供应链协调问题的研究中,常常借助于经典的报童模型,限制销售商的订货机会只有一次,然而在实际中,销售商常常会在销售期末进行再次订购.考虑了两次订货机会下由单制造商和多个销售商组成的供应链生产销售易逝品的协调模型,给出了模型的分析解,同时给出了使得供应链达到协调的一个全单位量折扣策略.并且用数值实例证实了本模型的特例-单制造商单销售商协调模型所得的系统期望总利润要高于已有此类模型的相应结果.     

基于高斯过程回归的大气进入段航天器飞行能力预测方法

轨迹优化技术是目前大气进入段研究的关键技术之一,如何在大气进入动力学复杂、航天器设计参数各异以及进入过程多约束的条件下,对进入轨迹性能参数进行评估是轨迹设计研究的重要问题。对此,以二维落点走廊为表征的大气进入段最大飞行航程作为性能指标,针对传统轨迹优化方法求解计算量庞大的问题,提出了一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)的大气进入段航天器飞行能力快速预测方法,挖掘航天器进入初始轨迹参量与轨迹包络特征参量之间的映射关系,求解航天器最大航程时避免了复杂的动力学建模以及大规模的迭代寻优过程。利用所提方法对1 000余组不同进入场景的进入轨迹最大航程进行快速预测,将预测结果用于进入段航天器飞行能力评估,为解决大气进入领域相关工程问题提供参考。     

异构网络中基于兴趣感知的聚类缓存策略

为应对移动流量的爆炸式增长,在异构网络中引入缓存成为目前的热点研究方向之一。目前缓存部署策略存在缓存命中率不高、缓存数据冗余度较高等问题,没有充分利用存储资源,直接影响网络的性能。针对以上问题,提出一种基于用户兴趣感知的虚拟聚类协作缓存部署策略来提高缓存系统性能。根据用户距离构造虚拟聚类,依据内容请求因子确定系统缓存内容,采用基站协作缓存以及用户间虚拟聚类方式共享缓存内容,以缓存命中率最大化为目标建立优化模型并通过贪婪算法求解。理论分析及仿真结果表明,在异构网络场景下,跟现有方法相比,所提方法在缓存命中率、系统平均传输时延等性能上均有明显提升。     

面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法

信息物理系统(cyber-physical system, CPS)是支撑信息化和工业化深度融合的综合技术体系,传统的建模与仿真方法难以满足其应用需求。因此,提出面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法,通过随机有限集对CPS中的物理实体和传感器进行数据驱动建模,并使用基于贝叶斯推理的预测与校正过程支持数据驱动的仿真模型运行。该方法能够很好地实现数字孪生机制下虚实结合的仿真运行,并实现数据驱动的CPS仿真模型解算,通过以实利虚的方式有效提高了仿真结果的准确性和可信性。最后,通过水面舰艇作战应用案例,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于Park-HHT的故障特征提取方法

针对三相对称系统,提出了一种新的故障特征提取方法。该方法首先将系统输出信号进行Park变换,之后进行希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT),从HHT的本征模态函数中选取低频分量,提取信号幅度作为故障特征值。该方法兼具Park变换和HHT的优点,在降低变量维度的同时提高了故障分辨率,并且具有较强的抗噪声能力。最后,在三相逆变电路中进行了仿真实验,根据特征向量间距离分布对不同方法的提取效果进行评价,验证了所提方法的有效性。     

Optimal Hedging Ratio Model with Skewness

In this article, we develop an optimal hedging ratio model with skewness and derive the analytical solution of the optimal hedging ratio which can degenerate to mean-variance hedging ratio when co-skewnesses of spot and futures returns become zero. The empirical results suggest that the hedging model with skewness performs better than the traditional mean-variance hedging model.