自适应的混沌粒子群算法优化XML文档聚类策略

为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于粒子群的XML自适应混沌聚类算法(简称ACPSO):为了简化XML文档相似性判定,该算法以XML键为基础,结合混沌原理与粒子群算法划分XML文档:为了加速算法的收敛性,通过对算法相关参数的自适应学习与权重调整,增强XML文档的全局寻优能力,改善XML文档聚类的质量.对比其它聚类算法,仿真表明本算法不仅能有效避免聚类停滞现象的发生,而且是一种高效的XML文档聚类方法.     

基于新古典理论的土地要素与经济增长的关系

在新古典经济增长理论的基础上构建了土地要素与经济增长关系模型,提出了土地利用技术和产出土地弹性的概念,并利用这些变量阐述了土地要素对经济增长的影响,通过对经济的稳态增长路径分析得出了土地要素与长期经济增长之间的关系.模型结果显示, 土地利用技术的增长有助于推动经济的增长;经济结构对经济增长率有至关重要的影响,经济增长率与经济体对土地要素的依赖性成反比.     

基于点评网用户数量的促销策略

构建了一个基于点评网促销的博弈模型,分析了利润和促销价格同点评网用户数量之间的关系.研究发现,通过点评网促销能获利的用户数应该满足的条件,并在此基础上,为企业基于点评网的促销实践提出了策略建议.     

基于粗糙集理论的多源信息融合故障诊断方法

在故障诊断中,从包含冗余和不一致信息的数据中获取简单有效的诊断决策规则是一个难题.首先,针对完备信息系统和不完备信息系统分剐提出了相应的融合算法,为解决数据超载以及不完整信息融合问题提供了有效的方法.其次,提出了基于粗糙集理论的多源信息融合故障诊断模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,利用基于改进属性重要度的方法实现故障征兆属性约简;然后通过给出的值约简算法进一步产生最大广义决策规则集,建立了用于故障诊断的规则库.最后,在应用该模型进行故障诊断时,用待诊断实例的离散化了的故障征兆属性与规则库中的诊断决策规则进行匹配,对返回的诊断决策规则依据置信度、覆盖度和支持度进行综合评价,并得出诊断结论.给出的诊断实例验证了该方法的可行性和有效性.     

具有时变参数的短生命周期产品供应链博弈分析

研究了批发价格和需求预测精度都随提前期压缩而变化的博弈问题,提前期压缩使销售商的需求预测精度提高,却使制造商承担了更多的风险,因此,制造商会提高批发价格.制造商是领导者,先给出一个使自身利润达到最大的批发价格单位时间增量,销售商是跟随者,根据该增量,决定订货时机和订货量,采用逆向归纳法得出博弈均衡解.通过算例验证了有关结论,从中看出,通过采用合作策略,双方实现了利润增加和供应链的Pareto优化.     

改进的分形算法在弱小目标检测中的应用

针对单帧图像中的弱小目标检测问题,提出了一种改进的基于分形的快速检测方法。该方法首先利用图像的局部熵信息对目标进行粗定位,以得到一个包含目标的感兴趣区域,然后利用分形理论构造该区域的分维像,最后对分维像采用自适应阈值分割即可将弱小目标精确检测出来。与传统分形算法相比,提出的改进算法包含粗定位和细定位两部分,它将分形算法要处理的区域缩减到局部熵所估计的小范围内,从而克服了传统分形方法计算量大、抗噪性差的缺点。仿真实验结果表明,该方法能够稳健、快速、有效地检测弱小目标。     

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。     

基于复杂网络的军事通信网络建模与性能分析

针对军事通信体系的复杂性和网络化结构特点,通过分析体系中装备实体及各装备之间的通信关系,抽取通信网络模型的构建要素,提出军事通信网络图结构模型。在此基础上设计基于图论的测度指标,分别从装备实体重要性、链路通信重要性以及网络抗毁性3个层次分析军事通信网络的性能。最后,通过具体实例对所提模型及评价方法的可行性进行检验,为战场复杂体系建设提供理论依据。     

基于社会势场的群体机器人聚集队形控制

将社会势场与基于行为控制相结合,使得群体机器人形成聚集队形,避开未知环境中的障碍物并到达目标区域.设置了两类阈值,以减少机器人在均衡位置的抖动,提高群体机器人向目标区域趋近的速度;提出了柔性社会势场机制,以提高机器人的避障效率.个体机器人根据局部感知自主产生队形控制向量,因此该队形控制策略具有良好的可扩展性.仿真实验表明了队形控制策略的可行性和有效性.     

Shibor适用的短期利率模型

基于拟合优度、模型的预测效果等指标及数据的统计特征,考察单因素利率模型刻画拆借利率(Shibor)的适用性.多种统计检验表明:3月期限Shibor收益序列具有均值回复和厚尾特征;故初次选用带跳的Vasicek模型或带跳的指数Vasicek模型描述Shibor收益序列的变化过程;进一步应用粒子滤波方法对两模型的参数进行估计,并通过对两模型的拟合优度和预测精度的比较.最终遴选出带跳Vasicek单因子利率模型为描述Shibor的适用模型.