一种复杂系统研究方法——基于多智能体的整体建模仿真方法

本文在对一般复杂系统进行研究分析的基础上,针对目前国内外的研究现状,提出了一种研究复杂系统的新方法－基于多智能体的整体建模仿真方法,对这种方法的操作流程和步骤进行了详细的说明,并介绍了支撑这种方法的ＳＷＡＲＭ仿真平台,最后指出了这种建模仿真方法在军事和经济系统中的应用前景。     

利用多正弦窗谱分析检测色噪声中的谐波信号

利用最小化代价函数推导了一种谱分析的多窗口方法 ,得到了一组彼此正交的、具有简洁正弦窗形式的多窗口序列。以此为基础 ,结合统计分析的假设检验方法 ,可以利用多正弦窗谱分析技术对色噪声中的谐波信号进行检测 ,准确地估计信号包含的谐波频率及各个谐波的幅度。仿真实验证明了该方法的有效性和正确性。     

Evaluating Efficiency of Decision Making Units with Network Structures

This paper considers the problem of evaluating efficiency of Decision Making Units （DMUs） with network structures of divisions by the Data Envelopment Analysis （DEA） model. All divisions in the network are under a decentralized authority organiza- tion. That is, each division in a decision making unit has its own authority to adjust its input and output. By incorporating the division operations in the DEA model, we discuss the sufficient and necessary conditions for a DMU to be network efficient in series structure and general structure respectively.     

基于飞行体间精确测距的动态相对定位方法

飞行体间的精确相对定位是实现飞行体协同工作的重要技术基础。提出了一种将飞行体惯导信息与相对距离测量信息相结合、实现两飞行体间精确动态相对定位的算法。首先利用较为精确的相对距离测量信息对两飞行体惯导系统的相对误差进行单次修正,提高了两飞行体间的单次相对定位精度。然后,利用相对距离信息进行相对机动状态的检测,并根据检测结果对状态滤波模型进行选择和切换,实现飞行体间的动态相对定位。仿真结果表明,本算法具有较高的相对定位精度和稳定性。     

基于伪群交叉算法的细金属柱体目标识别

从线性分布细金属柱体的散射模型出发,利用多极子展开技术求解电磁散射问题,以测量的散射场和计算散射场间的偏差作为目标函数,将待优化变量设置为描述细金属柱体中心位置的向径和幅角,通过伪群交叉算法(pseudo swarm crossover,PSC)对待优化变量进行优化,使目标函数达到最小值来对自由空间中线性分布的细金属柱体族进行电磁成像。研究结果证实了PSC比多相粒子群算法(multi-phase particle swarm optimiza-tion,MPPSO)有更好的收敛性能、成像精度和更强的抗随机噪声干扰能力。     

基于PLAR特征补偿的鲁棒性说话人识别仿真研究

针对MFCC特征补偿技术在低信噪比时性能不高的缺点,提出了基于PLAR鲁棒特征的模型补偿方法进行抗噪声说话人识别.PLAR特征从人类听觉感知机理出发,运用听觉心理学概念表征说话人个性特征,具有雏数低,运舅速度快,抗噪性能强等特点,是一种稳健的特征.模型补偿则通过分析被测语音帧的整体分布,对高斯混合模型似然概率进行某种程度的补偿,降低噪声的影响,改善系统的性能,进一步增强系统的鲁棒性.理论分析和实验结果表明,在平稳和非平稳背景噪声环境下,当信噪比大大降低时,此方法比MFCC-GMM方法的识别率平均提高了12.2和14.9个百分点.     

Symmetry in world trade network

Symmetry of the world trade network provides a novel perspective to understand the world-wide trading system. However, symmetry in the world trade network (WTN) has been rarely studied so far. In this paper, the authors systematically explore the symmetry in WTN. The authors construct WTN in 2005 and explore the size and structure of its automorphism group, through which the authors find that WTN is symmetric, particularly, locally symmetric to a certain degree. Furthermore, the authors work out the symmetric motifs of WTN and investigate the structure and function of the symmetric motifs, coming to the conclusion that local symmetry will have great effect on the stability of the WTN and that continuous symmetry-breakings will generate complexity and diversity of the trade network. Finally, utilizing the local symmetry of the network, the authors work out the quotient of WTN, which is the structural skeleton dominating stability and evolution of WTN. This research was supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 70371070; Shanghai Leading Academic Discipline Project under Grant No. S30504; and Key Project for Fundamental Research of STCSM under Grant No. 06JC14057.     

公司超额银行借款与诉讼风险

公司诉讼风险的影响因素已得到学术界的广泛关注,但目前的研究较少从公司融资行为角度探讨,本文以2003-2015年中国A股上市公司为研究对象,探讨超额银行借款与公司诉讼风险之间的关系.实证研究发现,公司超额银行借款与诉讼风险存在显著正相关关系,公司内部控制水平的提高以及地区法律环境的改善可以显著弱化二者的正相关关系,并且公司内部控制与地区法律环境在弱化公司超额银行借款引起的诉讼风险过程中存在相互替代的关系.本文从公司超额银行借款行为出发,拓展了公司诉讼风险影响因素的研究视角;同时结合内部控制和地区法律环境,丰富了宏观环境对公司微观主体行为影响的研究.     

Single foggy image restoration based on spatial correlation analysis of dark channel prior

Focusing on the degradation of foggy images, a restora- tion approach from a single image based on spatial correlation of dark channel prior is proposed. Firstly, the transmission of each pixel is estimated by the spatial correlation of dark channel prior. Secondly, a degradation model is utilized to restore the foggy image. Thirdly, the final recovered image, with enhanced contrast, is obtained by performing a post-processing technique based on just-noticeable difference. Experimental results demonstrate that the information of a foggy image can be recovered perfectly by the proposed method, even in the case of the abrupt depth changing scene.     

模糊线性规划的γ-鲁棒解

对于不确定系统的优化问题,模糊线性规划是一种常用的建模方法,但得到的最优解或满意解,往往对参数的变动缺少"免疫"能力,即参数受到扰动后,最初的最优解会变得不再最优甚至不可行.首先针对λ-截集水平下的模糊线性规划,给出了λ-鲁棒解的定义.利用模糊结构元理论对λ-鲁棒解的定义进行表示,得到了求解模型.由于决策者的不同,对解的可实现程度要求不同,故在模型中加入了能够反映决策者风险偏好的测度约束,该模型的解即为γ-鲁棒解,该解既有鲁棒性、优化性,又能体现决策者的风险偏好程度.通过算例可以看出,γ-鲁棒解对参数的变动具有"免疫"能力,能为决策者提供更为丰富的信息,体现出了更好的实用价值.