（1-uv）-CONSTACYCLIC CODES OVER Fp＋uFp＋vFp＋uvFp

Constacyclic codes are an important class of linear codes in coding theory.Many optimal linear codes are directly derived from constacyclic codes.In this paper,（1 — uv）-constacyclic codes over the local ring Fp ＋ uFp ＋ vFp ＋ uvFp are studied.It is proved that the image of a（1 — uv）-constacyclic code of length n over Fp ＋ uFp ＋ vFp ＋ uvFp under a Gray map is a distance invariant quasi-cyclic code of index p2 and length p3n over Fp.Several examples of optimal linear codes over Fp from（1 — uv）-constacyclic codes over Fp ＋ uFp ＋ vFp ＋ uvFp are given.     

智慧城市与低碳城市共生机理研 究简

本文从信息通信发展的视角,构建智慧城市与低碳城市共生的理论分析框架,剖析ICT产业在共生中的基础作用,并阐述二者之间双向互动的内在机理。提出将智慧低碳共生体作为城市发展的主导模式,以智慧城市建设促进城市低碳发展,以低碳城市建设提升城市智慧水平。     

Femtocell网络中基于PSO的频谱感知技术

在Femtocell和Macrocell构成的两层网络中,干扰问题十分突出,传统的研究主要集中在静态的资源分配上,未能有效地提高频谱资源的利用率。基于认知无线电中的频谱感知技术,检测出空洞的频谱资源分配给Femtocell使用。给出了多用户多天线Femtocell系统的协作频谱感知模型,推导出全局检测概率,在给定虚警概率的前提下,在融合中心基于粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法优化分配每个Femtocell用户感知信息的权值,最大化系统的全局检测概率,提高频谱资源的利用率。仿真结果表明,所提算法能够有效地改善系统的检测性能,具有较好的实时性,适用于实际的两层网络通信系统。     

武器装备体系优化方法研究进展

武器装备体系优化是充分发挥体系效能、提高体系作战能力的重要途径。首先,论述了武器装备体系和体系优化的概念;然后,分析了当前7种主要体系优化方法--三层综合优化法、探索性方法、可执行模型法、对抗仿真优化法、多层次多阶段方法、多目标协同优化方法和数学规划法,比较各种方法的适用范围、选用模型的类型、模型关键要素、优点和不足等。最后,提出武器装备体系优化亟待解决的4个问题,为武器装备体系优化的进一步研究提供支持。     

三重四象限变流器系统的半实物仿真研究

通过分析开关元件的不同导通情况与变流器电路拓扑结构的对应关系建立了三重四象限变流器系统的数学模型。对由其形成的闭环系统进行了离线和半实物仿真试验研究。结果验证了所建三重四象限变流器系统的正确性,可用于交流传动系统的研究和测试。     

新型元启发式布谷鸟搜索算法

元启发式算法已经成为现今复杂优化问题的有效解决方法,最近Yang和Deb提出了一种新的元启发式算法——布谷鸟搜索算法,该算法源于布谷鸟的孵育寄生行为。本文通过典型的基准测试函数测试了算法的性能,实验结果表明了算法的优越性。最后,就测试结果进行了分析并对下一步的研究作出了展望。     

基于联合视角的项目支付问题及其模拟退火启发式算法

从合同双方的联合视角出发,研究项目支付进度问题。其中,支付与项目事件相联系,任务是合理地安排支付事件、活动执行模式及事件发生时间,以使合同双方的共同收益最大化并使二者都能接受相应的安排。在对问题进行界定的基础上,构建由两个子模型构成的优化模型。针对问题的强NP-hard属性,设计包含两个子模块的模拟退火启发式算法,并在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,结果表明,该算法是求解问题的有效算法。最后,用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:如果合同双方均按自身偏好进行决策,那么将会导致一种双输的结果;如果他们能够相互合作和协调,那么都可从项目中获得更高的收益。本文的研究可以为合同双方关于项目支付进度安排的谈判提供决策支持。     

显著减少对话次数的多目标决策法

提出一次对话中最大限度地获取决策偏好信息的有效途径并据此设计了新的多目标决策方法，可显著减少为找到最优决策进行对话的次数，数例仿真结果表明方法的有效性。     

A Feasible Partial Train Traffic Simulation Using Diagram Expressed in Network

Ａ　Ｆｅａｓｉｂｌｅ　Ｐａｒｔｉａｌ　Ｔｒａｉｎ　Ｔｒａｆｆｉｃ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　Ｕｓｉｎｇ　Ｄｉａｇｒａｍ　Ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　ｉｎ　ＮｅｔｗｏｒｋＣｈｅｎｇＹｕ（ＲａｉｌｗａｙＴｅｃｈｎｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅＫｏｋｕｂｕ...     

基于ELM_AdaBoost强预测器的空战目标威胁评估

目标威胁评估是空战态势感知中的关键问题。针对传统评估方法难以兼具准确性和实时性的缺陷,提出了一种基于自适应推进极限学习机(extreme learning machine_ adaptive boosting, ELM_AdaBoost)强预测器的新方法。结合AdaBoost分类算法对ELM算法进行改进,提出了ELM_AdaBoost算法,构造了ELM_AdaBoost强预测器。在空战训练测量仪中选取空战数据,利用威胁指数法构造了目标威胁评估样本数据。构建了基于ELM_AdaBoost强预测器的空战目标威胁评估模型,在一定范围内确定了使算法预测精度相对较好的ELM网络隐含层节点数和弱预测器个数。通过仿真实验分析了评估的精度和实时性,结果表明该方法在保证较高评估精度的同时减少了评估所用时间,可以准确、快速地进行空战目标威胁评估