一种新的军事概念建模方法

军事概念模型建模是作战复杂系统建模与仿真的重要环节。该文提出了一种包含面向过程任务空间概念建模与面向对象仿真空间建模两个阶段的军事概念模型建模方法。该方法方便军事人员与仿真人员从不同视角对作战系统进行抽象描述。最后,该文通过一个空基反导作战案例,对这一方法进行了验证。     

基于差价补偿策略的集装箱班轮运输定价模型

针对集装箱班轮运输定价问题,构建差价补偿策略下班轮运输的定价模型,研究差价补偿策略下托运人订舱行为和承运人定价决策,分析市场需求波动与承运人定价、差价补偿系数、承运人收益的内在关系,以及承运人定价对托运人订舱量的影响,并通过数值分析进行验证.结果表明:随着市场需求波动的增大,承运人最优定价与最大收益降低,而差价补偿系数增大;且托运人订舱量随着承运人定价的增大而减少.承运人采用差价补偿策略时,市场需求波动存在一个上限值,如果需求波动小于该值,则承运人采用差价补偿策略有利于其提高收益.     

Multi-label dimensionality reduction and classification with extreme learning machines

In the need of some real applications, such as text categorization and image classification, the multi-label learning gradually becomes a hot research point in recent years. Much attention has been paid to the research of multi-label classification algorithms. Considering the fact that the high dimensionality of the multi-label datasets may cause the curse of dimensionality and wil hamper the classification process, a dimensionality reduction algorithm, named multi-label kernel discriminant analysis （MLKDA）, is proposed to reduce the dimensionality of multi-label datasets. MLKDA, with the kernel trick, processes the multi-label integrally and realizes the nonlinear dimensionality reduction with the idea similar with linear discriminant analysis （LDA）. In the classification process of multi-label data, the extreme learning machine （ELM） is an efficient algorithm in the premise of good accuracy. MLKDA, combined with ELM, shows a good performance in multi-label learning experiments with several datasets. The experiments on both static data and data stream show that MLKDA outperforms multi-label dimensionality reduction via dependence maximization （MDDM） and multi-label linear discriminant analysis （MLDA） in cases of balanced datasets and stronger correlation between tags, and ELM is also a good choice for multi-label classification.     

Optimized LDPC differential-encoded 16QAM scheme for high-speed transmission systems

The 16-ary quadrature amplitude modulation （16QAM） is a high spectral efficient scheme for high-speed transmission systems. To remove the phase ambiguity in the coherent detection system, differential-encoded 16QAM （DE-16QAM） is usually used, however, it will cause performance degradation about 3 dB as compared to the conventional 16QAM. To overcome the performance loss, a serial concatenated system with outer low density parity check （LDPC） codes and inner DE-16QAM is proposed. At the receiver, joint iterative differential demodulation and decoding （ID） is carried out to approach the maximum likelihood performance. Moreover, a genetic evolution algorithm based on the extrinsic information transfer chart is proposed to optimize the degree distribution of the outer LDPC codes. Both theoretical analyses and simulation results indicate that this algorithm not only compensates the performance loss, but also obtains a significant performance gain, which is up to 1 dB as compared to the conventional non-DE-16QAM.     

信息物理融合系统可信软件形式化建模与分析

从多Agent系统的角度,以Petri网和π演算为语义基础,建立了一种信息物理融合系统（cyber-physical systems,CPS）可信软件形式化模型（high-confidence software formal model,HCSFM）. HCSFM以Petri网形象地描述CPS可信软件静态结构模型及动态行为,用Petri网分析方法和支持工具对模型进行分析和验证; 利用π演算刻画CPS可信软件中Agent的加入、退出、更新和体系结构重配置等动态演化机制,并研究Agent的演化策略及演化后CPS的一致性,确保动态演化后CPS软件能正常交互,从而为CPS软件设计提供可信保障. 通过HCSFM在无人驾驶车辆编队CPS中的应用,表明HCSFM可以有效地对CPS可信软件进行建模和分析.     

灰色Verhulst预测模型的病态特性

为揭示灰色Verhulst模型的建模精度在原始序列存在微小扰动下的变化规律,采用矩阵谱条件数作为研究工具对该模型系数矩阵谱条件数的取值进行分类讨论. 研究结果表明,当且仅当系统原始数据序列第一项为大于零的常数,其他所有项数据皆为0时,建立灰色Verhulst模型才会呈现严重病态性,而采用已呈现特定规律的数据序列构建灰色Verhulst预测模型毫无实际意义. 研究结论认为,灰色Verhulst模型并不存在严重病态性.     

卫星信道衰减模型研究及试验分析

提出了一种基于时间序列的星-地通信链路衰减模型。模型利用一个目标聚类算法把大量衰减事件归纳为4类，然后通过改进的4状态马尔可夫链产生能够反映季节和气象变化的弹性时间序列，从而较为真实的模拟出链路衰减时的数据报丢失和重传等状态。在该模型基础上对多播文件传输协议进行了试验和分析。     

连续双向拍卖机制下的短期价格行为分析

建立描述限价指令市场中连续双向拍卖交易机制下短期价格动态变化的理论模型.通过对该机制下的几个特征变量包括最佳(高)买价、最佳(低)卖价、买卖价差、成交价格和成交概率的分析揭示连续双向拍卖机制下的短期价格行为,并着重探讨其均衡性质包括成交价格所收敛到的竞争均衡及达到均衡的时间.研究结果表明建立的理论模型能较好地刻画连续双向拍卖机制下短期价格的动态演进特征,进而印证连续双向拍卖交易机制能快速收敛到竞争均衡从而产生很高的价格发现效率的相关结论.     

微分进化微粒群算法及其控制

通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性.     

脉冲测量雷达卫星标校的实现

针对轴系误差标定是脉冲测量雷达使用维护的重要内容,是确保其测量精度的主要手段。介绍了脉冲测量雷达轴系误差的卫星标定方法,给出了标校模型和一种基于最速下降法的迭代算法,结合某雷达的精度鉴定进行了应用研究。结果表明,卫星标定方法完全可行,可以避免常规标定方法所涉及的大量人工参与,标校结果更为客观、真实、可信,并分析了卫星标校方法的使用条件。