基于模糊时间Petri网的网络计划模型

针对工程计划中工序作业时间的不确定性以及传统网络计划方法缺乏数学表达能力等问题 ,提出了用模糊时间Petri网 (fuzzy timingPetrinet,FTPN)表达工程计划、求取关键路径的新模型。在给出了时间模糊数、FTPN的形式化描述、FTPN触发规则及数学特性和工程计划FTPN建模规则的基础上 ,把求取工程计划的关键路径问题转化为一个基于FTPN代数方程求取特定标识问题 ,在此基础上 ,进一步计算了工程计划在约束条件下按时完工的可能性。结果表明 ,所提出的模型既能正确、直观地表达工程计划问题 ,又能形式化描述、计算工程计划关键路径问题。     

违约风险对期权定价的影响

在违约条件下，证券的特有者将得到无违约风险证券价值的一定比例的补偿，就对方所发行的同等级要求权的衍生证券和债券而言，预期无违约价值的比例是相同的，文章据此来推算违约风险对期权的影响。     

CPML在脉冲辐射场数值模拟中的应用研究

利用时域有限差分法对电磁脉冲模拟器辐射天线产生的电磁场进行数值模拟,在分析卷积完全匹配层(CPML,convolutional perfectly matched layer)原理的基础上,分别选用CPML和修正的完全匹配层(MPML)两种吸收边界条件进行对比分析,仿真结果表明CPML不仅可以吸收传播模,而且还能够有效吸收低频凋落波,获得了很好的截断效果,展示了其在电磁脉冲模拟器数值模拟中的应用前景。     

基于RBF的机械手建模误差补偿自适应控制

针对机械手动力学建模误差,提出了基于RBF神经网络误差补偿的自适应控制策略。在基于逆动力学的计算力矩控制方法的基础上,对系统输入与目标轨迹进行修正,设计了两种误差补偿自适应控制器。利用RBF神经网络对修正项在线自学习,并根据Lyapunov稳定性理论建立了网络权重自适应学习律,保证了跟踪误差的收敛及系统的稳定。以平面转动双臂机械手轨迹跟踪为例进行仿真,结果表明该方法能够有效地补偿建模误差,提高了系统的控制性能并使控制系统具有对参数摄动的鲁棒性,对于机械手自适应控制具有一定的可行性。     

用于组合测姿的Kalman渐消因子自适应估计算法

提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵中对应于位置和速度误差状态的对角元素进行自适应控制,抑制滤波发散,提高位置、速度和姿态的测量精度。半实物仿真表明,与原来的算法相比,修改后的方法不仅能够提供高精度位置、速度信息,而且还可以提供高精度姿态信息,其中航向误差在0.08°以下,俯仰和横滚误差在0.02°左右。     

零膨胀负二项回归模型的推广与费率厘定

在费率厘定中,当索赔次数数据存在过离散(over-dispersion)特征时,通常会采用负二项回归模型,但当索赔数据中同时又出现零膨胀(zero-inflated)问题时,负二项回归模型不再适合对这样的数据进行分析.在传统的零膨胀负二项回归模型为基础,并将其推广到更为一般的形式,同时利用解决费率厘定中出现的既有过离散又有零膨胀的问题.通过对一组汽车 损失数据的拟合,推广后的零膨胀负二项回归模型有效地改善了拟合效果.     

竞争性物流通道中多车型拥挤收费策略与均衡

基于港口货运与腹地客运的多车型换算系数, 构建辖有竞争性物流通道的地方政府追求区域福利最大化的拥挤收费模型, 提出四种收费策略并进行均衡分析, 通过数值算例验证: 统一收费策略下最优拥挤收费的均衡数量介于差别收费策略下腹地客运收费和港口货运收费之间, 拥挤收费最高和最低分别是只对货运和只对客运收费策略; 拥挤成本最大和最小分别是只对客运和只对货运收费策略; 客运量最多和最少分别是只对货运和统一收费策略; 货运量最多和最少分别是只对客运和只对货运收费策略; 区域消费者剩余最多和最少分别是只对货运和统一收费策略; 通道总福利最多和最少分别是差别收费和只对客运收费策略, 并结合通道区域特点与不收费情形进行比较.     

二维稀疏采样下的双通道SAR地面运动目标检测方法

多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)地面运动目标检测系统具有良好的主瓣杂波抑制能力,但是其采样数据量过大的问题给数据存储与传输系统带来沉重负担。针对该问题,提出一种二维稀疏采样下的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先在距离和方位两维域进行随机稀疏采样,然后利用压缩感知技术对双通道的SAR回波数据进行联合处理,构造变换矩阵将目标能量支撑区从所有场景散射点的能量支撑区中进行分离,采用基于加权的最小l₁范数优化模型进行杂波抑制与运动目标成像。所提算法能够有效降低原始数据量,在杂波散射点的空间分布稀疏性较差的情况下,仍可以较好地检测地面运动目标。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于DCS的发射分集MIMO雷达参数估计

针对目标在多角度观测下的散射系数估计问题,研究了基于分布式压缩感知（distributed compressed sensing, DCS）的发射分集多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达参数估计方法。在分析发射分集MIMO雷达信号模型的基础上,构建了其联合稀疏表示模型;在分析正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit, OMP）算法实现结构的基础上,提出了一种新的基于迭代式正交匹配追踪的DCS算法。仿真结果表明该方法的估计精度高于DCS SOMP和幅度相位估计+Capon的算法,重构概率也高于DCS-SOMP算法。     

基于改进层次聚类法的指挥控制资源部署

以网络化作战战场资源部署为研究背景,对战术指挥控制资源部署问题进行了描述。以决策实体工作负载的均方根最小为目标函数,建立了指挥控制资源部署问题的数学模型,提出了基于改进层次聚类法的指挥控制资源部署算法。该算法以作战任务-平台资源的分配结果为输入信息,对可部署决策实体数目范围设定、决策实体合并项选择和决策实体能力约束判定进行了改进,着重分析了每一层聚类的N-best备选策略和决策实体合并项选择方法。通过一个作战想定,分别从目标函数值、搜索空间大小两个方面对本算法和其他算法进行了比较。