基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型

提出了一种基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型,将模型推广到更为一般的任意结构系统。该模型考虑了部件的工作配置关系,把多阶段任务系统的可靠性分析转化为系统的状态转移概率。同时给出了系统状态转移概率求解算法,最后给出了一个应用实例。     

递阶多目标非光滑优化问题的最优性条件

建立了递阶多目标非光滑优化问题的一个通用性结构化模型,利用参数规划、集值分析及非光滑非线性分析的理论和方法,研究了模型锥有效解存在的最优必要条件和充分条件．     

基于自适应进化粒子群算法的多目标优化方法

提出一种自适应进化粒子群优化算法(AEPSO),以提高多目标优化 PSO算法的性能.AEPSO算法把非支配排序技术、自适应惯性权重和特殊的变异操作引入到PSO算法中,来提高算法的全局搜索能力和粒子的多样性.与常用的整体加权方法来处理多目标优化问题不同,AEPSO算法采用非劣解排序来引导粒子的飞行,以改进算法的收敛性,同时采用特殊的变异操作防止早熟收敛并增加优化解的多样性.所提算法的有效性经过四种代表性benchmark函数进行验证,并与几种典型同类型算法进行比较.该算法已成功地用于合金材料的多目标优化设计.实验结果表明AEPSO算法能够较好地兼顾收敛精度与优化解的多样性,满足多目标优化设计的要求.     

基于时频分析与神经网络的实时智能故障诊断系统的软件设计--总体构架与实时数据采集功能的开发

介绍了以振动/声响信号为传感器的采集对象,基于小波(包)及联合时频信号处理和模糊神经网络分类的多用途智能故障诊断系统中的实时数据采集、信号分析与识别诊断等模块的程序设计与实现.作者所开发的实用软件包在现代汽车实时故障诊断中的成功应用证明了其理论与软件开发的正确性和有效性.这里着重介绍智能故障诊断系统的软件框架的设计以及实时数据采集部分的设计、实现方法.     

一个基于Swarm的人工生态系统模型

利用Swarm平台，采用自下而上的建模思想，建立了一个人工生态系统，并对局部生态环境下虫害的演化行为以及天敌的抑制作用进行了模拟。针对不同环境条件设定相应的仿真参数，可以得到恰当的害虫种群演化结果，有助于生态管理的科学决策。所建立的人工生态系统模型为局部生态研究提供了一种崭新的实验手段。     

"已实现"双幂次变差与多幂次变差的有效性分析

近年来,基于金融高频数据的波动率研究成为金融学研究领域的热点,而有效性是衡量波动率估计量优劣的重要标准,本文对波动率估计量的新方法“已实现”双幂次变差和“已实现”多幂次变差的有效性进行了研究,得出“已实现”双幂次变差在一般条件下比“已实现”波动更有效的结论,并且证明了在一定条件下,“已实现”多幂次变差的幂次个数越多,该波动率估计量的有效性越高.这一结论为“已实现”多幂次变差的幂次个数选取提供了原则.     

时间分数阶Fisher型非线性种群扩散模型的近似解

利用时间分数阶微积分理论并结合变分迭代法,对含源项的一维时间分数阶种群扩散模型进行求解,得到了模型近似解的表达式;通过与相应整数阶精确解的对比验证了模型的合理性.     

复杂多源数据表征学习理论研究与应用

开放环境下复杂多源数据表征学习是机器学习理论高效解决实际任务的关键。目前的机器学习方法大多面向同源同分布数据,并不适用于开放环境下由多源数据融合而造成的复杂标签分布、样本分布以及多域分布等复杂数据表征学习问题。因此,本文提出面向信息安全方向的复杂多源数据特征信息的表征学习理论与方法。通过开展标签融合中相似信息共享与异构信息分离、跨源数据样本转换与语义关联知识迁移、强耦合下跨域与多源数据分布解耦等理论研究,实现开放环境复杂多源数据分布场景下表征学习基础理论创新与复杂多源信息应用系统验证。     

四维凸多胞形f-向量的二维投影问题

介绍了凸多胞形有关面向量的一些概念和定理,对四维多胞形面向量(f0,f1,f2,f3)的二维投影(f1,f3)的相关问题作了进一步的讨论,并对二元有序数组能成为棱锥、双棱锥、棱锥面向量的二维投影数组的充分必要条件给出了证明.     

分层多目标优化的区间算法

文章根据分层多目标优化的基本原理,结合区间分析的方法,提出了求解约束分层多目标规划问题的区间算法,克服了传统算法中存在的评价函数选取难和有效解可选性差的缺点,证明了算法的收敛性,给出了数值算例。