基于知识融合的汽车覆盖件模具设计方法研究

针对产品设计过程中,分散异构知识融合不足导致知识检索准确性不高、知识重用效率低等问题,提出一种知识融合模型.利用知识需求模型传递知识需求信息,采用知识元对各类异构知识进行统一表示,通过概念本体对语义概念进行有序组织,与知识元之间形成映射关系.通过语义距离计算获取候选知识元集,并采用基于贝叶斯和遗传算法的知识融合方法将分散的关联知识元融合成知识单元,实现知识重用.以覆盖件模具结构设计为案例验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型

针对物联网流量预测困难的问题,提出了一种基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型.该模型首先根据物联网流量传输波动影响链路变化等因果关系,深入刻画物联网流量局部特征,并利用薛定谔方程优化识别模型,同时结合贝叶斯拟合因果关系联合岭回归方法建立预测模型.最后,通过仿真实验研究了该模型与其他方法之间的性能状况,结果表明该模型在平均队列、阻塞率和延迟率等方面具有较大优势.     

跳跃自激发与非对称交叉回馈机制下的期权定价研究

跳跃集聚和波动率非对称回馈是股票价格运动过程中不可忽视的重要特征.基于动态跳-扩散半鞅随机过程,本文提出了具有时变跳跃到达率和波动率的双因子交叉回馈机制的期权定价模型,推导了跳-扩散交叉回馈模型的一般化风险中性变换关系;同时借助序贯贝叶斯方法对模型和跳跃风险溢价进行校准,并对道琼斯工业平均指数(DJX)、标普500指数(SPX)、苹果(APL)、IBM、JP摩根(JPM)股票进行实证研究,研究发现,它们的跳跃达到率和波动率都呈现集聚性和非对称回馈效应,且跳跃到达率具有更强的持续性和更大的杠杆系数;跳跃风险溢价在定价中占主要地位.期权定价的实证研究还表明,双因子交叉回馈模型具有最小的期权定价误差,定价能力明显优于单向回馈的跳-扩散模型.     

动力锂电池的混合均衡控制与能量管理

针对动力锂电池的电压不平衡问题,分析了单体锂电池的充放电特性以及电池组串联的不一致性,在现有锂电池组均衡拓扑的基础上,提出了一种将变压器均衡电路和专用芯片BQ78PL116控制的电感均衡电路相结合的混合主动均衡策略,设计了变压器均衡电路,开发了主控系统软件模块以及主控与专用芯片通信程序等,构成一个具有电池基本信息监控LCD显示、电池保护以及不一致均衡等功能的电池管理系统。通过在静止、放电以及充电状态下由变压器均衡和电感均衡构成的混合主动均衡法与纯电感均衡法的比对实验,证明了混合主动均衡法在均衡调节速度与均衡效率方面的优势。     

模式耦合稀疏贝叶斯MIMO雷达成像

通过压缩感知稀疏恢复理论可利用少量MIMO雷达收发阵元实现对目标的高分辨成像。利用MIMO雷达目标图像的块稀疏特性,将模式耦合稀疏贝叶斯学习算法应用于MIMO雷达成像,首先建立MIMO面阵回波信号模型,引入模式耦合稀疏贝叶斯分层模型,将相邻系数通过共用超参数的方法耦合起来。通过贝叶斯推理得到雷达信号的估计式,再通过EM算法实现对超参数的迭代估计,进而实现对雷达信号的估计,直到信号满足误差允许范围,最后重构信号实现MIMO阵列高分辨成像。仿真实验表明,该方法的成像效果在图像的聚焦性能上优于传统的傅里叶、稀疏贝叶斯算法,在散射点重构上优于OMP算法。     

基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究

基于贝叶斯理论的抽样方法,对结构的多模型结构识别问题进行试验研究.采用基于贝叶斯理论的多模型结构识别的概念与基本框架,以及马尔科夫链-蒙特卡洛模拟(MCMC),建立了有限元模型库.针对MCMC在参数维度较高时不易收敛和计算效率低下等问题,提出了一种改进的MCMC抽样方法来进行多模型结构识别.利用Matlab-Strand7的交互访问技术(API)能够进行大型结构有限元模型的参数自动修正,在获得校验后的有限元模型库后,能基于有限元模型的后验概率分布进行预测.为了验证该理论的可行性和有效性,针对一根简支梁的数值算例和一座实际大跨钢管混凝土桁架系杆拱桥进行了基于贝叶斯理论的结构识别研究与响应评估,并使用传统的单模型结构识别方法——遗传算法(GA)进行对比分析,结果表明本文提出的基于贝叶斯理论的多模型结构识别方法能够更好地进行结构响应预测.     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

企业碳交易动态博弈及均衡分析

建立了碳排放动态交易市场环境下企业最优控制模型,定义企业碳排放权购买倾向指数并计算其Nash均衡产量;基于企业有限理性假设及相应的产量调节机制,建立企业碳排放交易的动态博弈模型,计算动态系统的均衡点和局部稳定域,并进行数值仿真.根据模型分析结果,提出政府提高碳交易市场活跃度与效率、企业实施碳交易决策实现利润最大化和保持市场稳定的相关建议.     

CGE模型在低碳交通政策领域的应用及前景

气候变化问题十分复杂，涉及环境、经济和社会等诸多层面因素，交通排放是影响气候变化的重要因素。该文聚焦可计算一般均衡(computable general equilibrium, CGE)模型在交通政策研究中的应用，共采集涵盖科学引文数据库、科学指南、中国知网等主要数据库的78篇实证研究文献，其中超过50%的文献关注了低碳交通政策的影响。通过梳理文献发现：目前低碳交通政策评估领域的CGE模型实证研究尚处于起步阶段，未来低碳交通CGE模型建模可从政策研究、模型构建和协同效益3个方面进行深入研究。该文提出了将“避免型/转换型/改善型-规划/制度/经济/信息/技术(avoid/shift/improve-planning/regulatory/economic/information/technological, ASI-PREIT)”结构的低碳交通政策矩阵纳入可达性因素的空间可计算一般均衡(spatial computable general equilibrium, SCGE)模型的建模思路，并进行了协同环境—经济—社会效益的低碳交通广义协同效益研究，为拓展低碳交通问题的研究提供参考思路...     

关于文章的“题名”

<正>题名,是论文的总纲,是能反映论文最重要的特定内容的最恰当、最简明的词语的逻辑组合。题名应准确得体,简短精练,便于检索,容易认读。题名中应使用规范的缩略语、符号、代号,非常见的外文科技名词和化合物名称应写全称。