一种基于能量函数的证据合成算法

传统证据合成的计算量会随着证据个数急剧增加,限制了DS证据理论的广泛应用。从减少参与证据合成的焦元数量出发,提出了一种改进的DS证据理论的实用算法,以解决DS证据理论的实用化问题。该算法以焦元的能量函数、证据的平均能量函数作为选择抛弃焦元和剩余焦元的标准,同时将抛弃焦元的基本概率赋值重新分配给与之具有嵌套关系或相交关系的剩余焦元。该算法保留了抛弃焦元在证据合成过程中的生存权利,充分考虑了计算量和准确性。通过实例比较了该算法与其他几种近似算法的性能,验证了所提出算法的有效性和合理性。     

辛欧拉格式形式能量的收敛性

对谐振子系统和单摆系统分析了辛欧拉格式形式能量的收敛性。得到辛欧拉格式的形式能量后,发现应用于谐振子系统的辛欧拉格式的形式能量是收敛的,对单摆系统无法确定形式能量的收敛范围,但其修正方程精确保持系统的平衡点。理论分析和数值模拟表明在形式能量收敛的条件下,用辛欧拉格式计算这两个系统具有保持整体结构的效果。     

模糊推理在系统预测中的应用

将模糊推理应用于系统预测,使用正态分布原理对变量进行区分,并用模糊聚类中的相关系数法选择特征因子,建立了模糊推理预测模型。并将其应用于能源消费量的预测。     

基于AHP及Logit回归的新能源汽车市场预测模型

根据消费者效用极大化原理,利用层次分析法,分析中国消费者购买新能源汽车的成本、可靠性、动力性、形象、安全性和便利性因素的权重;通过对欧、美、日新能源汽车乘用车市场份额与消费者效用的Logit回归分析,构建基本、一般和激进三种政府规制场景下的中国新能源汽车乘用车市场份额的预测模型.结果表明,新能源汽车市场的发展与政府规制有密切的关系.到2015年,在基本、一般和激进三种场景下,新能源汽车分别占14%,23%,36%左右;混合动力和纯电动汽车是市场份额最大的两种车型;燃料电池汽车市场份额最小,为0.25%～0.85%.     

面向能耗的云工作流调度优化

云工作流调度直接决定了整个云工作流系统的性能,已成为一个重要研究内容.针对当前缺乏有效的面向能耗的云工作流调度优化方法,研究建立了面向能耗的云工作流过程模型、资源模型,提出了基于负载的能耗计算方法和面向能耗的云工作流调度优化算法.提出的方法考虑了能耗因素,在进行任务优先级计算及任务选择时不仅考虑了文件在不同虚拟机间传输的速度差异、同时考虑了虚拟机与本地共享数据库间的文件传输等因素,并从云工作流任务分配、主机负载和主机功耗关系的角度,进行能耗的计算与调度优化,更符合实际情况、使用范围更广.数值案例和仿真实验表明了提出的方法是可行的和有效的.     

基于Contourlet变换的抵抗几何攻击的视频水印算法

如何有效地抵抗几何形变攻击已成为数字水印技术的研究重点之一.提出了一种基于Contourlet变换的能够有效抵抗几何形变攻击的视频水印方案.在水印嵌入方案中,运用平均交流能量(AAE),并使用Contourlet变换的空-频特性嵌入水印.在水印提取方案中,运用了最佳白化滤波器,有效提高了相关检测的性能.大量的实验结果表明,该水印方案在保证视频视觉质量的同时具有很强的抵抗几何形变攻击的能力,对于时间维上的低通滤波、去帧等其他攻击也具有很强的鲁棒性.     

基于小波包与Elman神经网络的整流电路故障诊断

引入了一种针对电励磁双凸极发电机的整流电路故障的小波和Elman神经网络相结合的诊断方法.根据整流电压波形的畸变规律,将2个以内的二极管故障分为7类共计22种故障元.选用Daubechies小波作为小波基,对实测的整流电压进行小波包分析,利用小波系数,在各个频带上进行小波信号重构.提取全频带能量特征值,并以此构造故障模式向量作为神经网络的输入,实现了故障的分类和定位.以一台840W、12/8极的电励磁双凸极发电机为实验样机,通过采集大量故障信号并进行信号处理,以故障特征值的容差范围作为误差判别标准,力求诊断误差最小化.实验结果表明,该方法对被分析信号的频率波动和幅值变化均具有良好的鲁棒性,是一种有效的故障诊断方法,具有较高的故障诊断正确率.     

陕西省生态经济系统的可持续发展评价

运用基于能值分析理论的生态足迹计算模型,计算了陕西省2005年的生态足迹和生态承载力。结果表明：2005年陕西省能值密度为5．02×10^14sej／hm^2,人均生态足迹为4．4810hm^2,人均生态承载力为0．7881hm^2,人均生态赤字达到3．6929hm^2,这说明2005年陕西省的人类活动对生态环境的影响远远超过了生态承载力的范围,其生态经济系统的发展是不可持续的。图1,表3,参10。     

Energy flows in complex ecological systems: a review

Energy flow drives the complex systems to evolve. The allometric scaling as the universal energy flow pattern has been found in different scales of ecological systems. It reflects the general power law relationship between flow and store. The underlying mechanisms of energy flow patterns are explained as the branching transportation networks which can be regarded as the result of systematic optimization of a biological target under constraints. Energy flows in the ecological system may be modelled by the food web model and population dynamics on the network. This paper reviews the latest progress on the energy flow patterns, explanatory models for the allometric scaling and modelling approach of flow and network evolution dynamics in ecology. Furthermore, the possibility of generalizing these flow patterns, modelling approaches to other complex systems is discussed. This research is supported by Guozhi Xu Post Doctoral Research Foundation and the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 60574068.     

WSN中基于跨层策略的低能耗/高可靠通信问题研究

可靠通信、低能耗是无线传感器网络的热点研究性能指标.为了提升网络的整体性能,首先在物理层、路由层上分别提出功率反馈控制算法与一种路由量度;其次分析了上述两种性能指标内在的矛盾,并在此基础之上设计一种以可靠通信为前提,节约能量的跨层优化算法.研究结果发现,现有的跨层优化算法可以在一定程度上提升网络性能,但是存在局限性;从性能指标内在矛盾出发,合理设计算法才可以在众多矛盾之中找到最优解.