盆地型长周期地震动的判别准则

为了筛选出盆地内超高层结构抗震设计所需的盆地型长周期地震动(简称为长周期地震动)验算波,总结了长周期地震动的形成机理,分析了长周期地震动中面波的卓越性,提出了截取由面波主导的地震动尾波的方法,通过基于尾波特性的统计分析得到了长周期地震动的判别准则.结果表明:沉积盆地边界所激发的面波在盆地内传播、叠加以及依频率放大是长周期地震动的主要形成机理;长周期地震动中由面波主导的尾波段对长周期结构响应起控制作用;长周期地震动判别准则宜定为:速度反应谱卓越周期大于2s,且截取出的尾波与原始波在速度反应谱卓越周期处的谱幅值比大于85%.     

基于改进SLP理论的铁路电商物流中心布局研究

通过研究电子商务环境下铁路物流中心的作业情况,将铁路电商物流中心划分为收货区、存储区、拣货区、包装区、发货区、退货区、设备区和办公区8个功能区域。对系统布置规划（SLP）进行量化改造,加入数学建模的方法对物流影响因素进行量化分析。按照改进SLP方法对影响铁路电商物流中心的物流因素和非物流因素进行分析,并构建综合关系表。在功能区间不重叠、功能区不能超过规划范围、铁路长宽比有一定范围、不得占用铁路专用线区域、园区出入口等的约束条件下,建立了园区内物料搬运成本最小、功能区间综合关系最大、土地改造成本最小的目标函数,然后对目标函数进行处理得到归一化的单目标函数。通过改进遗传算法进行求解,从而得到科学合理的布局规划方案。实际应用的算例分析表明,本文中布局方法具有科学合理性。     

呼叫中心人力资源配置鲁棒规划模型

针对现实呼叫中心中顾客到达不确定的问题,建立了基于排队论的离散流体模型,解决了考虑鲁棒性呼叫中心的人力资源配置问题.通过区间数据来表示顾客到达的不确定集,利用可调整鲁棒优化方法的思想,分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型的关系.数值试验表明,使用可调整鲁棒参数的鲁棒优化方法减小了呼叫中心到达率不确定性给呼叫中心系统带来的影响;到达率越大,对应的最优的鲁棒参数越大,模型越保守.     

不同林地清理和培肥措施对桉树人工林植物多样性的影响

【目的】探讨不同林地清理方式下不同培肥措施对植物多样性的作用规律,为桉树人工林的可持续经营提供理论依据。【方法】基于两种不同林地清理(火烧清理和人工清理)和3种不同培肥措施(加炭C、加氮N和套种绿肥)处理试验,比较研究不同林地清理和培肥措施的独立和交互作用对桉树人工林下植物多样性的影响。【结果】火烧清理和人工清理4年后,火烧清理林地的物种丰富度显著低于人工清理林地(P0.001);两种清理方式下加C、加N和套种绿肥均明显改变植物群落的组成和结构,但优势种保持不变,均为蔓生莠竹、弓果黍、小花露籽草和五节芒(套种绿肥中的小花露籽草除外),显著降低植物多样性指数(包括Shannon-Wiener指数、Simpson指数和Pielou均匀度指数);两种清理方式各处理林下植物功能群谱完全相同,均表现为禾草植物木本植物蕨类植物藤本植物杂草植物入侵植物;两因素方差分析表明,火烧清理和人工清理条件下,加C、加N、套种绿肥处理均极显著影响林下植物多样性指数,林地清理方式与不同处理的交互作用也对林下植物多样性指数产生极显著的影响。【结论】火烧和人工清理林地及加C、加N、套种绿肥等培肥措施对林下植物多样性存在显著影响。从维护生物多样性的视角出发,在桉树人工林的经营中应尽量减少加C、加N和套种绿肥等培肥措施的应用。     

云计算环境中SBS应用动态资源分配方法

建立了一个SBS（基于服务的系统，service based system）应用端到端性能评价模型，并在该模型的基础上提出了SBS应用动态资源分配方法，该方法通过将静态的初始资源分配和动态的资源分配方案调整相结合，能够适应用户访问行为的动态变化，保证SBS应用端到端性能. 在SBS应用动态资源分配问题求解中，提出了服务吞吐量约束确定算法并在此基础上 给出了SBS应用动态资源分配算法，该算法根据SBS应用吞吐量约束确定服务资源需求量并在此基础上通过起始服务 到服务间的转移时间计算服务的资源分配时刻，从而能够在保证SBS应用端到端性能约束的同时提高资源利用率. 实验验证了所提出的基于SBS应用端到端性能评价模型的动态资源分配方法的有效性.     

基于ULMADM的智能指挥控制系统决策分配方法

在智能指挥控制系统设计中，为了充分发挥指挥员与自动化系统的决策优势，需要将决策功能在两者之间进行合理分配. 给出了指挥控制系统决策分配步骤，针对决策分配过程中属性值无法准确测度的特点，采用不确定性语言型多属性决策（ULMADM）方法，基于UEWAA算子确定决策功能的自动化等级范围，基于UEWAA算子和ULHA算子相结合的多属性群决策算法确定决策功能的自动化等级，算例表明ULMADM方法解决决策分配问题的可行性、有效性和通用性.     

一类高阶自共轭微分算子谱的定量分析

定量研究了一类高阶自共轭微分算子的谱,得到了这类算子的本质谱充满了正实轴,而在负半轴上只有离散谱.     

一种无线单频谱安全拍卖算法

由于电子拍卖自身的高效性和公正性,因此基于无线频谱分配的拍卖机制应运而生,且满足了人们日益增长的无线通信服务需求。而安全的频谱拍卖算法是保证无线频谱拍卖机制安全运行的重要保障。通过分析无线频谱分配的算法特点和其所确保的安全需求,提出了一种无线单频谱安全拍卖算法。该算法结合无线频谱分配的拍卖特点与密码学机制来确保拍卖过程中信息的安全,并正确选出拍卖赢家,以及计算出赢家所需要支付的频谱拍卖价格。分析证明了算法具有较高的安全性。     

高新技术企业创新资金配置风险预警的FOA-SVM模型及实证

为了提高创新资金的运营效率和为企业创新活动提供有效支撑,按照高新技术企业创新资金配置的生态化要求,从资金的来源、使用、偿还、收益分配四个维度进行风险分析并构建风险预警指标,给出创新资金配置的生态目标,将支持向量机二分类问题扩展到多分类并与果蝇优化算法结合构建风险预警的FOA-SVM (fruit fly optimization algorithm and support vector machines)模型,确定警度和警限,选取117家医药制造企业2016年数据进行模型验证并与GA-SVM (genetic algorithm and support vector machines)模型进行比较分析,研究表明,FOA-SVM模型分类准确率高而且对于高风险的误判率低,可以实现对高新技术企业创新资金配置风险的分类预警,为优化创新资金配置、防范与控制创新资金配置风险提供依据.     

基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。