双正交多小波滤波器构建

阐述了由Charles A Micchelli,Yuesheng Xu建立的基于不变集的多小波理论,以此为基础讨论了有着自仿映射区间特性的双正交多小波的滤波器构建.     

指数有界双参数n阶α次积分C群的预解方程

利用经典算子半群理论中的方法,基于指数有界双参数n阶α次积分C群的概念,得到了指数有界双参数n阶α次积分C群的预解方程表达式。从而丰富了线性算子半群理论,拓展了对预解方程的研究。     

双Higgs模型下对B-c→τ-vτγ衰变过程的研究

B介子纯轻衰变Bc→lv（l=e,μ）过程由于螺旋度压低导致衰变分支比很小,以致于实验上无法观测到．但人们在新物理模型：双Higgs模型下分析纯轻过程发现该过程对新物理很敏感,我们分别在标准模型和双Higgs模型下对B介子的辐射衰变Bc^-→τ^-^-vτγ进行了研究,发现辐射衰变受新物理影响也比较明显．     

广义Smash-双积BW(×)TH上的拟三角结构

作为提供量子Yang-Baxter方程解的有效工具, 拟三角Hopf代数越来越受到人们的重视.在R-smash积和W-smash余积的基础上, Caenepeel等人在文献[1]中引进了广义smash-双积Hopf代数的概念,文献[2]讨论了T-smash积的拟三角结构.本文对广义smash-双积的拟三角结构进行研究,给出了广义smash-双积BW(×)TH成为拟三角Hopf代数的充要条件.     

双代号网络图中虚工序对时差计算公式的影响与修正

如何使用最少的虚工序和虚节点绘制双代号网络图属于NP-hard问题,所以对于任意一个给定的项目,会存在多个正确的而且虚工序画法不同的双节点网络图与之对应.本文的目的在于研究双代号网络图中不同虚工序对时差计算公式的影响并进行修正.虚工序画法的不同会导致网络图中产生数量和类型不同的节点,因此研究方法从分析节点入手.首先根据虚工序的画法将节点分为一般节点,虚出节点和虚进节点三类,然后逐一分析每类节点对工序时间参数节点式计算公式的影响.通过同定义式算法对比,结果发现工序自由时差和安全时差的节点式算法分别对于虚出节点和虚进节点失效.最后提出节点式计算公式的修正方法,实例分析证明本算法简捷有效.     

基于电子市场的双渠道冲突与协调

运用消费者效用理论建立了双渠道环境下的需求函数,运用博弈论分析了双渠道环境下的定价策略,研究了电子商务环境下制造企业开辟电子市场,采取混合双渠道战略而引起渠道冲突的内在原因,结论表明制造商采取双渠道能扩大市场需求,诱导传统零售商降低价格,使制造商利润增加,同时供应链利润也增加,但一般情况下会使零售商利益受到损害从而引起双渠道的冲突,为此本文设计了协调机制实现了双渠道的协调.     

静态最优期货价差套利头寸比例估计

采用均值-方差期望效用函数,推导了在给定风险条件下,期望收益最大的最优价差套利头寸比例,并且引入常方差(双变量向量自回归和双变量协整模型)来估计方差一协方差矩阵,采用2000年1月至2006年4月上海和LME铜期货合约日收盘价进行了实证检验,结果表明:不同时间窗长度下,双变量协整的计算结果比向量自回归的计算结果平均收益较高而风险较小,而这两者都比1:1的价差套利头寸比例和直接统计的计算结果要好.计算结果也表明:采用日收益计算出的价差套利头寸比例在不同时间窗条件下也具有相当的稳定性和可靠性.     

基于双谱分析的雷达辐射源个体特征提取

针对复杂电磁环境中雷达辐射源特征参数的分选和识别问题,提出将辐射源信号的双谱作为雷达辐射源个体特征,并进一步提出将Walsh变换作为双谱特征优化算法。利用双谱中包含的信号细微信息和双谱受高斯噪声和杂波影响较小等特性,提高雷达辐射源个体特征参数的有效性;针对信号双谱中包含了很多与个体特征无关的冗余信息,不利于机器进行识别处理的缺点,利用Walsh变换对信号的双谱特征进行优化,剔除其中无效、冗余的信息,将变换后的结果作为雷达辐射源个体特征信息。仿真实验结果验证了算法的可行性。     

双前桥重型汽车轴间距及操纵稳定性分析

分析了双前桥重型汽车轴间距与轮胎载荷的关系,建立了双前桥重型汽车平面运动微分方程,得到该车型稳态横摆角速度增益和稳定性因素表达式;提出了保证轮胎均载和整车具有不足转向特性应满足的条件;分析结果为双前桥重型汽车轴距合理布置提供了理论依据。     

基于协作式深度强化学习的火灾应急疏散仿真研究

火灾是威胁公共安全的主要灾害之一,火灾产生的高温和有毒有害烟气严重影响了疏散路径的选择。将深度强化学习引入到应急疏散仿真研究,针对多智能体环境提出了协作式双深度Q网络算法。建立随时间动态变化的火灾场景模型,为人员疏散提供实时的危险区域分布信息;对各自独立的智能体神经网络进行整合,建立多智能体统一的深度神经网络,实现所有智能体之间的神经网络和经验共享,提高整体协作疏散效率。结果表明：所提方法具有良好的稳定性和适应性,训练和学习效率得到提升,具有良好的应用价值。