基于多任务委托代理的高校协作激励机制设计

通过建立多任务委托-代理模型,研究同时考虑提高科研和教学这两大任务的政府和强校之间的激励机制设计问题.通过对两个任务之间在独立、替代和互补三种关系下激励问题的研究,得到如下结论:当两任务的努力成本之间为互补关系时,通过对科研的激励可以同时提高教学水平;若两者为替代关系,则提高对科研的激励水平将促使高校只注重科研而忽视教学,弱化激励效率.通过弱化对教学和科研的激励差别,可以促使强校将精力在多项任务中进行合理分配.最后通过设计基于主观评价和监督的激励机制,将两者之间的替代关系转化为互补关系,从而解决激励效能弱化的问题.     

对反向Chebyshev不等式的推广

推广了反向Chebyshev不等式,得到了对应分量的单调性相反的连续向量函数的积分不等式和模的单调性相反的连续向量函数的积分不等式.     

Bloom Filter和Weighted Bloom Filter的比较与研究

Bloom filter是一个简单的空间效率极高的数据结构,用于判别一个元素是否属于某个集合.Weighted Bloom filter和Bloom filter已经被建议作为共享Web cache信息的一种方式.利用Bloom filter表示共享信息的内容,大大降低了用于存储索引的空间消耗,减少了访问延迟.因为在代理之间只需传输Bloom filter而不是完整的cache目录表.分别从理论和实践方面比较了Bloom filter和Weighted Bloom filter,结果证明Bloom filter比Weighted Bloom filter更好.     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.     

隐私侵犯经历对网络用户自我披露的影响机制

网络用户的自我披露对以用户生成内容为业务基础的互联网企业具有战略意义.然而,隐私侵犯事件层出不穷.如何鼓励有隐私侵犯经历的用户持续披露个人信息对互联网企业至关重要.采用系统性随机分层抽样,结合代理理论和社会契约理论构建模型,研究了隐私侵犯经历对自我披露的作用机制.结果表明,隐私侵犯经历对自我披露意愿具有直接效应和间接效应:隐私侵犯经历与自我披露意愿之间存在强烈负向关系,并通过影响网络用户对隐私政策、隐私保护技术、行业自律和法律执行的有效性感知影响自我披露意愿.本研究阐明了隐私侵犯经历对自我披露的具体作用机制,为互联网企业鼓励有隐私侵犯经历的用户持续披露个人信息提供可操作性建议.     

基于共识粒子群的全局优化求解方法

针对粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)和高效全局优化(EGO, efficient global optimization)两种算法的特点,提出一种共识粒子群和局部代理模型协同的全局黑箱优化算法(CPSO-LSM, consensus particle swarm optimization and local surrogate model)。该算法固定PSO算法周期对粒子进行分群并在粒子达成共识后停止,将每群粒子周围的优质子区域输出作为代理模型的建模区域,通过比较各区域最优值获得高质量最优解甚至全局最优解。不仅避免了PSO冗长的计算过程、提高了建立代理模型的速度和精度还可以避免陷入局部最优。通过对比其他算法在标准测试函数的仿真结果,CPSO-LSM具有较好的收敛速度和求解精度。     

无人机编队时差定位时的空间布局分析

为解决多站站址布局问题,提出一种基于改进樽海鞘群算法(SSA)的无人机编队站址布局优化算法.通过将樽海鞘群算法与反向学习策略(OBL)结合,以提高樽海鞘种群的多样性,可扩大搜索范围,提升全局勘探能力,从而提升算法寻优能力.以最小化目标所在区域内平均定位误差作为目标函数,对无人机编队进行被动时差定位的站址布局进行优化.在...     

一种匿名代理签名方案的标记

Fu-Kou-Xiao提出了一种匿名代理签名方案,其特点在于：用户的真实身份隐藏在原始签名人颁发的一个假名中;匿名性撤销时不需要可信第3方的参与.对该方案进行分析发现,原始签名人可以滥用代理授权,代理签名人也能够对自己所生成的有效代理签名进行事后否认,即不满足代理签名权力的不可滥用性和不可否认性.     

基于Proxy的网络机器翻译系统

阐述了基于网络代理的方式在Internet浏览器上实现网页自动翻译的各种解决模式,并给出了系统的网络特性及其实现．介绍了http请求的处理和网页翻译的过程,最后分析了中日互译网页在同一页面显示的内码转换问题．     

改进思维进化算法优化BP神经网络的瓦斯涌出量预测研究

为了保证煤矿安全开采,并提高煤矿瓦斯涌出量的预测精度,提出了改进思维进化算法优化BP神经网络的模型预测新方法。在思维进化算法中加入精英反向学习策略增加算法的全局搜索能力,在趋同操作中引入粒子群算法避免重复搜索,以此实现对BP神经网络的初始权值和阈值的全局寻优,并通过矿井监测到的各项历史数据进行验证。结果表明：与BP神经网络模型和MEA-BP神经网络模型相比较,该模型的预测精度更高,泛化能力更强。该模型的平均相对变动值为0.00116,平均相对误差为0.81%,均方根误差为0.0576,有效提高了对瓦斯涌出量的预测精度,提升了煤矿安全生产技术。