基于最大可达概率的虚假信息溯源问题研究

随着互联网的持续普及,虚假信息传播的速度和趋势在增加,广泛的传播将会不断影响并损害国家、社会及个人的利益,负面影响会变得难以控制.因此,本文基于最大可达概率研究了在社交网络中的三阶段虚假信息溯源问题,对于无向且连通的感染图G(V,E,p)而言,给出了最大可达概率的定义,从而进一步得到网络中每个节点的接近可达概率和最长可达路径值.除此之外,本文基于IC模型获取源候选节点集(IC-OCNS),再基于最大可达概率对网络中源候选节点集进一步筛选,提出三阶段可达概率算法(TSRA)来更好地解决社交网络中虚假信息的溯源问题.最后,在实验阶段,本文在现实世界的三个社交网络数据集中进行实验比较,验证算法的可行性和误差率,该研究可以为网络安全中虚假信息的控制和应对提供管理和决策支持.     

模糊解释结构模型

将解释结果模型推广到模糊系统。首先定义了模糊可达矩阵、模糊邻接矩阵、缩减系统和骨干矩阵,对它们的性质作了说明。接着讨论了可达矩阵和邻接矩阵的截矩阵,并给出了骨干矩阵的一个构造方法。经典情况的许多结果是本文结论的特款。     

采用多目标粒子群-遗传算法的井筒钻孔机械臂臂长设计

为了解决井筒工程人工钻爆法施工突出问题，采用4自由度机械臂替代人工完成井底炮孔钻掘.首先，在无初始臂长参数下，通过算法获得一组结构参数小，在有限封闭作业空间内末端执行器可达位置范围大的臂长参数.然后，借助MDH(modified Denavit-Hartenberg)坐标运动学参数化正向建模，以末端位置包络线为约束逆向筛选，以臂长参数、可达度为目标，采用多目标粒子群-遗传算法(MOPSO-GA)进行参数寻优，得到若干组Pareto最优解集，并根据适应度选择最优参数结果.最后，对最优参数蒙特卡洛法和运动学进行仿真验证.结果表明：末端点云布于井底，包覆井筒钻孔工作区域，各臂运动学参数相对平稳，能够完成目标任务.     

非奇异Ｍ-矩阵的Hadamard积的最小特征值的下界估计

针对非奇异M-矩阵B和非奇异M-矩阵A的逆A－1的Hadamard积的最小特征值τ(B。A－1)的下界估计问题，分别利用Gerschgorin圆盘定理和Brauer卵形定理，给出了τ(B。A－1)的两个新的下界估计式 * ，新估计式改正并改进了某些已有结果。数值例子显示新的下界比某些已有下界更接近τ(B。A－1）。（注：*处代表公式）
     

获得小Ramsey数下界的一个方法

ｑ１，ｑ２是小参数，对于寻找Ｒａｍｓｅｙ数Ｒ（ｑ１，ｑ２）的下界，我们给出了一个新的方法，用这个方法，通过使用计算机，给出了包括Ｒ（５，１５）≥２４２在内的１３个新的下界。     

共享平台占线任务分配的结构性下界

共享平台任务分配过程中,经常会遇到如下的情形:在用户未来需求任务序列(到达时刻、开始时刻和持续时间等)未知的条件下,决策者需要决定如何将当前需求合理分配给现有服务器使得平台收益最大.平台上服务器具有数量限制,同时要求用户需求一旦被分配就不可更改.以往研究建立的模型一般都是针对静态任务分配而言的,但实际需要的是满足上述约束的动态任务分配模型.以最大化共享平台收益为目标建立了占线共享平台任务分配模型,其中收益不仅包含了抽成比例,而且包含了固定收益.利用Yao原则给出了问题的竞争比的下界结果,该下界不需要任何复杂性假设条件,因此,是结构性下界.     

三水平最小低阶投影均匀设计的设计效率

为了研究三水平设计投影均匀性与设计效率的关系，在中心化L₂-偏差度量下，建立了强度为2的三水平正交设计的均匀性模式与设计效率的解析联系，对于强度为3的三水平正交表，最小低阶投影均匀性准则与设计效率准则等价.对于三水平设计，获得了均匀性模式紧的下界，该下界可以衡量设计是否为最小低阶投影均匀设计.     

MTO模式下占线生产问题的竞争比下界EI北大核心CSCDCSSCI

研究的是订单需求信息不确定条件下的按订单生产(make-to-order,MTO)模式企业的生产决策问题.这类企业单批产品的固定启动生产成本较高,企业允许延期交货,但需要承受延期惩罚费用.因此本文研究在需求订单到达序列信息不确定的条件下,决策怎么安排生产使得总固定启动生产费用和延期费用最优的生产决策问题.考虑了占线生产模型,首先证明该问题的竞争比下界是3.随后受证明的启发,研究仅针对两类产品的问题,给出了一个新的占线生产策略并证明竞争比为3,因此说明所做的下界分析是紧的,同时证明了所给出针对两类产品的问题的占线策略是最优的.     

共享平台占线任务分配的结构性下界

共享平台任务分配过程中,经常会遇到如下的情形:在用户未来需求任务序列(到达时刻、开始时刻和持续时间等)未知的条件下,决策者需要决定如何将当前需求合理分配给现有服务器使得平台收益最大.平台上服务器具有数量限制,同时要求用户需求一旦被分配就不可更改.以往研究建立的模型一般都是针对静态任务分配而言的,但实际需要的是满足上述约束的动态任务分配模型.以最大化共享平台收益为目标建立了占线共享平台任务分配模型,其中收益不仅包含了抽成比例,而且包含了固定收益.利用Yao原则给出了问题的竞争比的下界结果,该下界不需要任何复杂性假设条件,因此,是结构性下界.