ω-超广义函数的卷积运算

讨论ω-超广义函数间中的卷积运算，并且给出了一些超广义函数卷积运算的公式。     

从动态线性定价法则到动态资本资产定价模型

首先给出了未定权益的动态线性定价机制,然后在连续时间Lévy过程驱动的市场模型下,利用Lévy过程的弱可料表示性和Girsanov定理,从动态线性定价法则导出了动态资本资产定价模型.     

基于可竞争市场理论的输电市场管制机制设计

目前中国输配电市场是高度垄断市场,垄断导致生产低效率和较高的垄断电价.为解决这一问题,本文根据可竞争市场理论的思想,运用激励理论原理,从政府管制政策的角度,分析在电力市场输电环节,允许电力直供模式后,对电网公司和发电企业之间契约设计以及对电力输送环节垄断的影响.电力直供促进了输电环节的竞争,增加社会的电量供给,促进电网企业提高生产效率,降低生产成本,使社会的整体福利水平得到帕累托改进.     

可装配式飞行视景仿真系统的设计与实现

根据飞行仿真的实际需要,详细分析了飞行仿真系统的设计思想,提出可装配式设计方法,利用可扩展标记语言XML进行数据的存储、处理和呈现,结合分布仿真技术,提供友好的用户界面,构造复杂的场景和三维实体模型,对视景资源和驱动数据进行装配。系统基于VC 6.0和Vega3.7开发,具有快速开发和较广的通用性。     

可重构装配线多agent系统中的本体研究

提供多agent制造平台agent之间通讯所需的机器可理解的通讯内容语言，是构建多agent制造平台的重要内容。分析与总结出可重构装配线多agent平台对其本体模型存在提供装配制造知识及支持重构过程两方面需求，并因此将本体模型划分为通用本体与重构本体两部分．以某汽车变速器可重构装配生产线为背景，研究该环境下的具体本体建模技术。在设计了描述装配线制造知识与制造机理的通用本体基础上，通过分析可重构装配线多agent平台的重构机理，定义了由具有装配行为特征的重构动作原语组成的重构本体．构建的本体模型已应用于重构装配线多agent平台的开发。     

基于混沌和RBF神经网络的短时交通流量预测

针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题，论文从非线性时阅序列的角度对短时交通流量预测进行探讨，提出采用基于混沌理论的RBF神经网络预测方法。首先在采用小数据量的Lyapunav指数计算方法判定交通流存在混沌的前提下，对交通流量数据进行相空间重构。构建了RBF神经网络，并对模拟产生的Lorenz和Rossler混沌时间序列数据以及实际采集的高速公路交通流量数据进行了仿真研究。结果表明，该方法对模拟产生的混沌时间序列具有很好的预测效果，在交通流量的短时预测上也具有较高的预测精度。     

双寡头市场下可替代产品的价格与交付期决策模型

针对价格、时间敏感需求，研究双寡头市场下可替代产品的价格与交付期决策问题。构建了相关决策模型，对模型进行最优性分析，在此基础上提出一个求解最优解的算法。通过数值算例，探讨不同企业及市场特征对竞争策略的影响。研究结论可以为相关企业进行产品价格与交付期决策提供有益的指导。     

相空间重构的一种新方法研究

通过分析非线性动力学系统的特性,讨论了鞍点与混沌产生的关系,并通过仿真证实了吸引子上存在特征点对和特征距离。根据特征距离的2个重要性质提出了一种新的相空间重构方法。结果表明该方法是有效的。在数据量较少以及信号中存在噪声的情况下,该方法有较好的稳健性。     

基于T-不变量的可重复向量的求解算法

研究了Petri网中T-不变量与可重复向量之间的关系,并基于此关系给出一个求解可重复向量的新方法。首先定义了变迁扩充网的概念,证明一个网的可重复向量与其变迁扩充网的T-不变量之间存在一一对应关系,从而将一个网可重复向量的求解转换为其变迁扩充网T-不变量的求解上。在此方法中,如果利用FM-算法去求解T-不变量,则某些求解的步骤可以省略,从而得到一个类似于FM-算法的算法来求解可重复向量。此算法能够求出一组可重复向量,而任一可重复向量都可被这组可重复向量非负有理系数线性表出。     

一种基于混合差分策略的改进差分进化算法

对启发式优化算法中的差分进化算法进行改进,在进化过程中并行交叉采用DE/rand/1/exp和DE/best/1/exp差分策略,应用聚集度因子进行种群重构,缩小了种群重构后的搜索范围,有效避免了种群重构的随机性.仿真结果表明,改进算法与使用单一差分策略的差分进化算法及PSO算法相比,寻优能力得到了显著提高.