高斯信道中功率分配问题的一种优化方法

信号检测中,检测概率一直是作为衡量检测性能的一个重要标准.众所周知,Neyman-Pearson准则下的最优检测是似然比检测.然而多传感器系统下随着信号维数增加,似然比检测门限的计算涉及高维积分,计算困难相当大,因此文中考虑的高斯信号检测模型,没有直接计算检测概率而是将两个密度函数的相对熵作为衡量检测性能的一个度量来研究高斯信号检测中功率的分配,并且建立了目标优化模型.针对文中建立的优化问题,首先由加强的Fritz John(F-J)必要条件证明了优化问题的局部最优解满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件,并且进一步证明存在惟一的拉格朗日乘子.然后利用凸函数的性质我们说明了D(P1‖P0)是tr(∑s)的非减函数,最后在此基础上得到了优化问题的最优解,即得到了功率分配矩阵.同时也给出了特殊信道下的功率分配矩阵.     

多桁架片挂篮整体移动施工研究与改进

桥梁连续箱梁挂篮现浇施工工艺已经比较成熟，但是宽幅桥采用多桁架片挂篮施工工艺并不常见，挂篮的整体移动要求的施工技术较高，湖州市环太湖TH-2标项目长兜港大桥主桥现浇箱梁施工采用多桁架片挂篮整体现浇施工工艺，在挂篮前移过程中采用链条葫芦人工牵引的方式，辅助其它措施进行整体行走，在整个主桥悬浇箱梁块件施工过程中，通过各道工序的研究与改进，无论是成型悬浇箱梁质量还是现场施工安全均得到了质监站、业主等相关单位的一致好评。     

灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用

应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型对我国废气排放中主要污染物排放量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果。以2008²012年废气主要污染物排放量为例进行了中短期的预测,结论表明,预测精度均可达到最优的精度等级。     

多铰接结构的现代无轨列车路径跟随研究

现代无轨列车是一种新型公路运输车辆,其融合了汽运车辆建设成本低和轨道车辆载运量大的技术优势.针对多铰接现代无轨列车车体编组多,运动自由度大,曲线路径行驶时后方车辆会偏离前方车辆的运动轨迹的问题,建立了跟随误差模型,分析影响路径跟随性的因素,提出一种曲线路径行驶的路径跟随策略.采用航向角预测跟随控制策略,设计中间车轴的铰接角和后车轴的转向角控制规律,以增量PID算法补偿阿克曼转向模型误差,提高系统稳定性.最后在圆曲线路径和"S"曲线路径工况下测试车辆各轴的行驶轨迹.仿真结果表明:车辆的位置跟踪误差保持在0.03 m以内,航向跟踪误差最大在4.5°以内,车辆具有较好的路径跟随性能.     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

汽车转向系统模态的分析与优化

汽车转向系统方向盘怠速振动特性是评价其舒适性的重要指标.本研究提出了转向系统模态固有频率的计算方法,通过灵敏度分析确定转向系统上下支架连接处5个钣金件的厚度值为设计变量.基于响应面模型和序列二次规划算法相结合,给出了转向系统模态的优化方法.在转向系统质量增加0.14 kg的条件下,系统一阶固有频率增加了2.66 Hz.本研究提出的转向系统模态分析与优化方法对转向系统的设计具有一定的指导意义.     

考虑引入渠道竞争的双渠道信号传递策略

在一个存在高低两种类型制造商的供应链中,通过对制造商向零售商进行信号传递策略的研究,把制造商引入渠道竞争的动机解释为"渠道竞争"及"信息非对称"两种效应.把零售商努力纳入需求函数,建模分析了不完全信息条件下单(双)渠道供应链中制造商通过调整入场费和批发价进行信号传递的决策.并在此基础上通过两种渠道模式下供应链成员决策参数的对比,重点分析了渠道入侵对信号传递策略两种效应的综合影响.研究发现:两种模式下,制造商都需要通过向上扭曲批发价、降低支付给零售商的入场费来进行信号传递,同时零售商会减少附加值服务的提供;但当满足一定条件时,制造商可以通过引入线上直销渠道降低批发价向上扭曲的概率(即更容易实现自然分离),并减少信号传递成本;产品需求波动性、需求对零售商提供附加服务的敏感性以及渠道间竞争强度都将在一定程度上影响引入渠道竞争的效果.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

离散型二维竞争系统中某群体消亡的条件

研究了离散型二维竞争系统的渐近稳定性,得到了这类竞争系统中各类平衡点的坐标及其性质,获得了系统在边界上的平衡点处渐近稳定的一系列充分条件.这些条件等价于该系统中的某个群体在竞争过程中消亡或被淘汰的相应条件.