放归鳄蜥昼间活动时间分配的初步研究

2006年5—9月,采用焦点取样法和全事件观察法对放归鳄蜥的昼间活动时间分配进行了初步研究.结果表明:在放归鳄蜥昼间活动时间分配中,在穴占61.02%±30.56%、静栖占36.72%±19.71%、运动占1.55%±0.96%、摄食占0.12%±0.08%、其他行为占0.59%±0.16%.晴天和阴天条件下放归鳄蜥的在穴、静栖、运动、摄食活动时间存在显著性差异(P﹤0.05);圈养鳄蜥和放归鳄蜥的在穴、静栖、摄食活动存在显著性差异(P﹤0.05);雌、雄及亚成体放归鳄蜥间的在穴、静栖、运动活动存在显著性差异(P﹤0.05).结果也表明,长期人工饲养对鳄蜥的摄食活动产生了较大影响.     

存货质押融资业务的价值风险度量

采取有效的价值风险控制方法对存货质押融资业务的发展有着重大意义。在动态控制存货价值量下限的质押方式下，考虑市场的有效流通速度，持仓量以及物流企业变现能力对变现时间的影响构建变现时间模型，提出度量价值风险模型。通过对贷款价值比率．贷款利率、持仓量、物流企业变现能力进行敏感性分析，发现贷款价值比率对价值风险最为敏感，其次是持仓量、物流企业变现能力，而贷款利率对价值风险不敏感。     

基于混沌时间序列的误差纠错预测模型

提出了一种新型的非常实用的非线性时间序列的预测模型,即误差纠错预测模型(EAM),并从概率统计的角度严格证明了该方法的可靠性,同时分析了受噪声扰动的时间序列的预测.先按一般方法确定嵌入维数与时间步长,在每个当前时刻,先用局域线性回归方法得到预测点的预测值,根据信息在非线性演化中产生的失真误差大小予以修正得到修正值,并以该点为新的基点作进一步预测.该方法具备了滑动窗口二次自回归模型(MWDAR)的适用于小数据集且对大数据集具有高效率的优点,而且克服了MWDAR方法中一次项和二次项阶数及滑动窗口长度等参数难以确定,从而会导致预测恶化,使得应用受到限制的缺点.分别用Logistic方程产生的小数据集和大数据集的混沌时间序列数据作了预测,结果良好.     

项目进度中的离散时间-费用决策问题研究

离散时间-费用权衡问题(DTCTP)是项目进度文献中被研究最多的双目标优化问题,它通常以三种形式出现:1)P1:截止日期问题;2)P2:预算问题;3)P3:工期-费用曲线问题.然而,对问题研究都集中在P1上,P2被关注较少.首先建立了与一般项目网络对应的P2的数学模型,在分析模型特征基础上,设计求解模型的遗传算法.最后,通过3个数值实例,验证模型的正确性和算法的有效性.     

一种新的混合聚类算法

聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。K-平均算法是经典的聚类算法。蚂蚁聚类算法是近来涌现的新的聚类算法,它通过模拟蚁群的智能行为进行聚类分析,已经在数据挖掘中得到应用。通过分析蚂蚁聚类算法和K-平均算法两种不同聚类算法的基本思想,将两种算法结合得到混合聚类算法,仿真实验证明混合聚类算法的算法性能优于蚂蚁算法和K-平均算法。     

基于改进的VI-CFAR算法的分布式CFAR检测

VI-CFAR是一种结合CA-CFAR，GO-CFAR和SO-CFAR的检测算法，它在均匀环境和非均匀环境下都具有较强的自适应性。在前后沿滑窗均存在干扰目标情况下，采用有序统计平均（OSCA）CFAR替代SO-CFAR，有效的提高了Ⅵ-CFAR在这种多目标环境下的鲁棒性．研究了采用改进的Ⅵ-CFAR算法作为局部检测器的并行分布式CFAR系统，融合准则采用“与”融合和“或”融合准则。给出仿真结果，并进行了讨论。     

基于Bayes方法的飞机压力加油系统优化设计

针对某型飞机地面压力加油系统存在的常用加油量加油时间过长的问题,提出了一种新的系统优化设计方案。基于该型飞机的常用加油方式为有余油的小加油量加油,并充分考虑到机翼油箱组和机身油箱组的不同特点,提出按机翼油箱组和机身油箱组分别单独进行加油系统优化设计。机翼油箱组按照各油箱同时满油的目标设计,机身油箱组采用Bayes优化方法对节流孔径进行优化设计。系统性能的计算结果验证了该方法的有效性。     

基于神经网络的全局滑模变结构控制

针对一类非线性不确定离散时间系统,提出了一种基于神经网络趋近律的全局滑模变结构控制方法。分别用两个前馈神经网络（FNNs）自适应调整趋近律中的参数ε和δ,克服了常规变结构控制方法中需要预先设定趋近律中参数的限制。在用径向基神经网络（RBFNN）对系统进行模型估计的同时,基于平移滑平面的设计方案,实现了系统的全局鲁棒滑模控制。仿真结果表明控制系统具有良好的跟踪性能,该方案使系统一开始就处于滑平面上,消除了系统抖振,具有较强的鲁棒性。     

ARMA供应链模型研究

在基于ARMA时间序列的需求和目标库存最大策略的假定条件下,建立了供应链系统模型。利用时间序列分析方法推导了库存序列、订货序列和库存残差序列的方程表达式,证明库存序列、订货序列和库存残差序列同样为ARMA时间序列,自回归和移动平均的阶数依赖于需求时间序列的阶数和提前期的大小,且订货序列和库存残差序列的自回归部分与需求的自回归部分相同。     

PCM/FM再入遥测系统建模及仿真

基于再入遥测实际系统，提出了一种简化的PCM／FM系统仿真模型，重点分析了再入遥测信道双径模型的特性。当传翰码速率较高的情况下，再入遥测信道呈现频率选择性衰蓉特性，双径模型可以很好的模拟这种频率选择性信道．对整个系统的仿真有利于清楚了解各个主要部件对系统性能的影响，仿真过程为自适应均衡器提供了实验数据．