北斗GEO卫星广播星历的直接拟合算法研究

针对因北斗地球静止轨道(GEO)卫星的小倾角特性,经典全球卫星定位系统(GPS)广播星历拟合算法不能直接应用于北斗GEO卫星这一问题,提出了一种基于无奇点变换的北斗GEO卫星广播星历直接拟合算法.该算法采用一组无奇点轨道根数代替经典轨道根数,解决了由GEO轨道的小倾角特性引起的经典广播星历拟合过程中法化矩阵奇异的问题;同时,避免了接收机GEO广播星历参数用户算法中坐标旋转的过程,减少了GEO用户算法的计算步骤.经仿真验证:该算法可很好地适用于北斗GEO卫星广播星历拟合,且拟合精度高,完全满足接收机导航定位的精度.但对于圆地球轨道(MEO)和倾斜地球同步轨道(IGSO)卫星,该算法实用性较差,仍须进一步研究和改进.     

一种多向CPLS方法及其在间歇过程监控中的应用

将并行偏最小二乘（CPLS）算法引入到间歇过程监控中,提出一种多向并行偏最小二乘（MCPLS）监控方法.CPLS算法可以提取过程变量与质量变量的相关信息,也能对彼此不相关的信息进行主元提取.与基于PLS的监控方法不同,基于CPLS的过程监控方法提供了一个完整的监控框架,不仅能够监控过程变量,而且也能监控质量变量的信息,更好地反映了过程的运行状态.文中首先将间歇过程三维数据转换为二维数据,然后应用CPLS算法建立过程监控模型,构建T2c,T2x,Qx,T2y,Qy监控指标,并通过间歇过程批次间的统计特性计算出监控指标控制限,分别监控过程变量与质量变量的相关信息、彼此无关信息以及残差信号等.最后将MCPLS算法应用到青霉素发酵过程的监控中,应用结果表明了该方法在间歇过程监控中的有效性和优越性.     

多目标优化问题的研究

针对传统方法求解多目标优化问题的局限性,应用一种新的算法求解。遗传算法从问题解的串集开始搜索,覆盖面大,可以同时处理群体中的多个个体,利于全局择优,减少陷入局部最优的风险,而最小生成树具有过程简单清晰、适用性广泛的特点,结合两者的优点,构造了基于生成树的遗传算法。首先通过加权目标规划法求出最优解,然后通过遗传算法和基于生成树的遗传算法求解,结果表明,对于小规模的多目标优化问题,两种算法都可以求出最优解,在求解时间方面,基于生成树的遗传算法比遗传算法更优越。     

最小费用最大流维度拓展及其在反洗钱中的应用研究

本文借助最小费用最大流理论对时间压力下最小风险最大流问题进行了研究,分析了最小风险、最大流路径下的最短时间,构建了基于时间压力条件下的最小风险最大流模型,利用多目标规划方法给出了求解该模型的算法,最后通过实例验证了该方法的有效性.     

一类可加函数的均值估计

对任意正整数 n ,素因数和函数 F(n) 为 F(1)=0,当n>1,且n的标准分解式为 n=P₁^α₁P₂ ^α₂… P_r^α_r 时,F(n) =α₁ P₁ + α₂ P₂+…α_r. P_r.设P(n) 表示n 的最小素因子。本文研究了可加函数(F(n)-P)² 的值分布,并用初等方法得到了一个较强的的渐近公式。     

M-矩阵与其逆矩阵的Hadamard积的最小特征值的下界

对M-矩阵A与其逆矩阵A-1的Hadamard积的最小特征值τ(A°A-1)的下界进行了研究,给出了其下界的新估计式,而且证明了这些估计式是现有一些结果的推广.最后用数值算例验证了所得的结果改进了现有的某些结果.     

多溴联苯醚生物富集系数的定量结构-活性关系

在B3LYP/6-31G*水平上,运用Gaussian 03对多溴联苯醚(polybrominated diphenyl ethers,PBDEs)分子进行结构优化.采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对PBDEs的生物富集系数(bioconcentration factor,BCF)与分子结构参数进行关联.结果表明:BCF结合苯环上溴原子的取代个数(NBr)可以较好地表达PBDEs的理化性质与其分子结构间的定量关系;log(BCF-NBr)优化后模型的相关系数R2Y(cum)为0.980,累积交叉有效性判别系数Q2cum为0.921,该模型具有较高的拟合精度和良好预测能力;分子总能量ET和电子运动空间广度Re对PBDEs的BCF有着重要制约作用;具有较低ET、较大Re的PBDEs呈现出较低的BCF.     

基于主客观证据融合的高炉悬料预测方法

针对高炉关键异常炉况悬料难以预测的问题,基于D-S证据理论,提出一种综合模糊专家推理和后验概率最小二乘支持向量机的悬料预测方法.首先,结合高炉生产过程和悬料现象,分析悬料形成的内在机理;其次,通过模糊专家推理提取基于专家规则的主观证据,再通过建立后验概率最小二乘支持向量机模型提取基于数据内在客观规律的客观证据;最后,基于D-S证据理论完成主客观证据融合,实现悬料预测.该方法充分利用专家经验和最小二乘支持向量机的自学习能力,能够提高预测精度.仿真结果表明本文提出的方法有效、准确.     

一种适用于Hadoop云平台的访问控制方案

分析了Hadoop云计算平台的安全需求,设计了一种基于身份的Capability(ID-CAP),并提出了一种基于IDCAP的Hadoop访问控制方案。方案设计采用了最小授权原则,实现了基于Capability的访问控制,使用户在Hadoop平台上提交的作业能以最小权限运行。实验结果表明:基于Capability的访问控制机制能有效实现在Hadoop平台上实施最小授权原则,支持平台内部相互依赖的各模块之间的身份认证,有效提高Hadoop平台的系统安全性和稳定性。     

基于LSSVM概率输出与证据理论融合的变压器故障诊断

为了利用相对较少的故障数据样本对变压器主要故障类型进行较准确的判断,基于智能互补和数据融合的思想,提出基于最小二乘支持向量机LSSVM( least square support vector machine)概率输出与证据理论融合的故障诊断方法。该诊断方法具有以下特点：可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息,输出变压器各种故障的概率,为变压器检修提供更多的可用信息;充分发挥了LSSVM在小样本情况下具有较强泛化能力的优势。算例结果表明,该诊断方法的故障诊断准确率达到91.1%,优于传统的IEC三比值法(故障诊断准确率75.6%)及LSSVM分类法(故障诊断准确率82.2%),有效降低了诊断误判的风险。