基于HLA的维修保障仿真保守时间推进算法研究

高层体系结构(HLA)中的保守时间推进机制是以并行离散事件仿真(PDES)的保守算法为基础,而考虑不全面的时间推进算法会导致死锁。在维修保障仿真中,维修单元成员常常由于不满足保守算法而引起整个仿真系统无法向前推进。针对具有确定维修任务完成时间的成员不遵循本地因果约束条件的情况下,提出了强制时间同步法;针对具有不定维修任务完成时间的成员违反可预测性的情况下,提出了空事件法和任务阶段法。最终,通过实例验证了算法的正确性和有效性。     

基于专家知识的模糊时间序列预测模型及应用

将投资专家的成功经验引入模糊时间序列模型,实现股票市场走势的多步预测。根据专家经验构造多个反映市场结构特征的变量并将其模糊化为模糊时间序列;建立具有多前件、高阶模糊关系的模糊时间序列预测模型;最后,将该模型用于股票指数预测。结果表明,与经典模糊时间序列模型相比,其预测精度有了较大提高。     

基于多智能体的人体生理指标时间校准

为准确快速的分析人体的健康状况,将多智能体技术引入多源异构的生理信息融合领域,设计并实现了基于多智能体技术的人体生理指标融合系统的功能结构,在此基础上,针对同类与异质的多传感器系统分别采用了最小二乘法和三次样条插值算法完成了时间校准,实现了生理数据的同步化,并通过实验仿真,证实了算法的可行性,为特征融合奠定了基础。     

分形与复杂性

在科学的和隐喻的意义上讨论了四个问题：分形在整个复杂性研究中的地位，分形复杂在哪里？从分形看系统的时空复杂性，分形与自组织和他组织的关系。     

基于时间Petri网的密码协议分析

形式化分析方法由于其精炼、简洁和无二义性逐步成为分析密码协议的一条可靠和准确的途径,但是密码协议的形式化分析研究目前还不够深入.在文中首先对四类常见的密码协议形式化分析方法作了一些比较,阐述了各自的特点,然后用时间Petri网来表示和分析密码协议.该方法不但能够反映协议的静态和动态的特性,而且能够对密码协议进行时间、空间上的性能评估.作为实例,对Aziz-Diffie无线协议作了详细的形式分析和性能评估,验证了已知的、存在的漏洞,并且给出了该协议的改进方案.     

White noise estimation for discrete-time systems with random delay and packet dropout

This paper is concerned with the optimal and suboptimal deconvolution problems for discrete-time systems with random delayed observations. When the random delay is known online, i.e., time stamped, the random delayed system is reconstructed as an equivalent delay-free one by using measurement reorganization technique, and then an optimal input white noise estimator is presented based on the stochastic Kahnan filtering theory. However, tb_e optimal white-noise estimator is timevarying, stochastic, and doesn＇t converge to a steady state in general. Then an alternative suboptimal input white-noise estimator with deterministic gains is developed under a new criteria. The estimator gain and its respective error covariance-matrix information are derived based on a new suboptimal state estimator. It can be shown that the suboptimal input white-noise estimator converges to a steady-state one under appropriate assumptions.     

Further results on limitations of sampled-data feedback

To control continuous-time uncertain dynamical systems with sampled data-feedback is prevalent today,but the sampling rate is usually not allowed to be arbitrarily fast due to various physical and/or computational constrains.In this paper,the authors examine the limitations of sampled-data feedback control for a class of uncertain systems in continuous-time,with sampling rate not necessary fast enough and with the unknown system structure confined to a set of functions with both linear and nonlinear growth.The limitations of the sampled-data feedback control for the uncertain systems are established quantitatively,which extends the existing related results in the literature.     

基于模糊时间窗的带容积约束选址路径问题

针对现实物流配送过程中顾客存在弹性预约服务时间的特征,采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,准确地反映客户需求与偏好。在仓库容量约束和车辆容量约束的基础上,以总成本最小和客户满意度最高为原则,建立基于模糊时间窗的有容积约束的双目标选址-路径问题模型。构造求解带模糊信息双目标模型的两阶段模拟退火算法,算法结合了扩展的节约里程算法与改进的邻域操作,同时嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征。最后进行数值实验,通过算例验证了模型和改进算法的可行性和有效性,可为实际的选址与运输决策提供重要参考依据。     

时间约束下鲜活农产品供应链应急协调契约

针对由1个生产商和n个零售商构成的鲜活农产品供应链,在考虑损耗和新鲜度的影响下,研究收益共享契约如何协调供应链应对突发事件,给出了正常情况下供应链协调模型;在突发事件引起市场需求、价格敏感系数和产品运输时间同时扰动情况下,讨论了突发事件对集权、分权供应链的影响。研究表明,当突发事件造成市场需求、价格敏感系数和产品运输时间同时发生扰动时,通过调整收益共享契约参数,可以实现对供应链的协调。     

基于符号时间序列直方图的高频金融波动预测

将符号时间序列分析方法与K-NN(K-Nearest Neighbors)算法相结合,提出了一种基于符号时间序列直方图的高频金融波动整体分布的预测方法。首先将时间序列符号化得到符号时间序列,并以符号序列直方图表示符号序列的分布,引入符号直方图时间序列的概念,采用K-NN算法得到下一个周期符号序列直方图的预测。在K-NN算法中,针对符号序列直方图的特点,提出以欧几里得范数,χ2统计量和相对熵作为选择邻居时的符号直方图序列相似度的度量方法,利用系统自身的几何特性确定符号直方图序列的嵌入维数。以上证综指5分时的高频数据检验了本文方法的预测能力。结果表明,本文方法预测所得结果整体误差均在可以接受的范围内,预测所得的分布与真实分布均值相同,但是方差较小。