普适化仿真网格中仿真服务迁移技术的研究

为了满足普适化仿真网格中节约网络带宽、资源配置优化和负载平衡、支持离线服务的应用需求,研究提出了基于移动Agent和上下文感知技术的仿真服务迁移机制.在实现上,定义了仿真服务迁移代理及其内部模块组成,设计了与外部环境进行交互的三类接口,设计了仿真服务和客户端与迁移相关的通用接口,实现了对仿真服务迁移全生命周期的管理;提出了一种基于上下文感知的仿真服务迁移策略.最后,给出了普适化仿真网格中仿真服务迁移的具体实现.     

基于低维SOM的可观测度分析方法及其应用

针对卡尔曼滤波器中状态可观测度的定量分析问题,提出了基于低维条带化可观测矩阵(strippedobservable matrix,SOM)的可观测度分析方法。该方法通过建立分段式定常系统(piece-wise constant system,PWCS)模型,证明了SOM与系统总的可观测矩阵具有同等的观测效力,在此基础上将PWCS模型的分段间隔作为SOM的区间分割单位,降低了其维数,进而用低维SOM的奇异值定义系统状态的可观测度。为避免定义中可能出现的基准值不确定性问题,将基准值的可信度及其影响因子引入到系统状态可观测度的定义中,给出了一种新的定义模式。最后以无源北斗/SINS深组合导航系统为例验证了该方法的有效性。     

改进的分形算法在弱小目标检测中的应用

针对单帧图像中的弱小目标检测问题,提出了一种改进的基于分形的快速检测方法。该方法首先利用图像的局部熵信息对目标进行粗定位,以得到一个包含目标的感兴趣区域,然后利用分形理论构造该区域的分维像,最后对分维像采用自适应阈值分割即可将弱小目标精确检测出来。与传统分形算法相比,提出的改进算法包含粗定位和细定位两部分,它将分形算法要处理的区域缩减到局部熵所估计的小范围内,从而克服了传统分形方法计算量大、抗噪性差的缺点。仿真实验结果表明,该方法能够稳健、快速、有效地检测弱小目标。     

三维微波成像中基于对比源反演的扩展方法

采用基于非线性对比源反演算法的成像方法来重建放置在微波暗室内的三维电介质目标。在成像方法中采用正则化方法和频率跳变(frequency hopping, FH)方法等扩展手段。三维实测微波数据的实验设置是多频率、多收发分置的。三维实测微波数据的重建结果验证了基于对比源反演算法的扩展成像方法在三维微波成像中应用的可行性和精确性,是一种有应用前景的解决三维微波成像问题的处理方法。     

闪烁输入下比例导引系统无量纲化研究

研究了目标闪烁输入下比例导引系统的无量纲化,得到了在闪烁输入下比例导引系统的脱靶量与弹目相对运动速度Vr无关,与噪声功率谱平方根Ka和系统动力学无阻尼自振频率的平方根(ω_n)~(1-2)成正比的结论,这些结论在工程实用中具有重要意义。     

基于遗传算法的泊位连续化动态调度研究

针对泊位调度问题,将岸线连续化,建立了泊位的动态调度模型。考虑到岸边起重机的分配对泊位调度中船舶的集装箱装卸作业时间的影响,根据规则建立了分配岸边起重机和确定船舶集装箱装卸作业时间的算法。基于泊位连续化动态调度模型建立了分段的染色体编码,分别反映船舶靠泊服务顺序和靠泊位置信息。基于实例,通过仿真计算,与泊位离散化动态调度进行了比较和分析。     

基于内部人寻租的扭曲性过度投资行为研究

基于内部人控制和寻租均能导致企业资金配置效率低下的成因阐释,在两层代理框架下构建了国有上市公司部门经营者寻租所导致的扭曲性过度投资行为模型.模型研究和扩展分析表明:1)企业内部生产部门的低效性直接驱动了其经营者的寻租行为;2)在国有股权虚置和内部人控制下,国有代理人采用股权融资资金补偿经营者寻租的外部选择权,引发了企业的过度投资行为;3)经营者寻租和国有代理人补偿行为的相互作用,使得资金在企业高效和低效部门之间的配置产生结构性扭曲,容易形成越低效越寻租,越寻租越过度投资,越过度投资越低效的恶性循环机制.     

关于偏好信息全序化的加权TOPSIS新方法

针对通过辨识矩阵无法求取偏序集,不能进行后续的偏好信息全序化算法的普遍问题,提出了基于粗糙集的加权TOPSIS偏好信息全序化方法。首先根据属性间差异程度计算各个属性的权值,然后再对信息系统进行加权TOPSIS排序分析。克服了原算法对信息表本身的过严限制,扩大了偏好信息全序化的粗糙集方法的应用范围。最后通过在球团厂中链蓖机-回转窑系统信息表的应用验证了该方法的有效性。     

最小二乘支持向量机分类器的高稀疏化及应用

为减少训练完毕之后的最小二乘支持向量机的分类计算量,借鉴神经网络的快速剪枝策略,提出了一种新的稀疏化算法:HS-LSSVM。它在主成分分析基础上,筛选出样本子集作为支持向量,它们既包含较多核函数矩阵信息,又相互独立性强,具有较好的代表性。算法将其余个体的信息转移至支持向量上,在实现高度稀疏化的同时,良好地保持了LSSVM的分类性能,并能适用于多类问题。对多个分类问题的测试表明,HS-LSS-VM具有稀疏率高,分类性能强,且稀疏化速度较快等优点。     

Petri网模型参数化可达图研究

Petri网是一种对并发系统进行描述和建模的重要数学工具,可达图是Petri网模型的主要分析方法。为了解决由于系统参数化造成的Petri模型可达图难以构造并且无法进行模型性质检验的问题,在分析现有参数化可达图方法的基础上,利用参数化标识提出一种新的Petri网模型完全参数化可达图构造方法。同时给出了这种可达图的有关特性及其证明,并举例说明了如何利用这种参数化可达图对系统进行模型性质检测。