熵损失函数下广义指数分布的可靠性估计

在广义指数分布场合下, 讨论了其参数、可靠性指标的估计及性质. 基于熵损失函数, 在共轭先验分布下, 通过对分布函数进行变换, 获得了该分布参数、可靠性指标的 UMVUE、最小风险同变估计、Bayes 估计和经验 Bayes 估计, 并证明了形如 [cT(x) + d]^-1 的一类估计的容许性. 最后运用 Monte-Carlo 方法对各种估计的 MSE 进行了模拟比较. 结果表明, 经验贝叶斯估计精度较高.     

农业强省的内涵特征、初步评价及发展策略

加快建设农业强国,要以农业大省为主要载体。根据农业强省的丰富内涵和特征,构建51个三级指标的综合评价体系,采用熵权TOPSIS法和耦合协调模型分析各省份农业强省的建设程度和子系统的协调发展程度。结果发现,目前农业强省发展程度普遍较低,且区域差异较大,东部地区优于西部地区;大多省份的子系统之间发展不够协调。因此,在建设农业强省时,要因地制宜发展特色农业产业,也要更加注重农业农村和农民的协调建设。     

基于熵权法的南县土地生态安全评价

基于PSR模型,从压力、状态和响应3方面构建南县土地生态安全评价指标体系,利用熵权法分析2009-2013年南县土地生态安全状况.评价结果表明,总体而言,2009-2013年南县土地生态安全水平呈逐年恶化趋势,由临界安全等级降为不安全等级;就子系统而言,压力子系统土地生态安全水平虽呈波动式上升趋势,但仍处于非常不安全等级,状态和响应子系统都呈波动式下降趋势,由不安全等级降为非常不安全等级;影响土地生态安全的主要子系统为响应子系统,其中城市化率、单位播种耕地粮食产量、单位耕地化肥使用量、水土协调度、第三产业比重、环保投资占GDP比重、工业废水达标排放率等为主要因素指标.     

基于多种群混沌遗传算法的GEO目标服务任务规划

面向地球同步轨道(geosynchronous Earth orbit, GEO)空间目标碎片清除、燃料加注等不同在轨服务需求,研究了“固定储油站+往返航天器”相结合的航天器任务规划问题。首先,建立了多任务混合的燃料最优双层任务规划模型,外层为目标服务序列规划,内层为轨道机动规划。随后,针对该连续-离散混合变量组合优化问题,提出了一种多种群混沌遗传算法(multi-group chaotic genetic algorithm, MGCGA),采用混合编码表征决策变量,引入立方混沌映射算子提高初始种群质量,多种群及精英保留策略使得算法在求解过程中能更为显著地逼近全局最优解。最后,参考实际GEO目标构建了典型算例,规划结果表明所提算法具有全局收敛性好、收敛速度快的优点。     

基于改进D-S证据理论的相控阵雷达作战效能评估

针对相控阵雷达作战效能评估中战场环境等不确定因素的影响,采用改进Dempster-Shafer(D-S)证据理论对其进行作战效能评估方法的优化。首先,通过构建相控阵雷达作战效能评估指标体系,明确评估指标并赋值权。其次,引入Kulsinski差异和模糊熵方法,对传统的D-S证据理论进行改进,减少指标在融合过程中的融合权重不确定性的影响。最后,通过改进D-S证据理论对评估指标进行数据融合,建立评估准确性较高的相控阵雷达作战效能评估模型。通过算例验证分析,所提方法能够有效减少融合过程中的不确定性影响,可实现相控阵雷达作战效能评估的目的,提高作战效能评估精度。     

冬小麦三种病害潜在适宜分布及其影响因子分析

为研究冬小麦赤霉病、白粉病和纹枯病三种病害的潜在适宜分布,从冬小麦病害发生的气象因子角度出发,利用World Clim-Global Climate Data(1970～2000年) 30年全球平均气象数据资料,通过最大熵物种分布模型,研究了三种病害的分布区域和影响冬小麦三种病害适宜分布的主要影响因子,分析病害潜在分布的气候因子效应。结果表明:小麦赤霉病潜在适宜分布区主要分布在苏南、苏中地区,风速、温度等气象要素影响其适宜分布区;小麦白粉病的潜在分布区以苏南、苏中为主,范围较大,江苏的北部和中部地区以块状分布的形式,分散在各主要城市周围;小麦纹枯病的适宜分布区主要集中在苏南、苏中城市周围一带,苏北主要分布在连云港、宿迁一带。研究结果可以为江苏省冬小麦这三种病害的预防及防御提供一定的气象科学依据。     

克隆整合在糙花箭竹补偿更新中的作用

克隆整合是克隆植物在遭受采食干扰后特有的补偿生长机制。糙花箭竹(Fargesia scabrida Yi)是大熊猫主食竹的一种,为研究克隆整合在该物种分株种群补偿更新中的作用,设置了不剪除和剪除25%、50%、75%等4种模拟采食强度的糙花箭竹样方,并对样方四周根状茎进行了切断、不切断处理。实验结果表明：1)切断根状茎连接使得出笋提前,并且出笋受切断根状茎和剪除强度的交互作用影响。2)除根状茎连接时剪除25%处理后补充率显著低于不剪除样方外,不论根状茎连接还是切断,糙花箭竹均能通过补偿生长消除剪除25%和50%的负面影响。剪除75%处理后,切断根状茎连接时出笋率和补充率显著高于不剪除样方,根状茎连接时恰好相反;新生分株的株高、基径和单株生物量不论根状茎连接还是切断均显著低于不剪除样方。3)与保持根状茎连接时相比,切断根状茎连接降低了不剪除样方的出笋率、补充率和新生分株的生长,但增加了剪除75%处理下的出笋率和补充率。因此,糙花箭竹能够通过补偿生长耐受25%和50%强度的采食干扰,75%强度的采食干扰显著降低了新生分株的生长能力以及根状茎连接时的出笋率和补充率,但刺激了切断根状茎后的出笋。研究提示克隆整合对糙花箭竹新生笋的萌发和生长具有重要的支持作用,但并不是补偿生长过程中主要的补偿机制。
     

多子种群PSO优化SVM的网络流量预测

针对网络流量的时变性和非平稳性特点,为提高网络流量预测精度,提出一种“多子种群”机制的粒子群算法和支持向量机的网络流量预测模型(Multi-Subpopulation Particle Swarm Opti-mization and Support Vector Machine,MSPSO-SVM).首先支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数编码成粒子位置串,并根据网络训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,然后通过粒子间信息交流找到最优SVM参数,并引入“多子种群”机制,解决粒子群优化(Particle SwarmOptimization,PSO)算法的早熟停滞缺陷,最后根据最优参数建立网络流量预测模型,并采用实际网络流量数据进行仿真测试.结果表明,相对于其他预测模型,MSPSO-SVM可以获得更优的SVM参数,网络流量预测精度得以提高,更加适用于复杂多变的网络流量预测.     

基于标记的改进分水岭分割算法

针对传统分水岭分割算法中存在的过分割问题,提出了一种基于标记的改进分水岭分割算法。该方法首先对原图像进行形态学开闭预重建,去除图像中的暗纹理和噪声,在计算形态梯度之后采用开闭后重建,然后,对重建后的梯度图像利用最大熵阈值方法进行标记处理,依据标记对原始梯度图像进行修正,最后使用分水岭算法在修正后的梯度图像上进行分割。从实验结果来看,该方法能较好地抑制传统分水岭算法的过分割现象。     

二维随机线性种群模型的矩分析

基于自然界中多数种群的发展过程都受到随机波动的影响,用随机过程刻画种群增长是十分必要的。本文基于随机扰动的影响,将状态变量看成随机过程,建立一个具有年龄结构的线性随机系统模型。为研究两种群密度的波动状态,根据统计学的方法得到了相应的协方差函数微分方程,这为了解弹尾虫种群密度的波动状态提供了新的视角。