点迹-曲线关联算法的旋转对称群目标分辨

基于微多普勒效应分析的弹道目标识别得到了广泛研究,然而传统的微多普勒特征提取技术大都难以解决空间群目标的分辨与识别。针对这一问题,提出了一种基于点迹-曲线关联算法的空间群目标分辨方法。在以旋转对称群目标为研究对象的前提下,建立了具有滑动散射特性的目标模型并分析推导了散射点的微动表达式,利用点迹凝聚处理抑制了一维距离像旁瓣,在此基础上,提出了点迹-曲线关联算法分离出混叠的群目标微多普勒曲线,通过各曲线的极值包络特性差异实现了旋转对称群目标分辨。实验仿真验证了本方法的正确性和可行性。     

一种改进的粒子群优化算法

标准粒子群算法能够解决各类优化问题,得到了广泛的应用,也引起很多研究人员的关注.为了提高全局搜索能力,使其不易陷入局部最优,提出了一种新的优化策略.首先,采用了佳粒子的概念,每次更新时,对所有粒子进行排序;然后,在此基础上,对所有的粒子进行评估,衡量每个粒子是否可以保留;最后,删除那些不符合保留要求的粒子,同时生成相应数目的新的粒子,以保持种群的规模,从而提高种群的整体适应性能.实验数据表明,新算法提高了算法的性能,具有更好的全局性能.     

基于收益-风险双目标规划的随机能力扩张模型

能力扩张问题是指在不同计划期,根据不断增长的市场需求,调整生产能力,使产能与需求合适匹配以寻求企业盈利的最佳表现.能力扩张涉及长期的产能投资,是生产领域的战略决策问题.当面对不确定需求时,这一决策任务变得十分复杂,需要从回报与风险两个角度评估能力扩张方案的性能.本文基于Scenario树描述多阶段的随机需求,从而建立随机环境下能力扩张问题的Scenario决策模型.其中考虑两个决策目标:最大化利润和最小化期望下方风险,因而形成了一个双目标规划问题.为求解该问题,基于二进制粒子群优化技术,提出了双目标优化的粒子群算法.算例表明该算法可以得到近似Pareto前沿,且能揭示利润与风险的同向变化关系.     

自适应粒子群神经网络交通流预测模型

针对传统神经网络预测模型预测结果准确性低且存在大量无效迭代的问题,提出了自适应权重粒子群神经网络交通流预测(PSOA-NN)模型。首先根据待预测点的上下游观测点数和历史数据,随机初始化若干组模型参数并计算每组参数对应粒子的适应度;然后采用改进的sigmoid函数替代原有模型中的固定惯性权重,并根据其中适应度变好的粒子更新粒子速度和位置,一直迭代到粒子适应度小于预设值为止;最后将满足条件粒子对应的模型参数应用到神经网络模型,根据实时交通流数据预测出15min后的数据。仿真结果表明,使用PSOA-NN模型,可使得在同等预测误差范围内收敛速度提升0.6~1.7倍。     

四核碘铜簇及其五重穿插的双吡唑配位聚合物的结构与发光性质研究

本文报道了一种纯无机四核碘铜簇配合物Cu4I(4NH3)(4配合物1),并利用长链形双吡唑配体1,6-二(3,5-二甲基-1H-吡唑)-己烷与类似的四核碘铜簇构筑了一种五重穿插的配位聚合物(配合物2).拓扑网络分析表明:配合物1分子间通过弱I···H-N氢键形成了三维六连接bsn拓扑网络,而配合物2是一种五重穿插的dia拓扑网络.它们的发光主要归结为以碘铜簇为中心的激发态电荷跃迁(*CC).配合物1更大的斯托克斯位移和更低的发射能主要与Cu4I4配位单元间弱氢键和Cu4I4配位单元内部稍强的亲铜作用有密切关系.     

基于多目标离散粒子群的产品服务系统方案配置规则提取

为有效辅助工程师将顾客需求转化为产品服务系统方案,针对其技术特征,提出一种离散粒子群优化算法(DPSO)与帕累托(Pareto)结合的配置规则提取方法.该方法包括建立产品服务系统配置规则模型及构造Pareto-DPSO算法模型.Pareto-DPSO算法基于Sobol序列的频率初始化方法及离散化粒子更新方式,将连续粒子映射到十进制离散空间;并利用Pareto进行多目标下粒子优劣性评价,以获取非支配的最优规则集.以汽车产品服务系统方案配置设计为例,经与常规多目标粒子群算法及DPSO算法对比,验证了该方法对于解决多维空间内产品服务配置规则挖掘的可行性及有效性.     

基于改进量子粒子群算法的无分流换热网络综合

用数学规划法求解换热网络优化问题,当换热网络模型考虑所有分流情况时,会包含大量的连续和离散优化变量,因此对大规模换热网络的优化求解非常困难。相比有分流模型,无分流的网络模型结构简单,变量少,求解难度低。本文以分级超结构模型为基础,建立了无分流换热网络模型,以年综合费用为优化目标,提出用单层改进量子粒子群算法综合无分流换热网络,即在生成无分流换热网络结构变量的同时,生成换热负荷变量。相比有分流同步综合模型,不考虑分流的同步综合模型的复杂度和求解时间显著降低。采用两个典型算例对该方法的有效性进行了验证。     

基于能量和距离的无线传感器网络路由协议

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)是一种新兴的传感器网络。Leach(Low energy adaptive clustering hierarchy)协议是WSNs中最流行的簇类协议之一,它通过概率模型选择簇头,并且周期性地改变簇头来实现最大化的网络覆盖率和网络寿命。本文通过网络中节点的能量和所处的地理位置信息,对Leach协议中节点成为簇头的概率公式进行修正,从而改进协议的簇头选择算法,平衡网络的能耗,达到延长无线传感器网络寿命的目的。基于NS2(Network Simulator Version 2)平台的实验结果证明,改进的Leach算法可以延长WSNs的寿命。     

一维六方准晶压电材料中螺型位错与椭圆孔口的相互作用

目的根据点群6mm一维六方准晶的位错理论,通过一维六方准晶压电材料反平面问题的控制方程,研究含螺型位错与椭圆孔口相互作用时的应力场和电场的相互关系。方法根据复变函数方法,引入适当的保角变换,将椭圆孔口问题映射到单位圆来讨论。结果 1)得到了一维六方准晶压电材料含螺型位错时电弹性场的解析表达式;2)得到了椭圆孔口与螺型位错相互作用时应力强度因子解析表达式。结论由螺型位错与椭圆孔口的相互作用结果,这为研究一维六方准晶压电材料位错问题和断裂问题提供了重要依据。     

有限群的几乎τ-嵌入子群

群G的一个子群H称为G的几乎τ-嵌入子群,如果G有一个s-拟正规子群T使得HT在G中s-拟正规且H∩T≤HτG,其中HτG是所有含于H的G的τ-拟正规子群生成的子群.通过研究有限群G的Sylowp-子群(p是|G|的一个素因子)的极大子群的几乎τ-嵌入性,得到群G的p-超可解性.同时,又通过研究有限群G的极小子群的几乎τ-嵌入性,得到群G的p-幂零性.