基于综合赋权的风险型多属性决策方法

讨论了属性值是有限区间上的连续型随机变量的风险型多属性决策问题。首先,通过密度函数的变换,研究了风险决策矩阵的规范化问题。基于主客观赋权的思想,建立了一个确定综合权重的模型,并给出了求解此类问题的一种方法。最后,以属性值为区间数的多属性决策问题作为特殊情况,给出了实例。     

燃气蒸汽联合循环燃料系统动力学建模的分析研究

为了提高燃气轮机联合循环动力学建模的精度和适用范围,对影响燃料量的因素进行全面分析.提出将燃料量作为复合自变量进行燃料系统建模的必要性,确立以燃料指令、分配系数、机组负荷、转速和燃料低位发热量作为其简单自变量,采用模块化的灰箱建模法建立燃料系统动态模型.对仿真与实际机组的燃料指令和流量之间的匹配关系进行了研究,提出以燃料设计热耗量为枢纽的仿真系统燃料流量修正方法,建立了更加精确的稳态模型,提高了联合循环动力学模型对于燃料种类变化的适应能力.利用所建立的模型对气、液燃料的切换、混烧过程及机组起动过程进行了数字仿真,分析研究了其动态特性,表明该模型的精度和适应性得到明显的提高.     

遮蔽段总传热系数的计算

提出了一种同时考虑烟气辐射及对流来计算遮蔽段总传热系数的方法 (简称CRK法 ) ,利用现场收集到的 4套加热炉结构及不同操作数据 ,由传热速率方程和热平衡方程联立求解得出遮蔽段总传热系数值。将该计算值与CRK法及传统计算方法进行了对比 ,同时考察了管排与烟气错流换热时温差系数的影响。结果表明 ,CRK法的计算误差小于传统计算方法 ,在进行遮蔽段传热计算时 ,错流温差校正系数可近似按 1处理。     

求解两人博弈纳什平衡问题的定制临近点算法

针对一类不允许校正的两人轮流博弈纳什平衡问题,提出一种定制临近点分裂算法.该算法可用于模拟一种实际博弈活动:参与博弈的两个局中人轮流决策,且在一轮博弈中,每位局中人综合考虑对手上一轮与本轮所给出的决策,根据最优响应规则做出自己的相应决策.在一定假设条件下证明定制临近点算法全局地收敛到所考虑博弈的纳什平衡,数值算例验证了算法的有效性.     

基于快速最小距离树的肝脏图像非刚性配准

为精确诊疗肝脏疾病,针对CT肝脏图像中呈现出与相邻器官灰度值相似、边界不清晰,仅靠灰度水平法难获得理想的分割结果的问题,采用快速最小距离树度量多维特征,构造了Renyiα-entropy能量函数,成功完成了atlas和待分割图像之间的非刚性配准,实现了肝脏的自动精准分割.该方法的分割精度较传统互信息法明显提高,较传统Prim算法分割速度更快.     

高分辨率阵列感应测井倾角影响校正研究

倾角影响校正是大斜度井和高倾角地层中应用阵列感应测井数据正确解释的前提。针对高分辨率阵列感应测井(HDIL),研究斜井解析几何因子与数值几何因子响应特性,比较分析两种几何因子的优缺点,建立解析体积几何因子和数值电荷几何因子相结合的信号处理倾角影响校正新方法,推导出设计体积滤波器和电荷滤波器的基本方程及约束条件。计算机仿真表明,基于新方法设计的滤波器和算法在倾角小于75°范围内可以有效消除测井数据中的倾角影响。     

基于卷积神经网络的多天线Polar码联合解调-解码方案

为了验证运用神经网络进行信道解码的可行性,利用其提高短码长Polar码的译码准确率,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的多天线(multiple-input multiple-output)Polar码新颖联合解调-解码方案.搭建了一种包括4个卷积层,2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络,采用最小均方误差作为损失函数,通过计算机生成了Polar码编码的多天线数据并对网络进行训练,使训练得到的神经网络能很好地提取出Polar码比特间的关系特征,从而拟合出Polar码译码函数.仿真结果表明,在相同信噪比条件下,基于CNN的Po-lar码联合解调-解码方案的误码率优于已有的基于全连接神经网络方案;所提方案在不同码率的仿真实验中的误码率皆优于基于全连接神经网络方案,损失曲线的收敛速度更快,显示了基于CNN的Polar码联合解调-解码方案具有更好的泛化能力和学习能力.     

基于期权采购的政企联合储备应急物资模型

政企联合储备应急物资能够有效地改善政府单独储备物资所面临的储备过量或不足的困境,而通过市场化的契约机制实现政企联合储备可以克服行政强制手段带来的弊端.基于此,本文建立了基于期权采购的政企联合储备应急物资模型,通过推导获得政企双方的最优决策后,给出了企业参与联合储备的条件,以及在不同的现货市场条件下,与政府单独储备模式相比,政企联合储备模式能够提高物资总储备量且降低政府库存水平时契约参数的取值范围.在此基础上,本文给出了供应链达到协调以及政企双方实现合作共赢时的条件.最后,本文通过数值模拟对上述结论进行了验证,并进一步研究物资需求量不确定性对两种储备模式的影响,结果表明随着需求量不确定性的增加,与政府单独储备模式相比,政企联合储备模式的优势越发明显.     

双积分制下汽车生产商生产决策优化

本文研究了燃料消耗量积分和新能源汽车积分"双积分制"下汽车生产商生产决策问题,基于持股比例和内部期权协议建立了传统能源车与新能源汽车联合决策模型,在积分不足、积分富余和积分平衡三种策略情形下求解了最优定价、产量和内部积分协议价,并针对市场积分价格和汽车销售量的实际波动求解了生产计划的鲁棒区间及其应急调整策略.研究结果表明:持股比例主要影响内部协议价形成,持股比例越高,内部协议价越趋近于外部市场价;初始生产计划存在多维非对称鲁棒区间,汽车生产商可通过价格响应机制实现生产计划扰动管理及积分策略切换;控制积分交易限量将改变最优生产计划及其应急调整策略.