基于遗传算法的制造网络服务质量优化

服务质量的合成是面向服务架构系统面临的重要挑战,评价面向服务架构制造网络最优化的典型标准是加工时间成本和系统响应时间.文中提出了一种应用遗传算法解决制造网络服务质量优化问题的新方法.首先用着色Petri网和排队论分别对制造网络的物流和信息流进行建模,然后应用遗传算法对该模型进行调度并获取服务质量的近似最优解.在该算法中,染色体采用分段基因编码,它们分别是制造网络物流和信息流调度方案的规则与加权系数的组合;遗传操作包括选择、交叉、变异3种类型.在每一代种群中,通过仿真得到与每个染色体相对应的各项性能指标值,以模糊综合评判方法求取制造网络服务质量适应度的函数值.实验结果表明,该方法能有效优化制造网络的服务质量.     

考虑BOM的FMS生产线能力规划问题

针对印刷装配板(Printed Wiring Board, PWB)的制造过程,建立了一个基于多种需求状态的多计划期多种产品类的能力规划模型.该模型考虑了机器的柔性、产品类的BOM(Bill of Materials)约束(物料需求约束)以及进行生产能力调整的风险.考虑该模型是一个大规模的混和整数规划问题,无法用一般的数学软件直接进行求解,提出了一种求解近似最优解的方法,首先应用启发式算法减少装配线能力调整决策变量的搜索空间,然后应用遗传算法进行搜索.最后通过实例分析验证了该方法的可行性及其在管理学上的意义.     

周内效应在牛市、熊市中的异化现象——关于中国证券市场的一个实证研究

基于行为金融学理论,考虑到不同市场环境下投资者的行为模式会存在差异,提出在研究日历效应时应将牛市和熊市区别对待.针对中国股票市场和基金市场的6个指数,按市场走势分为牛市、熊市两个时期,分别根据French的周内效应模型,运用EGARCH模型进行回归分析,然后依次采用日收益率差异检验和符号秩检验对回归结果进行分析.实证结果显示,牛市和熊市中的周内效应存在着显著差异.牛市时期表现出显著正向的周一效应,其收益率显著高于其他四个交易日,周四的收益率低于其他四个交易日;而在熊市时期则同时存在着显著为负的周一、周四效应,以及正向的弱周二效应.     

基于低秩稀疏表示的子空间学习研究综述

以基于低秩稀疏表示的子空间学习为研究对象,对近几年的相关研究工作进行了归纳总结.首先,阐述了子空间学习及低秩稀疏表示的概念;然后,根据迭代更新的方法,将基于低秩稀疏表示的子空间学习分为基于矩阵分解的子空间学习和基于谱聚类的子空间学习两大类;其次,对它们各自算法的核心思想进行了详细介绍,并对这些算法的优缺点进行了对比分析...     

矩阵秩的Sylvester不等式

本文利用矩阵秩的性质和分块矩阵运算技巧对Sylvester不等式进行了研究,给出了等号成立的充要条件,将其做了一定程度的推广,并得到了一些方便应用的充分条件,丰富了矩阵秩的性质.     

一种新的模糊神经网络删剪策略

模糊规则的数量直接决定模糊神经网络结构的复杂度和效率.基于神经网络自构行学习(NNSCL)算法,用共轭剃度预条件正则方程算法求取删除隐层神经元后的剩余权值,得到改进的NNSCL-1算法.将此算法应用到模糊神经网络的规则推理层,可以极大地优化网络的规则及结构,并且结构优化后不需要重新训练也能保持网络的精确度和泛化能力.仿真结果显示了此算法的有效性和可行性.     

实对称矩阵空间到Hermitian矩阵空间保秩1的加法映射

Sn(R)记实数域R上全体n(n≥2)阶对称矩阵构成的线性空间,Hn(C)记复数域R上全体n阶Hermitian矩阵构成的线性空间.确定了从Sn(R)到Hn(C)保秩1的加法映射的结构.     

基于字符行特征的车牌倾斜矫正算法

针对Hough算法在识别白色反光车牌时的不足,提出了基于车牌字符行特征的倾斜矫正算法.该方法采用通过字符行倾斜度恢复车牌原貌的机理,即从多个角度来对图像倾斜的方向扫描,分别记录各扫描平行线组中具有车牌字符信息的行数,对应字符行数目最多的扫描角度就是图像倾斜的角度.实验表明,该算法能较理想地减少车牌倾斜给车牌字符分割及识别带来的负面影响,运算量小且易行可靠.     

保对称矩阵张量积秩的线性映射

设Sm是复数域?上m×m对称矩阵全体.线性映射φ:Sm(×)Sn→Smn保持矩阵张量积秩,即rankφ(A(×)B)=rank(A(×)B),?A∈Sm,B∈Sn当且仅当存在可逆阵P∈Mmn使得φ(X)=PXPt,?X∈Sm(×)Sn.本文是对矩阵张量积空间上的线性保持问题的补充和发展.     

基于视频图像的火灾探测方法

图像型火灾探测是利用摄像机作为探头,对拍摄到的现场视频进行处理和分析,通过形体、颜色等变化特征探测火灾.本文提出一种基于视频图像的火灾探测方法,首先探测视频中是否存在移动区域,然后对移动区域内满足火焰颜色特征的区域利用HIS模型进行分割,分别分割计算区域的圆形度,面积变化率,闪烁频率及面积变化趋势特征等,最后通过分析特征进行火灾的探测.在此基础上,对提取的各项特征进行综合分析,从而实现火灾的探测和判别.仿真实验结果证明了算法的有效性.