随机微分方程平衡θ-Heun方法的稳定域

求解随机微分方程时,为了更好地得到数值解的稳定性,在θ-Heun方法的基础上,结合平衡法的思想,给出了平衡θ-Heun方法;对于带有乘性噪音的随机微分方程,得到平衡θ-Heun方法的稳定域,并研究了合适参数对稳定域的作用.最后,通过数值算例验证了相关结论.     

清潩河流域(许昌段)水质时空分布特征分析研究

采用主成分分析法对清潩河流域(许昌段)的水质污染进行分析及评价,揭示其水质变化的时空分布特征和水质污染因子。该区域水体污染呈现复合型特征,空间分布上主要污染因子为化学需氧量、生化需氧量、高锰酸盐指数和氨氮,时间分布上2012年和2013年污染物类别主要为有机物污染物和氮,2014年染物类别主要为有机污染和磷。2012-2014年各项水质指标监测结果的整体水平表明:干流的高锰酸钾指数、生化需氧量和总磷明显高于支流各断面,禄马桥断面的氨氮和总氮显著高于其他断面,氮磷污染清潩河上游(禄马桥)>下游(高村桥),有机污染清潩河下游(高村桥)>上游(禄马桥);年际间2012年和2013年水质整体上基本持平,但2014年水质恶化严重;年内污染物质分布呈现周期性变化规律,污染程度整体上丰水期<平水期<枯水期。     

不同因素对动物家域面积的影响

对动物家域大小的研究是动物生态学与保护生物学的基本研究领域之一,对评价动物的生境质量、生境选择、栖息地负载量具有重要意义.迄今对动物家域的研究主要集中在家域面积的测算方法,但研究不同因素对动物家域面积的影响是更重要的生态学问题.文章综述了不同因素对动物家域面积影响的研究成果,包括性别、季节、种群密度、捕食风险、婚配制度...     

关于物元可拓集的若干性质

推广了原有物元可拓集的定义,刻划了物元可拓集与事物集×特征集上的二元可拓关系之间的联系,给出了物元变换及其可拓域与稳定域的若干性质。     

机动目标在射击门下的概率模型估计

研究机动目标在射击门下的同一性分布可为火控理论中命中概率研究与应用提供一普适性的理论依据。分析了具有随机因素的机动目标在穿越射击门时的随机计数特征,给出了齐次泊松分布的推断,对具有二维独立自相关正态随机目标在矩形域和椭圆域下待机时间和滞留时间的概率密度估计及其误差进行了仿真研究,得到其密度估计模型及其误差为伽玛分布的补偿修正估计模型。     

一种基于动态服务规格的病态流控制方法

在区分服务网络确保转发(assured forwarding)服务中,提出一种基于动态服务规格(service profiles)的病态流控制机制。该机制在DS域的入口节点(ingress node)根据核心节点反馈的信息动态地调整病态流的当前服务规格和进入DS域的速率,达到控制病态流的目的。模拟实验表明,该机制可以有效地提高正常业务流的性能,控制由病态流引起的DS域内全局最大-最小不公平(global max-min unfairness)问题。     

复杂网络与社会网络研究范式的比较

从研究范式方面对复杂网络与社会网络研究进行比较.认为发生学视角的时间维度的分析与知识论域视觉的空间维度的分析相结合,可以提供历史与全面地认识事物的可能.首先分别从发生学及知识论域体系的视角,在比较中发现了复杂网络与社会网络研究范式的特点,然后以广州软件产业CEO社会网络与竞争关系复杂网络的研究为例,对这些特点做了具体的说明,最后进一步通过该产业的企业衍生社会网络与竞争关系复杂网络的联系,得出社会网络是产业竞争关系复杂网络的基础的结论.     

求解约束优化问题的动量粒子群算法

为解决约束优化问题,提出使用双可行域吸引子策略改进动量粒子群算法。该算法只需初始种群中有一个粒子位于可行域内,随着搜索过程的进行,整个种群自动进入可行域内搜索。一方面,在搜索过程早期,由于可行域内粒子少,所有粒子移向相同的吸引子,整个种群迅速进入可行域内。另一方面,随着进入可行域粒子的增多,由于每个粒子使用距本身最近的可行域吸引子,较好地维持了种种群的多样性,避免早熟现象的发生,使算法具有较好的寻优性能。与国际上当前解决约束优化问题的粒子群算法在4个标准约束优化函数上测试比较,实验结果表明本算法取得的最优值要优于其它粒子群算法。

Abstract：

The strategy that two good positions in feasible region worked as attractors was incorporated into momentum particle swarm optimization algorithm in order to resolve constrained optimization problems. The resulting algorithm only requires that one of the initial particles is in the feasible region, and then all particles in the swam automatically move into the feasible region. On the one hand, in the early iterations few particles appear in the feasible region and hence all particles move toward the same attractors, so the particles soon enter into the feasible region. On the other hand, as the number of particles in the feasible region increases, each particle adopts the most near attractor so that each particle has different attractor. Therefore, the algorithm maintains the diversity of the population, alleviates the premature, and hence achieves good performance. The algorithm is compared with other particle swarm optimization algorithms on four benchmark functions. The experimental results show that the solution of the algorithm is better than that of others.     

用于连续域优化的蚁群算法及其收敛性研究

蚁群算法作为一种新的智能计算模式,由于其离散性本质而在组合优化问题上取得巨大成功,但这也限制了它在连续问题求解中的应用.为此,提出一种用于连续域寻优的改进蚁群算法.算法的局部搜索基于解决离散问题的经典蚁群优化思想,全局搜索利用Ant Walk和Ant Diffusion技术, 且每代寻优结束后均采用"精英策略"把本代最优个体保留到下一代中.最后在理论上对其进行了收敛性分析,证明可较快地收敛到全局最优解,并用几个基准函数对算法做了仿真测试,均取得良好效果.     

基于压缩域信息的运动区域检测

运动对象检测是智能视频监控的基础,现有的运动对象检测算法在实时性和检测精度方面仍有待提高,提出了一种利用压缩域的信息运动区域检测算法,首先利用压缩过程中产生的运动矢量信息去除摄像机的背景运动,然后利用宏块的DCT系数,宏块类型等信息去除虚假的运动块,最后使用了形态学的腐蚀与扩张处理以提高检测精度.测试结果表明,本文算法速度快、能够准确检测出运动区域.