不确定环境下链与链竞争的纵向控制结构绩效

利用贝叶斯统计推断方法和博弈理论构建市场不确定环境下链与链竞争的控制结构模型,分析市场风险、产品竞争强度对供应链纵向控制结构绩效的影响,从制造商与供应链系统角度识别了不确定环境下纵向控制结构选择的贝叶斯均衡与可能的囚徒困境,特别是,供应链系统控制结构选择不依赖于市场的风险环境,只取决于市场竞争强度,这显著不同于制造商对纵向控制结构选择还依赖于市场风险及零售商预测能力,该结果为不确定环境下链与链竞争的纵向控制结构选择提供了理论基础.     

量子连续粒子群优化算法及其应用

提出了基于量子理论的连续粒子群优化(Continuous Particle Swarm Optimization based on Quantum Methodology, CPSO-QM)算法,主要是采用了量子理论中的叠加态特性和概率表达特性.其中,叠加态特性可以使单个粒子表达更多的状态,潜在地增加了种群的多样性;概率表达特性是将粒子的状态以一定的概率表达出来.在基准函数的实验测试中,对比其它常用算法,结果显示本文提出的算法性能较好.在实际应用中,以丙烯腈反应器作为建模研究对象,提出了三种进化策略,实验结果显示,这三种策略训练的神经网络软测量模型都可以较好地预测丙烯腈的收率.     

基于RAGA的灰色BP神经网络预测模型及其对三江平原地下水埋深的动态预测

三江平原是我国粮食主产区之一,近年来农业水资源出现危机.预测该地区地下水动态变化趋势,对于指导该地区合理开发利用地下水有着重大的理论和现实意义.建立了基于RAGA的灰色BP神经网络预测模型.该模型克服了传统GM(1,1)模型存在明显系统误差的缺点,既具有GM(1,1)模型对数据确定性方面把握的长处,也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势.通过两种途径进行检验,结果表明该模型具有相对较高的预测精度.运用该模型对三江平原地下水埋深进行动态预测,未来五年内,如果仍按目前的发展模式,该地区地下水埋深仍将持续下降,从2007年到2012年,该地区地下水平均每年下降0.3m.预测结果对有关部门的政策决策具有一定的指导意义.     

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.     

基于广义预测算法的直接转矩控制仿真

针对电动汽车电机驱动控制系统结构复杂且系统性能受负载不确定性影响的缺点,提出了一种用于永磁同步电动机广义预测控制方法。从驱动系统动力学方程出发,建立了不依赖电机控制参数的驱动系统CARIMA模型,并采用广义预测算法对驱动系统的给定转矩进行了控制;为了获得良好的变速性能,实现了基于GPC的PMSM驱动系统的直接转矩控制;最后对系统变速过程进行了仿真。仿真结果对比表明,这种控制结构和方法能够实现对转矩变化的有效控制,使速度变化具有较好的平缓控制效果,在工程实际中有很大的应用潜力。     

可重复使用运载器再入弹道仿真

针对RLV再入特点,应用反馈线性化与模型预测控制相结合,设计了基于控制角与控制力矩间全反馈(非时标分离)条件下的反馈线性化控制器,实现了以控制增量做为优化变量、考虑模型状态和输入约束的模型预测控制器设计,解决了RLV再入模型的多变量耦合、参数不确定等非线性控制问题的平滑控制.最后在Simulink环境下建立了RLV再入仿真模型,应用RtFly快速原型系统完成了再入模型六自由度弹道实时仿真,仿真结果验证了该控制器能够较好跟踪制导参数,满足控制器设计指标和系统实时性要求.     

缓冲算子的光滑性

针对人们对缓冲算子提高建模精度原因的认识误区,提出了缓冲算子光滑性的概念,给出了缓冲算子能否提高序列光滑性的判别条件,分别研究了弱化缓冲算子和强化缓冲算子的光滑特性,并以实例加以验证.结果表明,弱化缓冲算子一定可以提高序列光滑性;而强化缓冲算子却在降低序列光滑性的同时提高了预测精度.提高序列的光滑性和消除冲击扰动因素的影响是提高灰建模精度的两个不同方面,对于稳定系统,序列光滑性是影响建模精度的主要因素,而对于冲击扰动系统,影响建模精度的主要因素是系统的冲击扰动.     

Fast motion estimation algorithm for H.264/AVC based on centered prediction

H.264/AVC video coding standard can achieve roughly half of the bit-savings over MPEG2 and MPEG4 for a given quality. However, this comes at a cost in considerably increased complexity at the encoder and thus increases the difficulty in hardware implementation. The high redundancy that exists between the successive frames of a video sequence makes it possible to achieve a high data compression ratio. Motion estimation (ME) plays an important role in motion compensated video coding. A fast motion estimation algorithm for H.264/AVC is proposed based on centered prediction, called centered prediction based fast mixed search algorithm (CPFMS). It makes use of the spatial and temporal correlation in motion vector (MV) fields and feature of all-zero blocks to accelerate the searching process. With the initialized searching point prediction, adaptive search window changing and searching direction decision, CPFMS is provided to reduce computation in block-matching process. The experimental results show that the speed of CPFMS is nearly 12 times of FS with a negligible peak signal-noise ratio (PSNR) loss. Also, the efficiency of CPFMS outperforms some popular fast algorithms such as hybrid unsymmetrical cross multi-hexagongrid search and a novel multidirectional gradient descent search evidently.     

电子中介中多数量的多属性商品交易匹配模型与算法

以电子中介中买卖双方的商品交易为实际背景,研究了多数量的多属性商品交易匹配优化问题。首先,在给出新的买卖双方多属性商品交易匹配度概念和计算方法的基础上,以最大化买卖双方加权匹配度为目标,建立了电子中介中多数量的多属性商品交易匹配模型。然后,依据模型具有大规模和非线性的特点,设计了嵌入混沌扰动的捕食搜索算法对模型进行求解。最后,通过实例计算,并与遗传算法进行对比分析,验证了模型与算法的可行性和有效性。     

具有委托代理特征的虚拟企业分布式风险管理

虚拟企业要取得预期的利润,就必须成功规避运行中的风险.根据虚拟企业合作运营区域的分布性以及联盟企业之间关系多样性的特点,采用分布式决策的思想对其风险进行管理,针对具有委托代理特征的虚拟企业,建立了委托代理的分布式决策虚拟企业风险管理模型,叙述了盟主如何设计激励与惩罚的机制,以及各盟员在该机制下如何决策各风险的控制措施及资金投入的问题,并设计了禁忌搜索算法对模型进行求解,仿真分析表明,该模型与算法是虚拟企业风险管理的一种有效方法.