基于历史数据的测试任务约简和故障诊断

针对部队航电组件测试任务繁重、故障定位率低的问题,提出一种利用历史数据来简化测试任务、提高故障定位率的方法。利用粗糙集信息系统理论,建立了航电组件故障信息系统模型;基于测试任务辨识函数和诊断允许误差对测试任务进行约简;基于最短测试时间选出最优测试任务集;利用贝叶斯最大后验概率进行故障诊断推理,将诊断问题归结为不等式约束极值问题;用0-1规划隐数算法求得最优解。最后以某型飞机惯导部件为例验证了方法的快速有效性。     

非线性优化GM(1,N)模型及其应用研究

GM(1,N)模型在因素一次累加弱化系统指标间波动性和灰性的基础上,建立了各因素线性关系的灰色模型,但其强制性的线性假设以及不够完善的求解方法致使其实际运用较少. 为解决这类问题,文章提出了两个非线性优化的GM(1,N)模型--非线性GM(1,N,x_1~((0)))和GM(1,N,x_1~((1)))模型,即在GM(1,N)白化方程的基础上建立因素间非线性关系,并通过BP网络拟合,最终得出拟合结果和预测值.进一步证明了两种非线性GM(1,N)模型均属于GM(1,N)的派生形式,并提出了运用非线性优化GM(1,N)模型进行指标预测的具体方法. 最后通过一个实例进一步表明该模型的可行性与优化性.     

Tier1算法分析及其VLSI编解码复用结构设计

针对JPEG2000中Tier1编解码算法的复杂度高和硬件实现困难,提出一种Tier1编解码复用的VLSI体系结构。该结构改进了传统的位平面扫描方法和Tier1串行解码模式,充分利用了硬件资源,在通道并行处理的基础上实现编解码复用,具有很高的编解码效率和资源利用率。     

基于ARMA（1,1）需求的多级供应链牛鞭效应仿真

在市场需求信息为ARMA(1,1)平稳可逆时间序列模型的前提下,首次建立了多级供应链各级成员以均方误差优化预测技术预测市场需求,以订货点法来确定订货量时多级供应链牛鞭效应理论及仿真模型,并利用仿真模型对多级供应链的整体牛鞭效应及其影响因素进行了详细的分析,研究表明供应链牛鞭效应和相关系数ρ与滑动平均系数θ之间的相互关系有关.     

延迟多重休假离散时间的Geomx/G/1可修排队系统的可靠性指标

首次考虑延迟多重休假离散时间成批到达的Geomx/G/1可修排队系统的可靠性指标,在假定到达间隔时间和服务台的寿命服从几何分布,而服务时间、延迟休假时间、休假时间和服务台失效后的修理时间均服从一般离散分布下,使用一种新的分解方法讨论了服务台如下的可靠性问题:1)在时刻n服务台处于"广义忙期"的概率;2)服务台的瞬态和稳态不可用度;3)服务台在(0,n]时间内的平均失效次数;4)服务台在"广义忙期"内的平均失效次数.得到了一系列重要的可靠性结果.     

基于成批排队的自相似业务性能分析

自相似业务建模及性能分析是ATM领域当前的研究热点。讨论了当前排队模型的特点与不足,从分组层次上提出了一种新的模型。利用成批排队理论对系统的性能指标进行了分析,对模拟流量的自相似性及排队性能进行了实验仿真,研究了确定模型参数的方法,证实了理论结果的正确性。实验结果表明,从分组层次上建立的排队模型在性能上优于ON-OFF源层次上的模型。     

虚拟机床可视化设计相关技术的研究与应用

介绍了虚拟机床系统设计制作中的主要及关键技术。给出了系统的软硬件平台,说明了虚拟机床三维场景的绘制方法,探讨了机床几何建模和对大数据量的场景进行优化的技术,并就三维鼠标在虚拟制造机床中的应用以及视点控制等关键技术、MFC中关键类的调用等进行了说明。     

基于GA神经网络的自适应预测控制的设计与仿真

针对自适应预测控制抗干扰、鲁棒性与实时性的矛盾，根据遗传算法优化后的神经网络具有很强的自适应性和学习能力、记忆能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力，文章提出了一种新的自适应预测控制，成功地避免直接矩阵求逆，仿真表明该算法具有良好的综合性能和鲁棒性。     

家用冰箱部件模型的分析与建模思想

依据自顶向下的软件开发方法，从用户对冰箱动态仿真软件的功能需要入手，分析了冰箱整机及各个部件在不同时刻，不同工况下的动态运行特性，提出了各部件的建模思想及模型选取策略，根据当前仿真技术水平及硬件条件，认为压缩机采用稳态模型，蒸发器和冷凝器采用动态分相集中参数模型，毛细管采用稳态模型，箱体负荷计算采用传递函数模型比较合适，根据以上思想建立的冰箱仿真各个部件的模型，已成功地用于冰箱仿真软件的开发。     

基于改进群组G1赋权的生态评价模型及省份实证

利用“驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR)”模型构建了生态系统综合评价指标体系框架, 通过对指标海选, 筛选和理性分析最终确立了生态系统的综合评价体系, 应用改进群组G1方法确定指标权重, 对我国14个省区的生态进行实证分析. 首先,通过采用DPSIR概念框架构建指标体系, 将人的需求、经济发展和社会进步等要素纳入生态系统评价中, 克服现有生态评价片面关注环境与资源状况或只关注环境保护与治理状况的不足; 其次,通过赋值向量相似度或等价变形后的序关系相似度给专家赋权的方式来反映专家的知识和经验; 最后,通过在压力准则层中加入自然灾害指数反映自然灾害对生态的影响, 改进了DPSIR模型只考虑到人类的活动对于自然环境和资源的压力的片面性.