分形与复杂性

在科学的和隐喻的意义上讨论了四个问题：分形在整个复杂性研究中的地位，分形复杂在哪里？从分形看系统的时空复杂性，分形与自组织和他组织的关系。     

Delta算子描述的离散系统鲁棒滤波

研究基于Delta算子描述的线性不确定离散时间系统在稳态估计误差方差约束下的鲁棒滤波问题。目的是设计线性滤波器 ,使得闭环系统稳定 ,且闭环系统的稳态估计误差的方差满足预先给定的约束条件。基于Riccati方程或Riccati不等式方法 ,给出Delta算子描述的系统鲁棒滤波器的存在条件和显式表达式     

一个改进的微波近场乳癌检测仿真系统

根据微波近场乳腺癌检测仿真系统研究存在的问题,设计出一套比较完善的仿真软件。此次的更新点主要在于:1.加入了天线的线性极化设置;2.采用廖氏二阶吸收边界提高运算速率;3.能够实时观测电场或磁场的分布情况。采用confocal成像算法对仿真软件产生的数据进行处理,结果表明该软件产生的数据有效,能够用于今后成像算法的研究,对建立实际系统也有一定指导意义。     

基于HLA的维修保障仿真保守时间推进算法研究

高层体系结构(HLA)中的保守时间推进机制是以并行离散事件仿真(PDES)的保守算法为基础,而考虑不全面的时间推进算法会导致死锁。在维修保障仿真中,维修单元成员常常由于不满足保守算法而引起整个仿真系统无法向前推进。针对具有确定维修任务完成时间的成员不遵循本地因果约束条件的情况下,提出了强制时间同步法;针对具有不定维修任务完成时间的成员违反可预测性的情况下,提出了空事件法和任务阶段法。最终,通过实例验证了算法的正确性和有效性。     

复杂信号环境下非合作突发通信信号的实时检测

现有未知突发信号检测算法是基于噪声加单一突发信号的简单假设的,在实际复杂信号环境会产生大量虚警而失效。针对实际非合作突发通信信号的检测环境除噪声外还包含多个连续信号和一些短突发干扰信号,建立了复杂信号环境模型,提出了适用于此环境的基于短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)的时序检测器。该检测器利用突发通信信号时间上短持续的特点剔除连续信号和短突发干扰造成的虚警。对该检测器的检测性能进行了分析和仿真,结果表明在复杂信号环境中当常规检测器由于虚警概率很高失效时,该检测器可以同时获得较低的虚警概率和较高的检测概率,因而适用于复杂信号环境中非合作突发信号检测。该检测器运算量小,易于实时实现。     

基于组合预测的间断性需求器材预测

为了提高间断性需求装备器材的预测精度,提出一种组合预测模型。该模型从解释变量序列和自相关序列两个方面进行组合预测,对解释变量序列采用Logistic回归模型预测提前期非零需求发生概率,对自相关序列采用Markov过程估计提前期非零需求发生概率,整合两个预测结果得到最终的提前期需求。实验结果表明,该预测模型具有较高的预测精度。     

时滞对逻辑网络优化控制的影响

分析了包含两种个体的逻辑网络的时滞优化控制。其中第1种被称为机器的个体策略是固定的;第2种被称为人的个体具有自适应性,即能根据系统的整体状态做出策略的调整。以矩阵的半张量积作为逻辑分析的工具,分析了在状态时滞和输入时滞的影响下使人的收益最大的最优控制问题。理论分析显示状态时滞导致最优控制策略的周期长度增加,但人的最大收益值不会改变。最后提出仿真算法,其数值结果与理论结果一致。     

一种基于剩余能量的无线网络资源分配算法研究

针对采用网状网模式组网的WMAN中,提出一种由移动站电量余量决定的分配优先级的系统带宽分配算法,按需分配网络资源并提高网络整体性能问题。通过提高重要节点收发数据时的时间集中度,降低重要节点收发数据时的功率消耗,较大程度降低了重复迭代计算的算法复杂度。该算法可以通过启发式分配等效可分配时间和发射功率来优化系统的资源分配,亦还可以通过改变效用函数的斜度参数满足不同的业务特性。     

基于专家知识的模糊时间序列预测模型及应用

将投资专家的成功经验引入模糊时间序列模型,实现股票市场走势的多步预测。根据专家经验构造多个反映市场结构特征的变量并将其模糊化为模糊时间序列;建立具有多前件、高阶模糊关系的模糊时间序列预测模型;最后,将该模型用于股票指数预测。结果表明,与经典模糊时间序列模型相比,其预测精度有了较大提高。