基于深度贝叶斯网络学习的不确定性建模方法

战场态势评估涉及很多不确定因素,对不确定性进行仿真建模能够提高态势评估的能力。针对参战对象多元、不确定性增多导致的无法全面准确表达不确定性问题,提出了基于记忆模块和变分自编码器的深度贝叶斯网络模型。采用生成模型设计了基于深度贝叶斯网络学习的态势评估模型;阐述了融合记忆模块的深度生成模型原理和模型的学习与推理过程;以某空袭行动为例构建贝叶斯网络,对所提方法进行了验证。结果表明:深度神经网络能够逼近隐变量的非线性变换,设计的记忆模块能存储深度神经网络提取的大量局部特征,通过学习自动得到了贝叶斯网络条件概率,增强了不确定性建模能力。     

Forecasting Government Bond Yields with Neural Networks Considering Cointegration

This paper discusses techniques that might be helpful in predicting interest rates and tries to evaluate a new hybrid forecasting approach. Results of examining government bond yields in Germany and France reported in this study indicate that a hybrid forecasting approach which combines techniques of cointegration analysis with neural network (NN) forecasting models can produce superior results to the use of NN forecasting models alone. The findings documented in this paper could be a consequence of the fact that examining differenced data under certain conditions will lead to a loss of information and that the inclusion of the error correction term from the cointegration model can help to cope with this problem. The paper also discusses some possibly interesting directions for further research. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

国内外物联网研究现状及展望

物联网以互联网为基础,通过多种信息传感装置实现物物互联,是信息科技领域发展的必然趋势.本文就物联网的基本概念、技术体系、关键技术等方面对物联网进行介绍,并根据一些事实对近年来国内外物联网的发展现状进行阐述,提出现阶段物联网发展存在的问题,最后对其未来发展进行了展望.     

基于MDA机制的跨洋航空网时隙分配方法

考虑到飞机跨洋飞行的限制性条件,提出了一种改进的多单元双向拍卖机制来满足跨洋航空主干网的时隙分配的需要。该机制将VCG双向拍卖和传统的多单元双向拍卖进行结合和改进,并从激励相容、预算平衡、个人理性和机制效率等方面证明了该双向拍卖机制的性质。最后的仿真结果表明,该双向拍卖机制具有较高的效率。     

A Neuro‐wavelet Model for the Short‐Term Forecasting of High‐Frequency Time Series of Stock Returns

We propose a wavelet neural network (neuro‐wavelet) model for the short‐term forecast of stock returns from high‐frequency financial data. The proposed hybrid model combines the capability of wavelets and neural networks to capture non‐stationary nonlinear attributes embedded in financial time series. A comparison study was performed on the predictive power of two econometric models and four recurrent neural network topologies. Several statistical measures were applied to the predictions and standard errors to evaluate the performance of all models. A Jordan net that used as input the coefficients resulting from a non‐decimated wavelet‐based multi‐resolution decomposition of an exogenous signal showed a consistent superior forecasting performance. Reasonable forecasting accuracy for the one‐, three‐ and five step‐ahead horizons was achieved by the proposed model. The procedure used to build the neuro‐wavelet model is reusable and can be applied to any high‐frequency financial series to specify the model characteristics associated with that particular series. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

稀土Ho3＋/Yb3＋共掺SrBi4Ti4O15高温铁电陶瓷的上转换发光及其温度传感特性

Sr Bi4Ti4O15是一种具有高居里温度（Tc）、高机械品质因数和大电阻率的铋层状结构铁电、压电多功能材料,通过掺入稀土离子的手段,可使其具有上转换发光的特性,并且可以在一定程度上改善其电学性能.在本文中,同时将Ho3＋和Yb3＋对A位的Bi进行取代,其中Ho3＋的取代量为0.06 mol-1,Yb3＋的取代范围为0≤x≤0.3,采用传统的固相烧结法制备了Sr Bi3.94-xHo0.06YbxTi4O15陶瓷.主要通过控制Ho3＋离子的量不变,调节Yb3＋离子的浓度来研究不同稀土离子掺杂量对Sr Bi4Ti4O15陶瓷的形貌、上转换发光特性、以及介电性能的影响.在使用980 nm的红外激光器对Sr Bi3.94-xHo0.06YbxTi4O15陶瓷进行激发下,从上转换发光图谱中可以观察到三个峰,分别为峰位在547 nm附近较强的绿色发光、659附近以及759 nm处的较弱的红色发光.同时可以看到,随着Yb3＋浓度的增加,绿色上转换发光的强度表现出先增强,后减弱的规律,且当Yb3＋取代量为x=0.15时,绿色上转换发光强度达到最大值.通过研究上转换发光强度与激发光功率的关系得到,绿色和红色上转换发光均为双光子吸收过程.在研究Sr Bi3.79Ho0.06Yb0.15Ti4O15样品上转换发光与温度的关系时,可以观测到随着温度的增加,547 nm处的绿色上转换发光和659 nm处的红色上转换发光的强度均随之减弱,且I659 nm与I547 nm的荧光强度比与温度存在线性关系,利用这种温度与上转换发光强度的关系,可将Sr Bi3.94-xHo0.06YbxTi4O15陶瓷应用于光学温度传感器.     

高折射率芯Bragg光纤的气体传感特性

应用全矢量有限元方法,分析了高折射率芯Bragg光纤的气体传感特性,通过计算Bragg光纤的结构参数、传输光波长与其传感灵敏度之间的关系,结果发现：同等条件下,传输波长越长,高折射率纤芯半径越小,高折射率介质折射率越低,高折射率芯Bragg光纤的传感灵敏度则越高.     

具有混合执行器故障的多智能体分布式有限时间自适应协同容错控制

针对多智能体编队系统执行器发生故障时,所引起的参数不确定以及系统瞬态不稳定问题,本文采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks, RBFNNs)对不确定参数(未知函数)进行估计。同时,基于反推技术设计出合理的自适应容错控制器,并通过有限时间理论保证系统实现瞬态稳定。首先,本文采用10个智能体作为被控对象,基于有向通讯拓扑结构理论,构建了非线性多智能体系统模型。其次,基于RBFNNs逼近特性,采用反推技术与动态面技术相结合,设计出合理的容错控制器,补偿多智能体中出现的未知非线性执行器故障,并采用有限时间理论解决系统瞬态不稳定问题。接着,基于Lyapunov稳定性理论分析了控制器的稳定性和快速收敛性。最后,通过两种算例对比,验证了所设计的控制器性能优于传统的反推技术,为工程实践提供了一种有效的研究思路。     

基于频域数字反卷积的磁场测量技术

车辆及舰船的磁场是超低频交变弱磁场。测量车辆和舰船的近场磁场分布是研究车辆或舰船磁场特征的基础。介绍了将频域数字反卷积算法应用到交变弱磁场测量，用软件积分取代模拟积分器，不但简化了磁场测量仪器的硬件，同时用系统的冲激响应修正了系统的固有误差。基于此原理研制的车辆磁场测量系统验证了这种测量方法的可行性与准确性。     

基于方差齐性检验的无线传感网火灾监测

为了提高火灾监测的精确度和预警的及时性,提出基于无线传感网采集数据的方差齐性检验算法。假设无线传感网中各个簇内数据服从正态分布,根据χ2分布检验算法将各个簇的方差进行假设检验,若各个簇的方差相等,则被监测环境正常;若不完全相等,则表明出现了火灾异常数据,通过F分布的方差检验法将相邻簇的方差排序,依次与最小方差进行比较,找到异常簇,从而实现火灾发生区域的定位,提取出异常簇的温度最大值并报警。仿真实验表明,该算法能够及时反映被监测环境的温度变化,同时能精确定位并根据火灾发生的不同时期给予不同的预警或报警。