及时条件下订货策略的随机双层规划模型及求解算法

给出及时条件下订货策略的随机双层规模模型.模型中将及时条件下的订货价格设为随机参数.采用基于随机模拟的遗传算法对模型进行求解,并给出算例来说明模型及算法的有效性,最后给出结论以及未来的研究方向.     

辨识动态系统噪声方差Q和R的新方法

对于带未知噪声方差的线性离散定常随机系统,引入左素分解可得到一个新的观测过程,它用两个滑动平均（MA）过程之和表示。用解相关函数矩阵方程组得到了噪声方差Q和R的估值器,进而基于新的观测过程的采样相关函数及其遍历性可得到噪声方差Q和R的强一致估计。算法简单,便于实时应用。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

基于亚太地区类SARS传染性疾病流行情景的供应链风险识别

供应链风险识别是指识别影响供应链运行、造成供应链脆弱性的不确定因素的过程。分析了供应链风险的形成过程,提出了包括供应链背景设定,风险因素识别,情景开发,供应链薄弱环节识别,风险组合构建、优化和评估的基于情景分析的供应链风险识别流程,并对总部位于英国的A公司进行了当亚太地区出现类似SARS的传染性疾病流行的情景时,其全球供应链风险的识别。最后对进一步的研究进行了展望。     

番木瓜性别鉴定方法研究

番木瓜雌雄异株,有雄株、雌株和两性株3类植株.雄株不结果,在生产上是无用的,雌株的果实不如两性株的果实市场价值高,因此,从经济效益考虑,对番木瓜植株进行性别鉴定是十分必要的.但番木瓜性别分化和性别表现较迟,这给番木瓜性别早期鉴定带来很大困难.多年来,人们一直在寻求早期鉴定番木瓜性别的方法.目前已经产生了一些番木瓜性别鉴定方法,本文系统研究分析番木瓜性别鉴定方法及其进展.     

遥感岩性识别研究进展与展望

综述遥感岩性识别的岩石光谱学机理与岩石光谱特征,总结目前常用的遥感岩性信息提取方法.认为深入研究岩石矿物的光谱学机理,不仅要测量单个矿物的光谱,分析其诊断性特征,建立和完善矿物的光谱库,更重要的是测量和研究多种矿物、岩石组成的岩性地层单位的成分与光谱的相关性特征、规律及其诊断性特征.建议我国南方遥感岩性识别研究应开展不同岩性地层单位的岩石地球化学特征与其上部覆盖土壤化学特征和植被生物化学特征之间的相关分析,寻找其对应的遥感光谱信息变化规律;加强遥感信息与非遥感信息的综合分析,探索对新的高空间分辨率、高光谱分辨率的其它遥感信息的岩性识别方法.     

基于免疫算法的悬架系统参数的辨识

在ADAMS中建立了麦弗逊与双横臂两种不同悬架形式的1/4汽车模型,依据其输入输出数据,利用免疫算法分别对两者的车身质量、悬架刚度与阻尼、轮胎的刚度及轮胎质量进行了辨识.仿真结果表明:使用辨识参数的简化模型可以替代真实模型并能够合理反映出由于悬架结构不同而引起的性能差异;免疫算法是参数辨识的一种有效方法,具有较好的全局寻优特性.     

基于杯[4]芳烃的选择性识别有机酸的荧光传感器

以杯[4]芳烃为平台、氨基吡啶基团为识别位点、萘环为荧光基团,合成了一类新型荧光化学传感器.采用红外光谱、质谱、核磁共振和元素分析方法对产物进行了表征,并对产物的性能及荧光分子识别有机酸的机理进行了研究.结果表明,所合成的荧光分子在乙腈溶液中能选择性识别芳香族有机酸,表现出荧光淬灭现象,其与有机酸络合能力的大小依次为:对氰基苯甲酸>对氯苯甲酸>对甲氧基苯甲酸>苯甲酸.     

基于线谱特征的水下目标识别仿真实验研究

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,在国民经济尤其在军事领域中,具有重要的应用价值。船舶辐射噪声中有着很强的线谱成份,这些成份分类或识别往往是非常有价值的。因此,利用线谱特征对舰船目标进行识别是水声领域研究的重要内容。本文在研究舰船辐射噪声线谱提取逄法的基础上,对多种型号和多种工况的大量噪声样本,进行了线谱提取。针对舰船辐射噪声线谱分布的特殊性,提出了筛选法和模糊推理分类法。利用这些     

基于神经网络的舰船全磁场部位识别

利用人工神经网络将舰船磁场的三个分量进行序贯融合处理 ,从而进行对舰船关键部位的精确识别 ,给出了处理方法及检验结果 ,并分析了提高网络推广性能的措施。     

基于启发式的多机器人SLAM地图融合方法研究

同步定位和地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题,提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图,并将局部地图信息发送至同一工作站中,以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地图。在机器人实物平台上进行验证,结果证明了多机器人SLAM的地图融合算法的有效性和准确性。