基于聚类动态面板引力模型的国际贸易网络研究

本文提出一种针对网络型数据的聚类动态面板引力模型,用于国际贸易流量网络的研究.该模型假设各贸易国分属于不同的潜在类别,各国间贸易流量对应的模型系数由出口国和进口国所属的类别决定.提出使用马尔可夫链蒙特卡罗方法对模型参数以及各贸易国所属的潜在类别进行贝叶斯估计.对2001-2015年60个国家间的贸易流量数据进行了实证分析.结果表明,所提出的模型能够对贸易国进行聚类,有效地提高贸易流量预测的精度.所提出的聚类动态面板引力模型可以被广泛的应用于其他动态网络型数据的研究.     

网络博弈合作剩余收益分配的协商方法

参与者在进行网络博弈时有机会与其相邻参与者签署协议进行合作,此时参与者之间的博弈关系构成了一个网络结构,并可以使用无向图来表示.参与者之间依据网络结构选择合作对象进行合作,进而产生剩余收益,而剩余收益通过协商的方式在两个参与者之间进行分配.本文依据协商理论与匹配理论,研究网络博弈环境下参与者之间如何签署协议进行合作,进而分配合作产生的剩余收益的问题,称为网络协商博弈,并给出基本的可行解的形式.通过限制参与者可以签署协议的数量,本文对网络协商博弈进行分类,使用协商与匹配方法研究每一类网络协商博弈的合理解的具体形式并设计求解方法.本文的结果表明:参与者之间的合作以及合作收益的分配不仅与网络博弈自身有关,而且与参与者能够签署的合作协议数量有关.研究拓展了协商方法在网络协商问题中的应用,为多边合作对象的选择以及合作剩余收益的分配提供了参考.     

一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.     

计算机辅助产品配色设计系统的构造研究

当现有的配色理论直接应用在产品上时,色彩配置往往会受到产品特有的形态与属性影响,从而与目标意象发生偏差。为了降低产品配色的意象偏差,文章拟构建产品配色的问卷系统,基于配色理论设计问卷,配合神经网络和遗传算法模拟消费者的意象评价,提供符合产品形态的配色建议,并在此基础上提出了计算机辅助配色设计系统的框架和实现方法。     

基于改进神经网络的模糊聚类算法

文章提出了一种新的聚类方法NFC,首先用模糊逻辑神经元网络的聚类算法和Cauchy训练的模拟退火算法相结合的局部算法得到初始聚类中心,然后用FCM算法进行模糊聚类;实验证明,NFC算法在一定程度上解决了FCM局部极值问题且有效性非常高。     

基于免疫网络理论的动态超变异免疫算法

基于免疫网络理论,提出了一种动态超变异免疫算法,该算法通过采用新的超变异方法增强了算法在解域的搜索能力。同时根据抗体的激励水平进行免疫调节操作,保持了抗体群的多样性。最后根据随机过程的理论知识,证明了该算法的收敛性。仿真结果表明:该算法采用格雷编码时的性能优于用二进制编码实现的算法,与遗传算法和克隆选择算法相比,不仅收敛速度快,而且全局搜索能力强。     

神经网络模型在面板坝堆石体施工期沉降变形预测中的应用

在分析面板坝堆石体施工期坝体沉降影响因素的基础上,将影响沉降的主要因素作为网络输入参数,以测点沉降量作为网络的输出,建立了神经网络模型.以水布垭面板坝堆石体为例,将模型预测值与实测结果进行了对比,结果表明,预测值与实测结果比较接近,该神经网络能很好地反映面板坝堆石体施工期沉降变形与其影响因素之间的非线性映射关系,预测结果可作为后期填筑反馈设计的依据,同时可通过网络输入参数的调整检验某一因素对坝体沉降的影响程度.     

基于区间直觉模糊数ANP的体系贡献率计算方法

体系贡献率主要用于体系建设中度量装备对体系的贡献程度。为解决目前体系贡献率计算存在的一些问题,提出一种“任务–能力–指标–装备”的多层次装备指标体系结构。考虑了装备指标体系结构、网络分析法和区间直觉模糊数的特点,提出了一种基于区间直觉模糊数的网络分析法以得到更准确的体系贡献率。实验表明,该方法不仅能够解决体系贡献率计算公式现存的问题,而且与AHP(analytic hierarchy process)和ANP(analytic network process)相比,可以得到更准确的体系贡献率,为体系建设提供更有效的支持。     

基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC (mobile edge computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（improved fireworks algorithm based on convex optimization, CVX-FWA）来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。     

扰动累积下基于数字孪生的车间重调度

针对隐性扰动累积下车间重调度问题,搭建车间重调度决策服务,实现数字孪生驱动的扰动累积下的车间重调度。提出一种调度参数更新的方式,采用随机概率分布来描述调度参数的分布,提升调度参数的准确性;利用孪生网络搭建隐性扰动检测模型,以实时数据为输入,实现重调度的启动时刻的判定;从历史调度数据中提取用于调度知识挖掘的样本数据,利用伪孪生网络获取工序和机器的状态数据的映射关系作为调度规则,用于车间的重调度。仿真实验证明了所提数字孪生驱动的重调度模式的可行性。