飞行计划集中处理的流量瓶颈点的识别与优化

为建设全国级的空中交通流量管理系统提供智力支持,将飞行计划集中处理这一手段,运用于预战术飞行流量管理阶段的流量管理方法和技术的研究之中,提供了一条新的研究思路.首先,利用过点时间预测算法计算过点时间,并根据过点时间统计出关键航路点的流量预测值;接下来,通过航路点容量模型识别航路上飞行流量大于容量的航路点,即流量瓶颈点;...     

竹叶中黄酮提取纯化工艺研究

采用正交试验的方法对竹叶中黄酮的乙醇提取条件进行了系统研究,同时采用大孔吸附树脂吸附法对纯化条件进行了研究.结果表明:以30倍体积80%的乙醇水溶液在80℃水浴中浸提3 h为最佳,4种大孔吸附树脂中AB-8树脂为纯化的最适树脂.     

新滑油滤清器的设计与试验

为进一步提高现有滤清器的过滤效率,设计开发了一种新型滑油滤清器.测试并计算了新型滤清器的压力降和原始滤清效率,并与原滤清器进行了对比.结果表明,新型滤清器的滤清效率分别比原滤清器提高5.72%和0.23%     

两通道软件无线电信道器的优化方法

提出一种新的两通道信道器优化设计方法。该方法以现有两通道FIR滤波器组设计方法为基础,通过减小阻带能量的优化算法得到性能更好的信道器。数值仿真表明,有效地增加了信道器中各滤波器的阻带衰减,得到高性能的两通道软件无线电信道器。     

应急设计框架:卫星总体方案设计

以卫星有效载荷总体方案变型设计为背景,探讨在人为或自然灾害的非正常情况下的应急设计方法．首先给出应急设计系统定义,然后给出实现应急设计基本依据：一是基于演化算法、Agent、人机结合和协同设计理论;二是仿蚁群社会应急行为．本系统的关键是,构造基干人与演化算法相结合的Agent（human—computer cooperation Agent,HC—Agent）,进而基于混合P2P网络模型构成多HC—Agent的协同设计系统,以使该应急设计系统具有抗干扰、自适应、快速响应的设计能力．     

模板技术在量子逻辑电路优化中的应用

为了提高量子逻辑电路的优化技术,减小量子逻辑电路的代价,对现有的模板技术进行了研究与分析,发现Maslov等人的模板并不完整,体现在模板控制线的寻找不完全.通过引入模板控制线库的概念,重构了模板,重构后的模板并不实现恒等的函数功能,但通过模板生成法则,可以动态生成更多的有效模板.同时给出了利用该方法优化量子逻辑电路的算法.数值实验结果表明,应用重构后的模板优化所有的3×3可逆电路,电路门数量均值减小到6.22.该方法在利用模板优化量子逻辑电路方面具有更高的效率和匹配成功率.     

基于管理视角的服务设计问题的研究综述与展望

服务设计是一项高风险和高投入的活动.在复杂、多变和不确定的市场环境中,如何利用科学的理论和方法来设计服务产品,在合理利用服务资源的基础上保证服务质量,是服务企业获得竞争优势的关键之一.通过对服务设计现有文献的梳理和回顾,首先分析了服务设计的相关概念和外延;然后基于管理视角,从服务模式、服务内容、服务流程、服务系统等几个方面对服务设计领域的相关文献进行了综述;最后,对新信息技术环境下的服务设计研究方向进行了展望.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

海量用户评论在APP更新设计中的参与作用挖掘

APP市场上用户发表的评论包含着对APP软件研发团队的有用信息,尤其是软件功能请求以及具有特定应用的用户体验内容,可以应用到APP软件的版本更新设计中.为了研究海量用户评论在APP软件更新和重新设计中的参与作用,本文提出一种基于词向量表征的句向量相似性计算模型,它可以用于度量来自更新日志文本和用户评论文本中的句子的相似性.然后,本文提出了APP产品的“更新日志-用户评论”匹配算法将不同语义匹配结果划分到不同的数据集.基于真实的APP市场上采集的海量APP软件升级日志数据和用户评论数据的实验证明了本文提出方法的有效性.研究结果还发现:APP开发团队对于用户评论内容的采纳不到20%,而且采纳的内容主要集中在APP软件功能方面.用户评论中众多内容指向企业的营销活动问题,这部分内容由于研发团队在企业运营中的管理角色所限,很少能够顾及.     

基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit, GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将其编码为网络安全态势值;利用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行超参数寻优,以加速GRU神经网络的训练。仿真分析表明,所提方法具有更快的收敛速度和较低的复杂度,并且在不同的预测时长下具有较小的均方误差和平均绝对误差。