空间点集配准算法研究

研究不同坐标系下空间点集的配准算法.所提出的算法分为粗配准和精配准两个阶段.粗配准是利用主成分分析方法对每个点集计算其3个主轴.然后通过空间变换将两个点集的主轴一一对应,使得两个点集大致对齐.精配准利用改进后的最近点迭代方法对两个点集进行局部优化,最终达到初始方向相差较大的两组点集在同一坐标系下的精确配准.模型实验验证了该方法的有效性和精度.实验结果表明,算法通过粗配准有效地将两组点集的主轴对齐,同时,精配准对粗配准的结果进一步优化,使得初始方向相差较大的点集间实现精确配准,提高了配准的精度.     

库存费用和价格可变的联合库存模型

考虑零售商面临的市场需求依赖于库存水平,产品的库存费用和零售价格与其存储时间有关,在供应商订货量是零售商订货量整数倍的情况下,建立了单供应商单零售商的联合库存模型.理论分析了最优订货策略的唯一存在性,并提供了寻求最优解的简单算法.最后,通过数值实例分析了模型中的参数对最优订货策略的影响.     

基于SP调查的需求组合模型参数标定方法

介绍了交通需求组合模型（CTDM）,建立了目的地方式选择组合模型,采用逐层估计的极大似然估计法对其进行参数标定.按照意向偏好SP(stated preference)和行为偏好RP(revealed preference)数据结合使用的要求对SP调查方法加以改进,开发了“基于互联网的个体行为调查设计及数据采集平台”进行数据采集.利用调查数据进行需求组合模型参数标定.以上海市嘉定校区学生观影行为为例,对所提出的方法进行验证.结果表明,通过改进的SP数据标定的参数具有较高的精确度.     

随机需求下三级供应链Qd-Ps联合契约协调模型

研究了随机市场需求下由制造商、分销商和零售商组成的三级供应链的协调问题.通过分散式无协调状态和集中决策状态下的供应链收益比较,采用数量折扣和价格补贴双契约机制,设计了Qd-Ps联合契约模型.并用算例证明了通过合理范围内的参数设置和取值,可实现供应链节点企业的利润共享,并促进供应链系统的有效协调.     

买方需求信息传递对住房搜寻影响的实验研究

采用实验经济学方法研究买方向中介传递住房需求信息对住房搜寻结果和过程的影响.基于信息不对称理论和多属性逆向拍卖理论,提出关于买方需求信息传递对住房搜寻结果和过程影响的两个理论假设;依据现实住房搜寻过程的特点,以检验理论假设为目的,在实验室中设计和实施了3组,共6局住房搜寻实验;并根据统计指标采集和整理实验数据,采用非参数检验方法分别对两个理论假设进行了检验.检验结果表明:买方需求信息传递与买方需求和住房的匹配程度正相关,与中介之间的属性竞争激烈程度负相关;此外,买方需求信息传递对买方收益、中介收益、住房搜寻时间、中介之间的价格竞争激烈程度均无显著性影响.买方充分传递需求信息有助于其搜寻到更合适的住房,且无其他负面影响.     

多维数字航道模型研究

分析了二维电子航道图和三维航道模型各自存在的优势和不足,提出了互相融合的多维数字航道模型.该模型在三维航道模型的水面上融合了标准的二维矢量电子航道图数据,方便进行航行状态、航线设计、船舶和航标管理中的空间计算和分析,在统一框架下很好地结合了二维电子航道图的宏观、精准、整体、简洁性和三维航道模型的局部、真实、直观的优点.最后,利用NASA的虚拟地球World Wind JavaSDK实现了多维数字航道模型,为多维船舶导航、船舶监控、航标遥测遥控等数字航道应用系统构建了一个基础平台.     

基于Google Maps API的船用PDA导航系统

为保障船舶安全航行,在现有PDA、GIS、3G等成熟技术基础上构建基于Internct的一种新型船舶环境信息导航系统.Google Map提供的服务具有开放武、低成本和易用性等特点,通过3G网络将其导入船用PDA的Android平台,采用WIFI技术实现AIS信息的短距离无线传播,并在卫星影像上叠加显示计划航线、灯浮、陆岸及AIS信息,实现对信息的查询及文本和语音通信,利用TTS技术实现语音导航.该系统具有携带方便、通信便捷、岸景识别及语音导航等鲜明特点.     

镇江高专外语系增设国际商务专业可行性分析

基于江苏全省特别是镇江市“十一五”以来国际商贸业的发展状况,通过专业人才需求情况的调查和镇江高专外语系办学条件的分析,论述了镇江高专外语系增设国际商务专业的必要性和可行性。     

面向领域用户的信息系统需求应用件的设计与实现

为让领域用户更加直接地参与到信息系统需求工程,使系统能更快适应用户及业务的需求变化,以领域用户为目标用户,提取信息系统的被管对象和业务元模型,设计了元模型的持久化和解析算法;采用可扩展的轻量级软件框架技术,对领域元数据用户建模应用件进行了研究,并通过某事务流程系统的应用实例进行个性化定制来说明其能大大提高软件生产和维护的效率。     

ISR-CDKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对捷联惯导系统（SINS: Strapdown InertialNavigation System）误差模型在大方位失准角条件下非线性的特点, 对非线性滤波算法的研究具有十分重要的意义。扩展卡尔曼滤波（EKF: Extended Kalman Filter）精度低, 而且需要计算复杂的雅可比（Jacobian）矩阵; 而中心差分卡尔曼滤波（CDKF: Central Difference Kalman Filter）虽然精度稍高, 但计算量大, 且算法不稳定。为克服以上不足,提出了迭代测量更新的平方根中心差分卡尔曼滤波(ISR CDKF: Iterative Square Root Central Difference Kalman Filter)算法, 并应用于SINS大方位初始对准中。通过滤波仿真, 进一步表明了ISR CDKF算法不仅具有更高的精度和收敛性, 同时具有较强的数值稳定性。