EEG动力学模型中随机共振现象的仿真研究

脑电图(electroencephalogram,EEG)中随机共振现象的研究对于分析大脑系统的行为具有重要理论意义和应用价值.为了模拟大脑系统中检测信号的机制,提出使用信噪比、互相关系数、互信息率对比评价方法,对EEG动力学模型中随机共振现象进行了研究.实验结果表明,EEG动力学模型不但存在着周期随机共振现象,同时也存在着非周期随机共振现象.此研究为大脑系统中存在着随机共振现象的观点提供了一种新的证据.     

微观交通仿真中随机决策换道行为研究

车辆在自由行驶或者处于跟驰状态时,经常进行由慢车道向快车道以便于获得更好的行驶环境.这需要驾驶员根据交通环境状态做出是否进行换道的决策.通过分析快车道行驶车辆对当前车的影响,结合蒙特卡罗仿真方法,提出了一种新的换道随机决策模型.在不同的流量条件下,对车辆换道次数的实测值和仿真模拟值进行具有统计意义的显著性差异分析,验证了模型的有效性.     

基于蚁群算法的随机Petri网最优路径序列寻找

根据蚁群算法对SPN进行了一定的扩展,为SPN网络中的变迁增加了过滤和保留信息功能,为库所增加了过滤信息的功能,得出了一种带有记忆性的连续时间随机Petri网(MESPN).当MESPN运行时,利用充足量的托肯在网络中行走并且在行走过程中留下信息素来调整托肯路径的选择,使大量蚂蚁的行走路线不断逼近SPN网中时间延迟更短的变迁序列,最终在最短变迁序列上形成清晰的蚁路,从而在一定程度上解决了复杂SPN网的最优路径寻找问题.该算法充分考虑了每个变迁真正实施时间的概率特性,可以计算任意网型的变迁延迟时间概率分布.仿真结果表明,托肯可以有效地在最短延时路径上形成蚁路并且能够求得从初始库所到网络中任意库所的最短路径.     

Robust reliable guaranteed cost control for nonlinear singular stochastic systems with time delay

To study the design problem of robust reliable guaranteed cost controller for nonlinear singular stochastic systems, the Takagi-Sugeno （T-S） fuzzy model is used to represent a nonlinear singular stochastic system with norm-bounded parameter uncertainties and time delay. Based on the linear matrix inequality （LMI） techniques and stability theory of stochastic differential equations, a stochastic Lyapunov function method is adopted to design a state feedback fuzzy controller. The resulting closed-loop fuzzy system is robustly reliable stochastically stable, and the corresponding quadratic cost function is guaranteed to be no more than a certain upper bound for all admissible uncertainties, as well as different actuator fault cases. A sufficient condition of existence and design method of robust reliable guaranteed cost controller is presented. Finally, a numerical simulation is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

再保险定价的研究

对再保险的作用进行了说明,针对比例再保险和非比例再保险,建立了再保险定价的倒向随机微分方程,并进行了再保险价值研究。再保险定价方法以随机过程为基础,与传统的以概率统计为基础的再保险定价方法有明显的不同,它不用考虑死亡率、损失的概率分布等因素,为再保险定价提供了新的思路,丰富了有限的再保险定价方法,有重要的理论和实际意义。     

多种资源受限多项目排序问题的两层决策方法

分析了多种资源受限多项目排序问题的性质和特点 ,提出用两层决策方法建立这类问题的数学模型 .将基于直接搜索法的随机全局优化方法用于求解该问题的全局最优解 ,给出了具体的算法步骤 .计算示例表明 ,本文建立的模型和给出的算法能有效地求解多种资源受限多项目排序问题.     

股票日内收益非对称性检验

文章分别考察了1 min5、min和10 min等间隔抽样的股票日内收益,并利用样本偏度方法和基于偏t分布的LM检验方法对3种抽样频率的日内收益的非对称性进行检验;结果表明,随抽样频率升高,样本峰度系数增大,在1 min频率,样本偏度检验几乎拒绝所有股票和股票指数收益的对称性,而LM检验仅拒绝其中几只,但是在5 min和10 min频率,2种检验结果趋于一致。     

一类随机大系统的自适应有界镇定

研究了一类具有严反馈形式、含有有界不确定参数的非线性随机大系统的镇定问题,在充分考虑各子系统之间互联项影响的基础上,设计了这类组合系统的状态观测器,再运用反步法技术,通过构造四次型随机控制Lyapunov函数,设计出一种自适应输出反馈分散控制器.在此控制器作用下,所考虑的闭环、互联非线性随机大系统实现了概率意义下的有界稳定.仿真结果表明了该控制算法的有效性.     

随机奇异系统分布式最优分量融合滤波器

应用射影理论,基于奇异系统典范型分解,对带相关噪声的单传感器随机奇异系统,给出一种新的递推滤波器;当系统带有多个传感器时,基于线性最小方差标量加权的分量融合算法,给出了多传感器分布式最优分量融合滤波器.融合估计的每个分量分别由局部估计的相应分量按标量加权融合获得,它只需并行计算一系列标量权重.可改善各局部估计的精度和减小计算负担.推得了随机奇异系统任两个局部估计之间的滤波误差互协方差阵.仿真例子验证了其有效性.     

论郁达夫小说中自然的移情特征

郁达夫是在中西文化强烈碰触、冲撞下产生的一位现代作家。他是以表现个人孤冷感伤情绪的浪漫主义的典型代表。在他的作品中,对自然的渴望与追求与他张扬个性、表露自我情感不断冲撞、时刻纠结。他笔下的自然深深地打上了个人感伤情绪的烙印。他的“回归自然”带着一种士人逃避现实的矛盾。这种喜好自然而又不能从中愉悦自我的情绪在郁达夫的作品中多有体现。文章旨在从郁达夫的身世、创作理论以及同陶渊明的自然主义相比较等角度出发,对郁达夫作品中这种自然的移情特征进行一番简要的剖析。