模糊随机需求条件下供应链定期库存订货策略研究

在提前期内需求为模糊随机变量且提前期为可变情形下,建立由制造商和购买商所组成的供应链优化决策模型,其中购买商订货周期、目标订货点和进货提前期、制造商目标库存点为决策变量。首先推导出模糊随机需求条件下购买商、制造商和供应链的成本函数,然后进一步考虑总需求为三角模糊数,推导出购买商、制造商和供应链的模糊成本函数。在此基础上从供应链成本最小角度对模型设计求解,并运用具体算例验证模型的有效性。     

基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

“非汉字符号”相依序列回归函数加权核估计

讨论ρ相依序列非参数回归函数加权核估计的强相合性     

加入制度变量的货币需求函数协整分析

从目前中国货币需求现状出发，修正了1978年以来中国的货币需求函数及加入货币化进程这一制度变量，并运用协整分析对相关变量的年度数据（1978—2004）进行实证分析，得出以下结论：在长期内，实际M1余额、实际GDP、一年期定期存款利率和货币化进程指数间存在协整关系；实际M2余额、实际GDP、商品零售物价指数和货币化指数间存在协整关系。     

一种变论域分层模糊控制器

针对分层模糊控制器规则难以设计,精度难于提高的问题,提出一种变论域分层模糊控制器。由宏观的派生性,使用继承变论域分层模糊控制规则。文中讨论了论域伸缩因子的构造,给出了变论域分层模糊控制的算法步骤。该算法提高了控制品质,避免了增加参数或改变拓扑结构的缺陷。为了证明此种控制器具有良好的逼近性能,还探讨了控制器的灵敏度。最后用双容水槽系统实验验证算法的正确性。     

故障诊断专家系统知识获取的变精度粗集方法

针对故障诊断专家系统知识获取的问题，利用变精度粗集(VPRS)理论模型进行知识简化，并采用正则条件熵和互信息熵对故障特征的选择进行评价，实现最简诊断知识的提取，以建立专家系统知识库。对滚动轴承故障诊断的实验表明，该方法有效地弥补了传统故障诊断专家系统知识获取的不足，可正确地实现故障诊断功能，在实际系统的故障诊断中具有应用价值。     

自适应的over-relaxed快速动态均值漂移算法

为了解决高斯核均值漂移算法收敛速度慢、计算效率不高的问题,提出自适应over-relaxed快速动态更新方法改进高斯核均值漂移算法。首先,在静态均值漂移算法中引入数据集的动态更新机制,每次迭代后将数据集更新到新的数据点,然后,将迭代过程中聚集在一起的数据点用1个收敛点表示,逐步减少参与计算的数据,保证准确性的同时降低计算量。由于非正态分布的数据集动态更新时,主方向上的数据点的收敛速度较慢,采用over-relaxed的策略来提高主方向数据点的迭代步长,并根据数据集直径的变化,自适应地计算步长参数。实验结果表明,改进后的高斯核均值漂移算法以超线性的速度收敛,收敛点的应用降低了收敛过程中的计算量。     

利用线性回归模型对季节指数的估计

利用季节虚拟变量建立回归模型,通过季节虚拟变量的参数估计间接地估计季节指数,并且利用模型进行了一些传统的季节指数方法无法进行的推断统计.这是一种分析季节指数和季节变动的新思路。     

泰勒级数与随机泰勒级数的增长性

研究了泰勒级数与随机泰勒级数的增长性与正规增长性,并得出了它们与系数之间的关系。     

变结构模糊控制器在吊杆调速系统中的应用

论述了舞台吊杆计算机控制系统的软、硬件配置及结构,并将变结构模糊控制器引入吊杆控制系统中,成功地解决了舞台吊杆不同运动模式的控制及其准确定位问题．