群体性突发事件调解、预警和防御的情景优化模型

社会调解是具有中国管理特色的群体性突发事件应急处置措施之一.我国群体性突发事件属于人民内部矛盾的定性、 以经济利益诉求为主导、通过社会舆情监控可以实现信息预警等特点.本文构建了群体性事件应急处置的社会调解、 信息预警和警力防御的优化模型,分析了多种应急处置措施的最优方案,并在冲击行动类型和防御目标的四种信息情景 下对理论结果进行数值分析.结果表明：当部署警力的防御成本较高时,地方政府部门在事态潜伏期或初期展开社会矛 盾大调解并提供经济补偿,将显著地降低事件造成的总损害;准确的预警信息能够优化警力防御范围,提高应急处置 效果;各政府机构独自为战的应急处置效果将变差.     

系统运行全部反馈环关键因果链分析法——以转型期火力发电系统实践为例

本文新建了系统运行全部反馈环关键因果链分析法, 此方法紧密联系系统实际, 首先用逐层法建立前期流率基本入树模型, 建立系统的（反馈网络）流图模型; 接着, 用枝向量行列式反馈环计算方法计算出系统的全部反馈环; 然后, 又紧密联系系统发展中的实际问题, 对全部反馈环逐条进行反馈环的因果链分析, 揭 示产生问题的不协调的全部制约因果链, 以及促进核心因果链, 建立关键因果链集合, 生成管理对策, 并促进对策实施. 实践证明, 系统运行全部反馈环分析法 是一个有效的系统分析新方法.     

基于信息共享角度的团购策略研究

随着社交网络的崛起,信息共享成为消费者行为的一个重要特征. 本文基于信息共享角度,在考虑消费者特基础上对商家的团购策略进行设计. 研究表明,随着信息共享难度或低信息消费者比例的增大,团购折扣价格家利润逐渐减小,但混合团购个人购买价格却先增后减; 同时,反从众、不从众和从众消费者的比例以及从性导致的保留价值差直接影响最优的团购策略; 而较高比例的等待敏感型消费者也会导致团购折扣价格的减小. 另外,只有当高低信息消费者之间的信息差较大且信息共享难度不大时,团购策略才优于传统边际策略.     

视频流媒体中源端基本层最佳速率确定算法

精细可扩展(fine grained scalable, FGS)编码是网络视频流行的编码技术之一. 采用FGS编码时, 基本层的速率选择需要在受益客户数量和视频编码效率之间进行折中. 为此, 本文提出了一个源端基本层最佳速率确定算法, 以最大化所有客户的观感体验. 论文首先提出了一个通过实验和曲线拟合建立 R-Q (Rate-Quality)函数曲线的方法, 在此基础上给出了缩小最佳基本层速率搜索空间的定理, 并针对单序列和多序列的不同特点和不问题复杂度, 提出了不同的算法. 针对单视频序化问题, 提出了改进的FGSOPT_N算法, 算法只用到了序列的R-Q函数曲线; 针对多视频序列问题是NP困难问题的实际, 提出了改进的定界MFGSOPT_N算法和改进的贪婪算法MFGS_N以确保找到最优基本层速率, 减少算法运行时间. 针对每种算法, 给出了实例进行算法效果的演示和对比. 结果显示提出的算法能可靠找到最优基本层速率.     

协同过滤推荐算法研究: 考虑在线评论情感倾向

协同过滤推荐算法通常是基于兴趣相似的用户行为来实现个性化推荐, 其核心义用户之间的兴趣相似度. 本文在传统的协同过滤推荐算法基础上, 考虑在线评论对用似度识别的影响. 在混合商品推荐中, 粗粒度识别评论情感极性; 而在同类商品推荐中, 细粒别每个商品特征的情感极性. 如果用户对产品的某个特征评价次数大于平均次数, 表明用户对征较关注; 如果对产品的某个特征评价低于平均评价, 表明用户对该特征较挑剔. 进而根据用户评论来建立用户偏好模型, 用户在评论中反映出来的相似度越高, 表明用户之间的偏好越. 实验表明, 同传统的协同过滤算法相比, 基于在线评论情感分析的用户协同过滤算法在率和召回率指标上有显著提升.     

地空导弹杀伤区数值化模型研究

针对杀伤区在地空导弹射击指挥中的快速应用问题, 提出了一种杀伤区数值化建模技术. 采用最小二乘法对零航路捷径垂直杀伤区边界数据点进行分段曲线拟合, 获得垂直杀伤区拟合数学模型. 然后用分段线性插值技术对拟合杀伤区进行处理, 用折线函数对拟合曲线进行分段逼近, 获得用封闭形表示的垂直杀伤区数值模型. 根据零航路捷径的垂直杀伤区数值模型, 设计了一种快速生成不同航路捷径上垂直杀伤区数值模型的算法. 最后, 对与杀伤区有关的目标射击诸元参数的计算问题进行了探讨, 给出了发射区远、近界等参数的计算模型. 通过仿真实例分析表明, 构建的模型和算法合理有效, 对地空导弹指挥控制系统的研制具有较大的应用价值.     

基于非形状及尺度的露天采场性能评价

采场性能是通过最大开采量和最小贫化率确定的. 目前的评价方法得到的结果是基于尺度的, 无法比较不同尺度采场性能, 而且不能考虑超欠采体的形状特征. 针对上述问题本文构建了一组与尺度无关的评价指标. 研究已有的评价指标, 些基本形状进行特征分析. 提出用圆度(C)表示超欠采面的规则程度; 用延度(E)表示超欠采面的分散性及覆盖性; 用半球度(H)表示超欠采体的等效深度; 用相对体积(Rv)总体评价采场性能. 确定了这四个无量纲指的范围和各指标的划分语义及其数值范围. 构建的评价指标体系做到了评价方法、评价指标和评价标准的统一, 就实现了不同尺度采场性能的比较. 通过对4个构造的采场进行评价, 得到了四个指标的评价值和语义, 最后确定了的潜在失效方式. 结果表明该方法简单易行, 结果符合实际情况.     

LEARNING CAUSAL GRAPHS OF NONLINEAR STRUCTURAL VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL USING INFORMATION THEORY CRITERIA

Detection and clarification of cause-effect relationships among variables is an important problem in time series analysis. Traditional causality inference methods have a salient limitation that the model must be linear and with Gaussian noise. Although additive model regression can effectively infer the nonlinear causal relationships of additive nonlinear time series, it suffers from the limitation that contemporaneous causal relationships of variables must be linear and not always valid to test conditional independence relations. This paper provides a nonparametric method that employs both mutual information and conditional mutual information to identify causal structure of a class of nonlinear time series models, which extends the additive nonlinear times series to nonlinear structural vector autoregressive models. An algorithm is developed to learn the contemporaneous and the lagged causal relationships of variables. Simulations demonstrate the effectiveness of the nroosed method.     

System deployment optimization in architecture design

Optimization of architecture design has recently drawn research interest. System deployment optimization （SDO） refers to the process of optimizing systems that are being deployed to activi- ties. This paper first formulates a mathematical model to theorize and operationalize the SDO problem and then identifies optimal so- lutions to solve the SDO problem. In the solutions, the success rate of the combat task is maximized, whereas the execution time of the task and the cost of changes in the system structure are mini- mized. The presented optimized algorithm generates an optimal solution without the need to check the entire search space. A novel method is finally proposed based on the combination of heuristic method and genetic algorithm （HGA）, as well as the combination of heuristic method and particle swarm optimization （HPSO）. Experi- ment results show that the HPSO method generates solutions faster than particle swarm optimization （PSO） and genetic algo- rithm （GA） in terms of execution time and performs more efficiently than the heuristic method in terms of determining the best solution.     

New rapid transfer alignment method for SINS of airborne weapon systems

Transfer alignment is an effective alignment method for the strapdown inertial navigation system （SINS） of airborne weapon systems. The traditional transfer alignment methods for large misalignment angles alignment use nonlinear transfer align- ment models and incorporate nonlinear filtering. A rapid transfer alignment method with linear models and linear filtering for ar- bitrary misalignment angles is presented. Through the attitude quaternion decomposition, the purpose of transfer alignment is converted to estimate a constant quaternion. Employing special manipulations on measurement equation, velocity and attitude linear measurement equations are derived. Then the linear trans- fer alignment model for arbitrary misalignment angles is built. An adaptive Kalman filter is developed to handle modeling errors of the measurement noise statistics. Simulation results show feasibili- ty and effectiveness of the proposed method, which provides an alternative rapid transfer alignment method for airborne weapons.