基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

网络课件中动态题库的研究

网络课件以其良好的交互性和多媒体功能倍受学习者青睐。近几年来网络课件数量剧增,但对试题库的研究与开发相对简单,给用户提供的试卷或者习题不论是动态或者静态的,均不能很好地考虑网络上不同用户的需求。为此,文章着重从不同用户的需求和提高组卷效率出发,智能地、高效地生成不同需求的试卷或者习题以满足不同用户,同时为提高组卷效率而提出了多种策略相结合的组题方式。     

构造概率模型巧妙解决数学问题

举例说明如何构造概率模型解决代数、分析中的一些问题，进一步阐述概率思想应用的广泛性．     

地面预制钻井井壁结构的概率极限状态设计法研究

本文根据钻井井壁结构可靠性分析结果,参照《建筑结构设计统一标准》和有关设计规范,确定了地面预制钻井井壁结构的概率极限状态设计实用表达式和分项系数,建立了该种井壁结构的概率极限状态设计法.并给出了该设计法的设计程序和应用结果.     

约束力学系统的Noether对称性

利用变分法研究非完整约束力学系统的Ｎｏｅｔｈｅｒ对称性问题,结果表明,如果非完整力学系统的动力学性质和约束的几何性质满足某种条件,那么该系统的对称性与守恒量之间也存在着对应关系。     

安全域的方法学及实用性结果

简要介绍了安全域的方法学，列举了其优越性，定义了注入空间上保证暂态稳定的实用动态安全域(PD—SR)和割集功率空间上保证静态电压稳定的安全域(CVSR)，给出了关于它们的临界面可用超平面描述的两个重要事实，同时解释了这些超平面形式的安全域边界可以大大降低概率的安全性评估计算量的原因和可使一大类电力系统调度最优化问题中暂态稳定约束和静态电压稳定约束难以处理这一棘手的问题变得十分简易的原因。     

证券组合投资选择模型的约束满意度解

利用模糊数来描述证券组合的预期收益率和风险损失率，对证券组合投资问题建立了一种模糊线性规划模型，并讨论了利用模糊约束满意度将模型转化为普通线性规划模型的方法，最后给出了一个具体的例子。     

分布式数据库中海量数据采集完整性约束

在分布式数据库系统的建立过程中,需要把大量的异构信息转化成数据库管理系统可以识别和处理的数据.在把信息装载到数据库前,需要对这些源数据进行完整性校验.利用数据库关系的偏序性把数据划分成不相交的子集,给出了一种描述数据库统计概貌的模型,把全局完整性约束局部化,对以文件形式存在的源数据进行分布武完整性检查,然后在后台将其批量装载到数据库中.此种方法在黑龙江省防洪决策数据库系统的建立过程中,明显提高了数据的可信度及装载效率.