贝叶斯网络仿真元模型及其在装备战场损伤仿真中的应用研究

结合装备战场损伤仿真系统,研究了贝叶斯网络仿真元模型的构建方法.从条件概率角度描述了仿真模型输入参数与输出参数之间的映射关系,研究了构建贝叶斯网络仿真元模型的可行性,分析了贝叶斯网络仿真元模型的优点;研究了贝叶斯网络仿真元模型构建过程中的关键问题,包括:元模型参数的确定、原始模型参数向贝叶斯网络节点的转化、联结强度的计算、衍生元模型的构建;针对不完全信息条件下装备战场损伤快速定位问题,研究了基于K2算法的贝叶斯网络仿真元模型构建方法;构建了某型高炮的战场损伤贝叶斯网络仿真元模型.     

一种计算工作时间参数新方法

为了编制和优化施工进度计划,计算构成施工项目的各项工作最早开始时间、最迟开始时间、最早完成时间、最迟完成时间、总时差和自由时差等时间参数十分重要.提出了一种计算工作时间参数新方法.该方法以工作完成时间为决策变量,通过建立和求解线性规划模型来得到各种工作时间参数.其建模思路清晰,不需绘制网络图,能用通用办公软件EXCEL求解.模拟计算表明,用该方法与用标准网络计划技术计算出的工作时间参数完全一致.     

一种新型的局部连接BP网络模型及应用

局部连接神经网络简化了网络结构,提升了网络收敛速度和减少了网络训练复杂度,可用于函数逼近和系统建模.为了采用直观的建模方式对实际系统网络拓扑逼近,对此文章提出一种新型的局部连接BP网络模型(local BP neural network,LBPNN).该模型的网络结构可以模拟任意前馈型网络拓扑结构,其网络模型中的连接权和神经元与被模拟的网络拓扑中的边和节点一一对应.传统带约束的非线性规划和智能优化算法,其参数辨识受限条件多和算法代价较大,同时提出了与LBPNN模型相应的一种新型的带约束的随机梯度下降法(constrained stochastic gradient descent,CSGD)对其权值参数进行训练.通过算例仿真验证了CSGD训练算法的有效性,稳定性和鲁棒性.     

人工神经网络在SARS疫情分析与预测中的应用

讨论人工神经网络在 SARS疫情分析与预测中的应用 .采用三层结构的反向传播网络 ( Backpropagation network,简称 BP网络 ) ,对 SARS在中国的传播与流行趋势及控制策略建立了网络模型 .并利用实际数据拟合参数 ,针对北京、山西的疫情进行了计算仿真 .结果表明 ,该网络模型算法收敛速度较快 ,预测精度很高     

基于模糊参数的随机网络F-GERT模型研究

针对随机网络研究中活动参数的不确定,提出了模糊随机网络F-GERT模型,利用梯形模糊数表示F-GERT模型中的活动参数,给出了串联结构、并联结构和自环结构F-GERT模型中活动参数的计算方法,最后文中给出了算例,丰富了GERT网络研究内容。     

运动员跳台跳水运动学分析

为探究运动员跳水完成动作时间与体型的关系,根据角动量守恒原理建立了跳台跳水的运动学模型.首先利用欧拉角描述人体的姿态参数,随后结合旋转矩阵推导各姿态角速度之间的关系;将人体分为9部分,分别计算各动作下的转动惯量;利用微元分析法求解人体姿态参数进而得到运动员完成翻腾转体等动作的完成时间.该运动学模型的建立与分析为跳水动作难度系数的设置提供了参考,为具有腾空类体育动作的运动学参数计算提供了方法.     

基于加权局域世界的金融网络演化模型研究

在加权局域世界网络模型的基础上,文章将复杂网络与金融系统相结合,提出一种新局域世界的加权金融网络模型.其主要思想是在加权局域世界网络中引入了服从指数分布的增长方式和双向择优选择的连边方式.利用平均场理论和仿真模拟得到网络节点度、强度和权值都服从幂律分布,其分布指数与所取参数有关.通过网络拓扑性质的研究和沪市A股股票数据的实证研究,发现该金融网络模型具有层次结构和异配特性,与实际网络具有相似的拓扑结构.     

基于非线性混沌时序动力系统的预测方法研究

主要研究由混沌时序所确定的非线性动力系统的预测方法．研究了非线性自相关混沌模型的结构,模型阶数的确立技术．将神经网络和小波理论相结合,研究了小波变换神经网络的结构,给出了小波神经网络的学习方法;提出了一种新的基于小波网络的参数辨识方法．该方法可以有选择地提取时序中的不同的时间、频率尺度,实现原时序的趋势或细节预测．通过对混沌时序进行预处理,并比较预处理后的预测结果,得到了一些有益的结果:用非线性自相关混沌模型采用小波网络对模型参数进行辨识,其辨识的准确程度较高,用该模型对混沌时序(包括含有噪声)的预测比较有效．     

基于里程碑事件的航空复杂装备研制进度风险管理研究

结合我国航空复杂装备研制现状,分析航空复杂装备研制的全过程,构建了基于里程碑事件的航空复杂装备研制进度GERT网络模型,求解得到航空复杂装备研制过程进度时间及方差,在该模型的基础上确定进度风险发生概率,进而对整个项目研制进度风险量化分析,并通过弹性分析确定关键里程碑事件的网络参数变化对整体研制进度风险的影响,分析得到关键进度风险控制点.最后以某飞机研制项目为例,通过建模分析验证研究方法的有效性.     

基于FHM模型的非线性网络化控制系统H_∞优化控制

研究了一类具有随机网络诱导时延,数据包丢失和扰动的网络化控制系统H_∞优化控制问题.针对一类非线性被控对象,基于状态反馈控制器,建立了网络化模糊双曲正切混杂系统模型.根据Lyqpunov稳定性理论,给出了系统可实现γ-次优H_∞镇定的充分条件和控制器优化参数的获取方法.仿真算例利用神经网络算法和线性矩阵不等式工具箱,完成了模型参数的辨识与最优扰动衰减度的求取,证明了分析方法和结果的有效性.     

基于度与路径优先连接的集聚型供应链网络演化模型

集聚型供应链供应链网络具有无标度性、高集聚性等特征.以往研究忽视了供应链网络的高集聚性,使得供应链网络模型不能够准确刻画实际的集聚型供应链网络.本文在具体分析集聚型供应链网络动态演化特征的基础上,提出了基于度与路径优先连接的集聚型供应链网络演化模型,弥补了优先连接仅依赖于节点度值的不足.最后,对集聚型供应链网络的度分布、集聚系数和平均最短路径参数进行了数值模拟,模拟结果表明,该模型不仅能够反映集聚型供应链网络的无标度性,而且能够真实刻画其高集聚性特征.     

广义网络上的计算机病毒传播模型

为了研究计算机病毒在广义网络中传播的机制,文章分别提出了计算机病毒传播的非线性和线性模型.理论分析表明,网络的最大特征值是决定计算机病毒传播的重要参数.其次,文章给出非线性和线性模型中的无病毒均衡点全局稳定的充分条件,同时也证明了线性模型的有病毒平衡点的全局吸引性.最后,通过一些数学模拟实验验证了理论分析的主要结论.     

基于TOPSIS的网络舆情态势等级模糊多指标综合评价模型

网络舆情是社会舆情在网络空间中的映射,体现了社会稳定和谐程度.网络舆情态势分析对于有效预测和把握舆情导向具有重大的意义.文章主要研究构建基于TOPSIS的网络舆情态势等级模糊多指标综合评价模型.首先,根据网络舆情态势演化形成原因和发展规律,建立了网络舆情态势等级评价三级指标体系,提出了基于有序比值方法的网络舆情态势等级评价指标权重的确定方法.然后,构建了基于TOPSIS的网络舆情态势等级模糊多指标综合评价模型.最后,通过魏则西事件验证了该模型的有效性和适用性,并与线性加权综合评价模型进行对比分析,说明了文章模型的优越性.研究结果对政府和相关舆情监管人员及时有效的管理和引导网络舆情具有重要的指导意义与参考价值.     

三参数正态双卵模型Gibbs抽样算法研究

项目反应理论作为一种现代的教育和心理测量方法,凭借其强大的优势和先进性,在实际测量中应用越来越广泛.能否有效地估计模型中的参数是项目反应模型得以应用的前提.本文基于数据扩充技术给出了一种适用于三参数正态双卵模型的Gibbs抽样算法,有效的实现三参数正态双卵模型的贝叶斯分析.最后,通过计算机模拟研究和实例分析对该算法的有效性进行了验证.     

基于添加惩罚策略的囚徒困境博弈的网络演化模型与分析

研究了基于添加惩罚策略的囚徒困境博弈的网络演化模型.利用矩阵的半张量积方法,建立了该网络演化博弈的数学模型,并结合逻辑的矩阵表达,将该数学模型表示成动态逻辑系统并转化成代数形式.然后,对其动态演化过程进行分析,讨论了最终合作水平.最后,通过例子对结论进行验证.     

哈明距离下的网络逆问题研究综述

逆优化问题研究的是如何改变原问题中的权参数,使得某些给定的解是问题在新的权参数下的最优解,且使总的改造费用尽可能少.作为逆优化问题中相对较新的一个分支,哈明距离下的网络逆问题具有较大的理论研究及实际应用价值.此文首先介绍了逆优化问题和哈明距离下的网络逆问题以及它们的应用,然后详细介绍了哈明距离下的网络逆问题的研究动态及使用的研究方法.最后给出了该领域中的一些值得研究的问题.     

适应高层次创新人才培养的研究生“数值代数”课程改革与探索

"数值代数"是一门主要研究或解决数值问题(特别是矩阵计算问题)近似解的数学学科,也是一门与计算机使用密切结合的实用性很强的数学课程.近年来随着科技的发展,其对提高人才培养质量的重要作用也正逐步显现.该研究主要结合所在学校的实际,就研究生"数值代数"课程教学改革进行了一些探索,给出了几点粗浅的看法.     

复杂网络上具有免疫接种的L-SIRS流行病模型研究

结合经典的SIRS模型,提出了一类具有免疫接种的L-SIRS模型(随机远程感染机制的SIRS模型).利用平均场理论,对具有免疫接种的L-SIRS模型在复杂网络上的传播行为进行研究.结果表明,复杂网络上该类型流行病的传播阈值,既与网络的拓扑结构有关,又与免疫接种率和免疫力丧失率的比值以及间接感染率有关.为了降低流行病扩散的风险,可以提高免疫接种率和免疫力丧失率的比值,降低间接感染率.     

一阶自相关结构下椭球线性混合效应模型的约束推断（英文）

本文在椭球分布族下研究一阶自相关线性混合效应模型的约束极大似然估计问题.分别考虑位置参数在等式和不等式线性约束这两种情况下的极大似然估计值.同时对约束条件下的兴趣参数给出三种渐近等价的检验方法.蒙特卡洛模拟说明本文方法的有效性和稳健性.本文结合模型对Framingham心脏研究中的胆固醇水平进行了分析.     

基于偏正态数据下联合位置与尺度混合专家回归模型的参数估计

混合专家回归模型广泛应用于异质总体数据的分类,聚类及回归分析中.研究基于偏正态数据,提出了联合位置与尺度混合专家回归模型,该模型同时对位置,尺度和混合比例参数建模,应用MM算法和EM算法研究了该模型参数的极大似然估计.通过随机模拟和实例分析说明了该模型和方法的有效性与实用性.