一种基于校正无线电传播时间的室内三维定位模型

对室内终端进行基于无线通信基站的三维定位时,由于无线电在传播过程中,存在建筑物或树木遮挡、反射、折射等物理现象,导致基站到终端传播时间的测量值与精确值之间存在误差.为了减少上述误差对定位精度的影响,运用无线定位原理建立了一种基于校正无线电传播时间的改进的室内三维定位模型.通过对2016年全国研究生数学建模问题C题所提供的不同场景的数据分析,发现基站与终端无线电传播时间的测量值与其精确值之间存在线性关系,而且同一场景下近似有相同的线性关系,场景不同线性关系一般不同.基于这一现象,对基本的定位模型进行了合理的修正形成了改进的定位模型,数值实验表明改进的定位模型有很好的定位精度和鲁棒性.     

一类积分边值问题的再生核数值算法

研究了一类具有积分条件的边值问题.基于再生核理论,巧妙地构造了一个具有积分条件的再生核空间,并且给出了再生核函数表达式.应用泛函分析中的算子理论及逼近论思想,给出了方程的近似解,即再生核数值算法.通过实例验证了算法的可行性和有效性.     

冷链低碳物流配送路径优化的细菌觅食—蚁群算法研究

冷链物流的绿色发展已成为国家十三五发展的热点,在分析冷链物流配送环节各种成本基础上,以车载容量和时间窗为约束,构建综合总成本最小化的冷链低碳物流配送路径优化模型.将细菌觅食算法中的复制操作和趋向操作引入基本蚁群算法中,改善了算法的收敛效率和全局搜索能力,提出了细菌觅食一蚁群算法用于求解冷链低碳物流配送路径优化模型.通过实例仿真表明,在求解冷链低碳物流配送路径优化模型方面,细菌觅食—蚁群算法能够以更高的效率寻找到更低的综合总成本,验证了改进算法的合理性和有效性.     

基于萤火虫群优化算法的烟草香级集成分类方法

针对烟草化学成分与卷烟制品香级之间确定的数学模型难以建立的问题.提出了一种基于萤火虫群优化算法的烟草香级集成分类方法.方法首先使用混合核SVM独立训练多个个体支持向量机,然后利用改进的离散型萤火虫群优化算法选择部分精度较高、差异度较大的个体分类器参与集成,最后通过多数投票法得到最终的分类预测结果.对比实验结果表明,算法在分类准确度上具有较大的优势,证明了算法的有效性·从而为烟草的香级分类提供了可靠依据.     

基于极值分布下混合联合位置与散度模型的参数估计

极值分布在金融工程、气象工程和其他领域中都有重要用途,本文提出基于极值分布下的混合联合位置与散度模型,通过EM算法给出该模型参数的极大似然估计.最后,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有用和有效的.     

高维约束矩阵回归问题

高维约束矩阵回归是指高维情况下带非凸约束的多响应多预测统计回归问题,其数学模型是一个NP-难的矩阵优化,它在机器学习与人工智能、医学影像疾病诊疗、基因表达分析、脑神经网络、风险管理等领域有广泛应用.从高维约束矩阵回归的优化理论和算法两方面总结和评述这些新成果,同时,列出了相应的重要文献.     

半监督度量学习内蕴最速下降算法的收敛性分析

主要研究对称正定矩阵群上的内蕴最速下降算法的收敛性问题.首先针对一个可转化为对称正定矩阵群上无约束优化问题的半监督度量学习模型,提出对称正定矩阵群上一种自适应变步长的内蕴最速下降算法.然后利用李群上的光滑函数在任意一点处带积分余项的泰勒展开式,证明所提算法在对称正定矩阵群上是线性收敛的.最后通过在分类问题中的数值实验说明算法的有效性.     

微纳电化学传感界面的构建及其用于单细胞实时监测

细胞是生物体形态结构和生命活动的基本单位.常规检测群体细胞的方法往往会掩盖细胞间的个体差异,因此亟需发展高效的单细胞分析策略,深入研究细胞生命活动过程,揭示疾病发生发展机制,推动个体化诊疗.超微电化学传感器具有尺寸小、灵敏度高、时空分辨率高等特点,在单细胞实时动态监测方面发挥了非常重要的作用.目前,微纳电化学传感器在电极制备、高性能传感界面构建、理论分析等方面已取得重要进展,且在单细胞实时监测及相关细胞机制研究方面取得突破.然而,单细胞内环境复杂、活性分子浓度低且随时空高度动态变化,这对微纳电化学传感器的灵敏度和选择性等综合性能提出了更高要求.我们课题组长期从事基于微纳电化学传感的单细胞与亚细胞实时动态监测研究,本文主要介绍了我们近10年来在该领域的研究进展,并对未来的挑战与机遇进行了探讨.     

基于嵌套启发式算法的集中通勤接送服务车次分配与调度优化北大核心CSCD

车次分配与调度是交通运输服务行业提供优质服务、节约运营成本的核心技术问题.文章针对集中通勤接送服务中车次分配与调度问题,建立了以最小化成本为目标的0-1整数规划模型,刻画了问题的多目标抵达地、多车协作和多行程车次等特征,并设计了一种嵌套启发式算法求解模型,拓展了构造路径方法.算例数值结果表明,文章所设计的模型和算法是有效的、可行的.