极大3限制边连通二部图的充分条件

设G=(V,E)是一个连通图.称一个边集合S■E是一个k限制边割,如果G-S的每个连通分支至少有k个顶点.称G的所有k限制边割中所含边数最少的边割的基数为G的k限制边连通度,记为λ_k(G).定义ξ_k(G)=min{[X,■]:|X|=k,G[X]连通,■=V(G)\X}.称图G是极大k限制边连通的,如果λ_k(G)=ξ_k(G).本文给出了围长为g>6的极大3限制边连通二部图的充分条件.     

模糊选择函数半序合理的充分条件

在G?del t-模下,研究了模糊选择函数的半序合理性.首先给出了模糊选择函数的合理性条件FA1.然后研究了该条件与模糊选择函数半序合理性之间的关系,得到了半序合理的一个充分条件.     

基于贝叶斯参数优化的无模型自适应硅单晶直径控制

直拉硅单晶的生长过程涉及多场多相耦合与复杂的物理化学变化,其中工艺参数的波动是导致晶体直径不均匀的重要原因,如何实现工艺参数的控制以获得理想的、均匀的晶体直径具有重要的研究意义。本文分析现有控制方法存在不稳定以及控制效果不佳的问题后,提出基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制模型来控制硅单晶生长过程中的晶体直径。首先以坩埚上升速度与加热器的功率作为控制输入参数,晶体直径作为输出,搭建无模型自适应控制模型,并分析算法的稳定性。其次将控制模型进行仿真实验,发现硅单晶直径控制模型中不同的超参数设定会影响控制过程的迭代次数以及控制效果。最后,利用贝叶斯优化超参数的取值范围,并进行最终的仿真实验,结果表明,经贝叶斯参数优化后的控制模型计算快、迭代次数少,输出的晶体直径稳定,同时将生长工艺参数控制在实际生产要求范围内。因此,基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制实现了硅单晶直径均匀稳定的有效控制,具有结合工程背景的实际应用前景。     

层间单向耦合星形圆环状网络的同步能力

多层复杂网络同步是网络科学研究的一个前沿方向,目前对多层复杂网络同步性的研究大多集中在无向多层复杂网络上,而更加贴近于实际的多层有向网络研究很少.首先根据主稳定方程(MSF)严格计算出M层层间单向耦合星形圆环状网络的超拉普拉斯矩阵的特征值谱,并得到反映M层层间单向耦合星形圆环状网络同步能力的重要指标,其次讨论了M层层间单向耦合星形圆环状网络在同步域为有界和无界的两种情况下同步能力与层数、节点数、层间耦合强度和层内耦合强度及中心节点耦合强度之间的关系.最后通过数值模拟给出了层间单向耦合星形圆环状网络同步能力的仿真图像,验证了理论结果的有效性.     

基于TOPSIS模型的机场网络节点重要度评估

在机场网络中单个机场节点的失效往往会对其他的节点产生影响,特别是关键节点的失效会波及整个网络.准确客观的识别重要节点机场关乎整个机场网络的安全运营.本文分析了机场网络拓扑特性中的度、集聚系数和接近度指标,考虑了机场旅客吞吐量和所在城市人口等交通经济特性指标,使用熵权法确定权重的基础上,应用TOPSIS法构建综合评价体系模型,最后以华东地区机场网络为例进行节点重要度排序.结果表明与单一指标的评估结果相比,该方法更加全面客观的确定不同属性指标的权重,避免了不同指标取值的差异性,使评价更加全面,更符合机场网络实际运营情况.     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

社会网络环境下保护少数意见的风险性大群体应急决策方法

大群体决策过程中,少数意见十分重要,但考虑少数意见又有一定风险性,本文提出了一种社会网络环境下保护少数意见的风险性大群体应急决策方法。首先,利用自然语言处理技术对社交媒体中公众对突发事件的传播信息进行关键词提取,再采用TF-IDF技术提取公众关心的事件属性并确定属性权重;其次,将专家之间的联系考虑到决策当中,构建决策专家之间的社会网络关系;然后,建立少数意见的识别和风险测度机制,并定义了两个风险系数:信任风险系数和偏好风险系数,通过少数意见聚集的信任风险系数调节少数意见聚集的权重,通过偏好风险系数调节群体共识,以得到共识水平较高的大群体决策方案;最后,通过“7.1”宁乡洪灾案例分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

超声速流动中非线性EASM湍流模式应用研究

针对超声速复杂流动区域精确模拟的需要，发展了基于k-ω可压缩修正形式的非线性显式代数雷诺应力模式（EASM），提高了该模式对超声速复杂流动的数值模拟精度。通过对二维超声速凹槽和三维双椭球的数值计算表明，与SA和SST常规线性涡黏性湍流模式比较，非线性的EASM模式对大分离以及剪切层流动结构的刻画能力更精细，对剪切层再附区的压力及摩擦系数分布模拟更加精确；EASM模式能够准确地模拟二次激波引起的压强和热流分布情况。     

产业转移下的海上丝绸之路沿线集装箱港口的投资决策研究

在产业转移背景下,考虑港口服务货运需求与刺激货运需求的双重功效,研究海上丝绸之路沿线产业承接地的港口投资建设问题。首先,在现实交通运输网络中加入虚拟链接构建超级网络,用以刻画制造业的转移、生产和运输过程。其次,建立制造业承接地港口投资决策优化模型,用运输阻抗、地价和工资三个内生变量描述港口投资、产业转移与区域经济之间均衡关系。模型以产业承接地港口收益最大为目标,确定承接地港口的投资规模及费率水平。最后,以斯里兰卡的科伦坡口为例进行数值分析,计算海上丝绸之路沿线港口需求与供给间正向反馈的数量关系及上确界,为优化沿线港口投资实现投资利益最大化提供依据。     

基于贝叶斯网络的船舶港口国监督检查滞留风险研究

针对港口国监督(Port State Control, PSC)检查的复杂性和不确定性, 基于贝叶斯网络理论构建船舶PSC检查滞留风险分析模型. 以东京备忘录(Tokyo MOU)中2014~2017年船舶PSC检查样本数据为基础, 运用R语言bnlearn包进行贝叶斯网络的结构及参数学习. 同时分别执行贝叶斯网络的正向、逆向推理, 定量表示各风险因素与滞留结果之间的相互作用关系, 找出导致船舶滞留的高风险因素, 实现不确定环境下船舶PSC检查滞留风险的全面动态分析. 实证表明, 模型具有较高的精确度, 可为检查人员的滞留决策及航运公司的安全风险管理提供有效依据.