基于不确定控制理论的最优策略研究

本文在不确定理论的框架下,研究一类带背景状态变量的最优控制模型.在乐观值准则下,利用不确定动态规划的方法,证明了不确定最优性原则,得到最优性方程.作为应用,求解一个固定缴费(DC)型养老金的最优投资策略问题,在乐观值准则下,以工资变量为背景状态变量,建立养老金模型.通过求解不确定最优性方程得到最优投资策略和最优支付率.     

基于模糊形式背景的变精度模糊信息粒

在模糊形式背景下研究变精度的模糊信息粒,给出精度为δ的必要模糊信息粒,充分模糊信息粒以及充分必要模糊信息粒的定义.在此基础上,进一步给出对任意给定的模糊信息粒转化为精度为δ的必要模糊信息粒,充分模糊信息粒及充分必要模糊信息粒的方法.     

高浓铀金属临界装置缓发中子有效份额测量

缓发中子有效份额βeff是反应堆动态特性的重要参数,也是相对反应性与绝对反应性之间的转换桥梁,对于以反应性作为宏观参数的检验工作具有重要意义。测量采用基于Rossi-α方法的Nelson数法开展了快临界装置βeff的实验研究。通过采用铅屏蔽、更薄的6Li玻璃闪烁体、脉冲幅度甄别三种措施,降低了γ射线对测量的影响。实验中测量了反应堆从-60￠到缓发临界之间的7个状态,最终测量得到βeff值为0.006 66,不确定度为7.88%;与理论计算数值偏差为2.15%。测量结果与理论值符合良好,表明了测量方法的有效性。     

Kustaanheimo–Stiefel变量与二体问题的正规化

本文叙述Kustaanheimo–Stiefel变量及其从四元数发展形成的过程，以及Kustaanheimo–Stiefel变换在二体问题正规化中的应用。     

基于串联两阶段网络DEA模型的供应链规模收益分析

数据包络分析(DEA)是评价供应链系统(Supply chain system)间相对有效性的一种重要的工具,但是传统的DEA不考虑供应链的内部结构,对系统效率评价偏高;而本文所研究两阶段串联供应链系统,考虑把部分中间产品作为最终产品输出,增加额外中间投入的情形.基于所提出的供应链系统结构,本文建立相应的串联结构下的网络DEA模型,并针对所建立模型进行相关理论的研究,给出了串联结构下的生产可能集和规模收益情况判定方法.最后,进行数值实验,以验证我们提出的结论.     

基于时变Copula模型的 基金收益率相依关系的应用研究

基于时变Copula模型,获得预测方差,确定单个基金收益率序列的边缘分布.利用常见的静态Copula和时变Copula模型对基金收益率序列间两两相依关系进行建模并进行对比分析.应用研究表明,基于MCMC方法的时变Copula模型能更有效地度量基金收益率序列的风险.     

基于Vague集的理想解和灰色关联结合的决策方法及应用

针对当前应用Vague集在解决多指标决策问题时存有的不足,提出一种基于Vague集的理想解与灰色关联结合的新决策方法.决策方法充分利用了Vague集强大的模糊信息表达能力,并将理想解法与灰色关联法进行有机结合,实现从位置和曲线形状两方面来更全面地反映备选方案与理想解的关系.最后,通过一个并购中目标企业选择的示例说明方法的应用过程,并验证了方法的可行性和实用性.     

边剖分、点扩张与图的最大亏格的可约性

设γM（G）是连通图G=（V，E）的最大亏格，记EM^-（G）={e∈E(G)|G\e连通，且γM（G\e）=γM（G）}。若EM^-(G)≠0，则称G是γ（G）-可约的；否则称G是γM（G）-不可约的。本文证明了边的剖分不改变图的最大亏格可约性，点的扩张不改变上可嵌入图的最大亏格可约性；并给出了两类满足EM^-（G）=E（G）的非4-边连通图。     

Ag+掺杂的立方相Y2O3:Eu纳米晶体粉末发光强度研究

采用化学自燃烧法制备了不同Ag⁺掺杂浓度的Y₂O₃:Eu纳米晶体粉末样品(［Y³⁺］∶［Eu³⁺］∶［Ag⁺］=99∶1∶X，X=0—3.5×10^-2)，以及通过退火处理得到了相应的体材料.根据X射线衍射谱确定所得纳米和体材料样品均为纯立方相.实验表明在纳米尺寸样品中随着Ag离子浓度的增加，荧光发射强度随之增加，当X=2×10^-2时达到最大值，其发光强度比X=0时提高了近50%.当Ag离子浓度继续增加，样品发光强度保持不变.在相应的体材料样品中则没有观察到此现象.通过对各样品的发射光谱，激发光谱，X射线衍射图谱，透射电镜(TEM)照片和荧光衰减曲线的研究，分析了引起纳米样品荧光强度变化的原因是由于Ag离子与表面悬键氧结合，从而使这一无辐射通道阻断，使发光中心Eu³⁺的量子效率提高；Ag⁺的引入所带来的另一个效应是使激发更为有效.这两方面原因使发光效率得到了提高.     

模糊线性回归模型的约束最小二乘估计

自Tanaka等1982年提出模糊回归概念以来,该问题已得到广泛的研究。作为主要估计方法之一的模糊最小二乘估计以其与统计最小二乘估计的密切联系更受到人们的重视。本文依据适当定义的两个模糊数之间的距离,提出了模糊线性回归模型的一个约束最小二乘估计方法,该方法不仅能使估计的模糊参数的宽度具有非负性而且估计的模糊参数的中心线与传统的最小二乘估计相一致。最后,通过数值例子说明了所提方法的具体应用。