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.     

像管亮度增益与背景测试仪

论述像管亮度增益与背景测试仪的原理，介绍仪器的组成以及测试数据的处理方法。     

宇宙具有十二面体形状

 在从观测宇宙微波背景的Wilkinson微波各向异性探测器(WMAP)获得的数据基础上,美国数学家计算出,宇宙多半最终会具有十二面体形状。进行的是反证法:如果宇宙是无限的,则在微波背景上应观察到任何大小的波,但是实际上不是这样:Wilkinson微波各向异性探测器确实一次也没有观测到巨大的波。根据以杰弗里·威克斯(JeffreyWeeks)博士为首的数学家小组的计算,在宇宙微波背景上的波看上去完全像从规则几何形状十二面体内部看到的一样。其实,其他专家也证实,在其他几何形状内部也能产生类似的波结构。     

红外小目标与背景辐射对比度的研究

红外目标与背景的对比度特征是红外探测系统检测的重要特征。研究了目标和背景在探测器上的辐射照度,提出了一种红外小目标与背景的辐射对比度,分析了该目标与背景对比度的相关因素。     

财务困境中的企业投资行为分析

通过两个例子,揭示了在企业面临破产时股东如何做出决策投资过度或投资过少的.对一些经济现象进行了合理的解释,对企业在投资决策及项目融资时的成本优化有一定指导意义.     

灰色模型的最优化及其参数的直接求法

基于灰色模型的内涵表达式和白化方程响应式均为等比级数的观点,提出了一种不用求ago值、均值,不涉及灰色微分方程,白化微分方程概念,直接求灰色模型参数a,c的方法,通过此方法建立的新模型不仅从理论上可保证是在满足给定评价标准为模拟绝对误差平方和最小(或模拟相对误差平方和最小)、给定精度条件下的最优化模型,从而结束了灰色模型只有更优,没有最优的历史.并从理论上证明了新模型具有白化指数律重合性、白化系数律重合性,伸缩变换一致性.最后通过实例编程验证该方法具有可操作性,且预测精度高,效果好.     

Energy-Momentum Pseudo-Tensor of Relic Gravitational Wave of Both the Polarized States

Unlike usual celestial gravitational waves, the relic gravitational waves （RGWs） form random signals in curved spacetime background. We calculate the energy-momentum pseudo-tensor of a certain component of the RGWs propagating along arbitrary directions in Cartesian coordinates. It is found that the energy density of RGWs is positive definitely, and the momentum density components have reasonable behaviour. Such results may provide a theoretical basis for the detection of RGWs.     

An approach to the detection of underwater remote target

An approach to the detection of underwater remote target by estimating its backscattering coefficient is presented. The key to this approach is that the echo signal is represented in state-variable model and the back-scattering coefficients of target are contained in dynamic noise of this model, thus underwater target can be detected by estimating this dynamic noise, i.e., deconvolving this model. When all noise statistics are a priori known, an optimum deconvolution algorithm based on the optimum state filter is derived, or else, an adaptive deconvolution algorithm based on the adaptive state filter of alternatively estimating the vector state and the noise statistics is developed. In the final simulation test, an echo signal with SNR equal to -6.1 dB is proceeded using the aforementioned two deconvolution algorithms, respectively, and the results demonstrate good performance of the approach.