基于相依失效的“空-基-地”编队可靠性分析

针对大规模多域无人设备之间难以进行可靠性分析的问题,根据实际“空-基-地”分布式协同编队特征,提出了一种基于多域无人平台运作规则与层网络间逻辑连接失效关系的空基地集群编队可靠性分析算法。用空中网络、通信网络、地面网络组成的3层轻量化方格拓扑结构代替现实中的集群,在综合考虑随机攻击、蓄意攻击以及区域失效关系、关联失效关系、级联失效关系等依赖关系的条件下设计算法,以网络中最大连通子图为可靠性测度,进行不同编队状态及编队形式下的网络可靠性分析。最后与标准仿真平台进行对比,试验结果验证了算法的可行性、快速性以及资源占用率小等优势。该研究为提升多域无人平台协同编队时的可靠性及相关的防控策略的研究提供了研究基础。

相依指挥控制网络耦合策略研究

指挥控制网络的层次关联复杂、通信链路交错等特点,使其表现出明显的多网相依特征。针对现有相依边的研究方法难以有效表达网络的耦合关系,通过研究基于节点介数的相依强度、基于桥接系数的链路均衡性指数,提出基于相依强度与链路均衡性的相依指挥控制网络耦合策略,仿真验证表明该策略提高了网络抗级联失效能力。

基于分量相依性的风速随机性建模方法

由于微地形、微气象的影响,风电场风速的随机性特征复杂,为准确描述风速的随机性特征,提出基于分量相依性的风速随机性特征建模方法。首先对风速序列的随机性特征进行提取,采用变分模态分解(VMD)将风速分解为多个不同频率的模态分量,以序列自相关系数(AC)为指标,对风速成分进行划分,得到风速的波动性分量和随机性分量。然后,考虑风速随机性分量对波动性分量的相依性,以正态分布描述不同风速下的随机性特征,建立基于分量相依性的风速随机性模型。以华北张家口某风电场的运行数据为例,验证该方法的有效性。实验结果表明该文方法能更好地复现风速序列的随机性特征。

基于相依网络的无人机集群通信系统鲁棒性分析

作为地震灾害救援和侦察战场等的主力设备,无人机集群通信系统的鲁棒性是抗毁性的重要指标,本文借助复杂相依网络理论建模无人机集群通信系统,引入相对网络效能比作为通信系统网络整体鲁棒性的指标,准确地反映节点之间的相互依赖关系,为评估通信系统在目标攻击下的鲁棒性提供了一种全新的视角。基于经典M-L模型和动态信息的负载重分配策略,建立相依同构ER-ER和异构ER-BA网络模型,考虑两层网络中相依节点度数的特性进行目标攻击,分析其在攻击下的级联失效动态过程,以及任意两节点的连边概率、平均度数和容量系数等特征参数,对通信网络整体鲁棒性的影响。研究表明,网络鲁棒性和网络相依强度负相关,在级联失效过程中可考虑降低52.09%~72.9%相依强度,以抵抗更严重的通信网络崩塌;对同构网络来说,相依模式的不同,RL、AL较DL整体鲁棒性分别降低了9.25%和15.95%。

相依部件平均剩余强度的非参数贝叶斯估计

应力-强度系统是一种普遍的系统结构,估计系统平均剩余强度时通常假设部件间相互独立。然而,基于部件独立假设会造成平均剩余强度估计的不准确。利用copula理论建立部件强度间的相依关系,得到了系统平均剩余强度的表达式。采用非参数贝叶斯方法估计了系统的平均剩余强度,对串联系统和并联系统数据进行蒙特卡罗模拟,验证了方法的有效性。结果表明,在部件强度相依的情况下,基于独立假定的串联系统平均剩余强度被低估,并联系统的平均剩余强度则被高估。因此,系统部件间的相依影响不能忽略。

时变多元NBSCopula模型与美国股指期货市场可视化相依性分析

基于多元NBS(Normal Birnbaum-Saunders)分布构造了一种新的多元偏斜厚尾Copula,即多元NBS Copula,并进一步采用DCC(Dynamic Conditional Correlation)模型构造了时变NBS Copula模型。以美国道琼斯30指数期货、标准普尔500指数期货和纳斯达克100指数期货为例,可视化分析了收益率序列之间的各种相依特征,比较了DCC-NBS Copula模型与其他一些Copula模型在相依结构拟合上的效果差异。实证结果表明:美国三大股指期货之间的相依结构具有正相依性、厚尾相依性、非对称相依性和时变相依性,其中,NAGARCH模型可以较好地描述收益率序列的动态特征,椭圆Copula优于阿基米德Copula,非对称椭圆Copula优于对称椭圆Copula,厚尾椭圆Copula优于正态Copula,时变椭圆Copula优于静态椭圆Copula。综合来看,DCC-NBSCopula模型是所有模型中对相依结构的拟合效果最优的。

负载目标下基于延迟分配的多层级相依网络级联失效模型

在负载具有目标节点的多层级相依网络中,为了避免大规模级联失效的发生、增加网络鲁棒性、提高负载完成效率,提出一种可调参数的级联失效模型。该模型设置了新的初始负载和节点容量,构建了负载延迟分配机制,在负载分配的异质性和均匀性基础上制定了负载重分配规则。解析分析模型的级联失效条件,并通过WS-BA相依网络进行了仿真实验,结果表明,在网络容量一定条件下,合理调节异质性参数和均匀性参数可以提高网络的鲁棒性和效率。

具有相依竞争失效的复杂系统可靠性分析

在工程应用中,环境的多变通常会使系统在运行过程中经历多种冲击及失效模式。并且随着智能化的发展,系统在受到冲击后具有自愈能力,因此,针对冲击会增加系统的退化量和退化率,且系统抵抗冲击的能力随着退化也会下降的现象,提出了具有相依竞争失效过程的复杂系统可靠性分析方法。首先应用冲击和退化的相依竞争失效理论,针对系统运行和自愈机制建立了新的退化模型,然后对无自愈和有自愈两种情况下的系统突发失效和退化失效过程进行建模,同时也得到了无自愈情况下的可靠度解析表达式。由于有自愈模型的复杂性,无法给出可靠度函数的解析解,但给出了Monte Carlo模拟的算法从而得到系统可靠度的模拟解。最后以微机电系统为例对提出的可靠性模型的正确性和有效性进行了验证,并进行了敏感性分析。

横截面独立的长相依面板数据的公共均值变点

研究横截面独立的长相依面板数据的公共均值变点的估计问题.文中分别在强变点信号,中等变点信号和弱变点信号这三种情形下研究了公共变点的估计量,建立了估计量的渐近性质,包括相合性,收敛速度和极限分布.理论结果表明在变点信号和长相依之间存在着一种权衡关系.具体来说,在强变点信号情形下,长相依不影响估计量的渐近性质;在中等变点信号情形下,长相依不影响估计量的收敛速度,但影响估计量的极限分布;在弱变点信号情形下,长相依既影响估计量的收敛速度,也影响估计量的极限分布.Monte Carlo模拟评估了估计量在有限样本情形下的表现,并支持文中的理论结果.

相依风险模型下保险公司和再保险公司的鲁棒最优再保险和投资策略

在具有共同冲击相依风险模型下,研究了保险公司和再保险公司共同利益的最优再保险和投资问题。假设保险公司和再保险公司的盈余过程由扩散逼近模型来刻画,并且保险公司可以购买比例再保险来分散风险,再保险保费由均值方差保费原则计算。同时,保险公司和再保险公司都可投资于无风险资产和风险资产,其中风险资产的价格过程遵循平方根因子过程,在使保险公司和再保险公司终端财富加权和的期望指数效用最大化的条件下,应用随机控制理论,建立了鲁棒Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB)方程并且得到了最优再保险和投资策略以及相应的值函数。此外,通过一些数值例子来说明某些模型参数对最优再保险和投资策略的影响。

有限相依随机序列的非贝叶斯变点最优监测

本文研究了有限相依样本序列的非贝叶斯变点检测问题.通过引入非负动态随机控制线,我们不仅构造并证明了两个最优控制图,而且还得到了比原定义更容易计算的Lorden测度和Pollak测度的最小值的表达式.

相依关系在脑卒中患者焦虑情绪与生存质量间的中介作用

目的 探讨相依关系在脑卒中患者焦虑情绪与生存质量间的中介作用。方法 采取便利抽样法于2022-06~09月选取河南省某三级甲等综合医院住院的223例脑卒中患者为研究对象,使用相依关系量表、广泛性焦虑自评量表、脑卒中患者专门生存质量量表进行问卷调查。采用SPSS 26.0软件进行Spearman相关性分析,选择Process插件(v4.1)模型4进行中介效应分析。结果 脑卒中患者的生存质量与焦虑情绪呈显著负相关(r=-0.665,P<0.001),与相依关系呈显著正相关(r=0.817,P<0.001);相依关系在脑卒中患者焦虑情绪与生存质量间中介效应值为-0.535,占总效应的83.20%。结论 相依关系在脑卒中患者焦虑情绪与生存质量间起部分中介作用。医护人员可开展以相依关系为中心的干预策略以促进脑卒中患者身心健康。

时滞损失相依准则下时间一致性问题的最优再保险与投资策略

在损失相依保费准则下,研究以均值-方差为目标函数的保险公司最优再保险与投资问题.假设保险公司通过购买比例再保险分散风险,同时,可以投资一个价格服从Heston随机波动率模型的风险资产,并考虑时滞效应.通过应用随机最优控制理论,给出并证明了验证定理,建立相应的拓展Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB)方程,通过求解HJB方程,得到了保险公司最优再保险与投资策略及均衡值函数的显式解析式.最后,通过数值模拟分析了参数对最优再保险与投资策略的影响.

中国内地与香港地区股票市场尾部相依性分析——基于混合旋转Clayton Copula模型

构建基于BFGS算法优化的混合旋转Clayton Copula模型,选取上证指数收益率与恒生指数收益率分别代表中国内地与香港地区股票市场收益率的研究表明,我国内地与香港地区股票市场尾部呈正相依关系,且尾部相依结构具有不对称性,下尾分布较上尾分布更重;相比于单个Copula模型和混合Copula模型,基于BFGS算法优化的混合旋转Clayton Copula模型能更准确地估计参数,更全面地拟合我国内地和香港地区股票市场的尾部相依性。建议两地加强监管合作,共同制定和执行市场监管政策;通过大数据分析、机器学习等技术手段,提高风险识别的准确性和时效性,完善风险预警机制;引导投资者理性看待尾部风险,使其认识到市场收益率尾部相依结构的存在,并在投资决策中充分考虑尾部风险。

次线性期望下宽相依随机变量的完全f-矩收敛性

基于次线性期望下宽相依(WOD)随机变量的完全f-矩收敛性,强调了WOD随机变量在解决实际问题中的重要性。与完全矩收敛相比,完全f-矩收敛具有更强的性质。通过引入次线性期望的概念,运用了次线性期望空间下的一系列性质,结合新的容度不等式及证明方法,将完全f-矩收敛定理从传统的经典概率空间推广到了更为广阔的次线性期望空间。

失能老人子代照料者的抑郁症状与孝道观念和相依关系的关系

目的:探讨失能老人子代照料者的抑郁症状与孝道观念的关系及相依关系在其中的作用。方法:选取383名子代照料者,采用流调中心抑郁量表(CES-D)、双元孝道问卷(DFPS)、相依关系量表(MS)进行测量。使用SPSS宏程序Process检验相依关系在抑郁症状与孝道观念之间的中介作用。结果:CES-D得分与相互性孝道得分、MS得分均负相关(r=-0.49、-0.48),与权威性孝道得分正相关(r=0.37);MS得分与相互性孝道得分正相关(r=0.76),与权威性孝道得分负相关(r=-0.84),均P<0.01。相互性孝道得分与CES-D得分负关联(β=-0.67);MS得分在相互性孝道得分与CES-D得分间有部分中介效应,中介效应占总效应的22.89%。结论:失能老人子代照料者的抑郁症状与孝道观念、相依关系相关。

边耦合相依网络动态修复策略研究

为应对边耦合相依网络中因少部分的连边失效引起的网络大面积的结构性破坏甚至崩溃,本文提出了一种基于共同边界连边的边耦合相依网络级联失效修复模型。将修复过程与网络级联失效过程动态结合,同时根据边耦合网络的特征提出了复合冗余度择优修复策略和一种改进的复合冗余度择优修复策略。分别在随机故障和蓄意攻击情况下对ER-ER(Erdős-Rényi随机网络)、SF-SF(scale-free无标度网络)边耦合相依网络进行仿真,与随机修复策略及介数择优修复策略对比,寻找最优修复策略。研究发现在不同结构的边耦合相依网络中的最优修复策略,随着网络连边初始存留比例及故障类型的不同而发生改变,并且能够在更大的连边初始攻击比例下修复网络至初始状态的修复策略,其所需要的迭代步数并不一定最少。

混合相依删失数据下非参数比例风险模型的半参数分析

目的构建一种处理混合相依删失数据的非参数比例风险(PH)模型,探讨心脏移植手术风险与风险因子直接的关系并预测心脏移植手术风险。方法基于混合相依区间删失数据的复杂性,考虑失效时间过程与观测时间过程的相依关系,假设风险因子与心脏移植手术风险存在非线性函数关系,建立具有非参数结构的比例风险模型,并给出两步Sieve估计极大似然算法。根据观测过程模型建立估计方程,获得脆弱变量的估计;再分别利用I-样条和B-样条去近似基准风险函数和非参数结构函数,获得Sieve空间中的工作似然函数,对于模型参数求偏导获得得分方程;最后通过求解方程获得参数的极大似然估计,绘制风险因子影响心脏移植手术风险的函数曲线。结果模拟研究揭示了各种设置下所提方法获得的估计量是相合的且渐近有效的,同时获得很好的参数拟合曲线。心脏移植手术数据分析结果显示,心脏供体的年龄对患者手术风险影响呈现正向线性关系,患者(受体)发病年龄影响先增大后平稳,最后有缓慢增大,供体与受体的年龄差对患者手术风险影响呈现正向线性关系。结论本研究建立了一个可分析复杂相依删数据的非参数PH模型,该模型应用于分析预测心脏移植手术风险,通过模型可探索出心脏移植手术风险与风险因子之间的函数关系。

指数索赔下带有分红和随机保费相依模型的破产概率

本文研究了具有随机保费和阈值分红的风险模型,其中保费收入为复合泊松过程,而索赔额和索赔间隔时间具有特殊的相依结构。利用平稳独立增量性质,得到了破产概率和破产前期望贴现红利的积分方程。此外,当随机保费和索赔额均服从指数分布时,可以得到破产概率特征方程以及破产前期望贴现红利特征方程的根。

交叉持股与高管关系相依网络中的信息披露行为

以往的文献分别在组织层面和个体层面研究了交叉持股和高管关系在单一网络中各自对公司行为的影响以及经济后果,但网络并非完全孤立存在。相依网络的提出为交叉持股网络与高管关系网络的相依耦合与协同提供了研究框架。而信息披露行为在资本市场中一直是一个重要的话题,从信息披露违规的影响因素出发,提供了交叉持股与高管关系二者相依网络作用于信息披露行为的创新视角。基于机器学习和人工智能的智能化分析视角有助于厘清相依网络与信息披露行为的因果关系。