一种基于非线性系统的动态感知系数的自适应粒子群优化算法

在优化非线性复杂系统问题中,智能算法已成为一种重要手段.提出了一种基于动态感知系数的自适应粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法(self-tuning PSO,SPSO),将PSO算法的感知系数与神经网络算法结合,并于在线学习训练过程中动态调整感知系数,改善了PSO算法的计算效率以及全局收敛效率.进一步将2个相互关联的神经网络——比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)神经网络及SPSO神经网络结合起来,使其能有效解决非线性控制模型的问题.为了验证该算法,引入了4个仿真例及2种PSO优化算法——传统PSO(conventional PSO,CPSO)和修正PSO(modified PSO,MPSO),来比较SPSO算法在解决控制问题中的非线性复杂系统的高效性,结果显示SPSO算法有较好的全局收敛性能、收敛速度以及较强的鲁棒性.

基于感知矩阵统计相关系数最小化的压缩感知雷达波形优化设计

为了改善压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar,CSR)目标参数提取的性能,该文提出一种最小化感知矩阵统计相关系数的CSR波形优化设计方法。文中首先建立了通用的CSR系统模型,推导了最小化感知矩阵统计相关系数的波形优化目标函数,其次以多相编码信号作为优化码型并采用遗传算法对目标函数进行优化求解。优化设计的波形使得感知矩阵子矩阵近似正交程度达到最优,与传统波形相比,能够有效降低目标参数估计误差,提高可检测目标个数的上限,改善了CSR目标参数提取的准确性和鲁棒性。计算机仿真验证了该方法的有效性。

噪声干扰背景下压缩感知雷达波形优化设计

为改善压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar,CSR)在干扰噪声背景下目标检测及距离-多普勒参数的估计性能,该文提出一种感知矩阵平均相干系数(Averaged Coherence of the Sensing Matrix,ACSM)与信干噪比(Signal to Interference and Noise Ratio,SINR)联合优化的波形设计方法.文中首先建立了CSR距离-多普勒二维参数感知模型,推导了波形联合优化设计的目标函数,其次以多相编码信号作为优化码型并采用模拟退火(Srmulated Annealing,SA)算法对目标函数进行优化求解.与传统CSR波形相比,优化设计的波形提高了CSR在低信干噪比条件下的成功检测概率,同时有效降低了目标距离-多普勒参数估计误差,由此改善了CSR在干扰噪声背景下的距离-多普勒成像质量.计算机仿真验证了该方法的有效性.

一种稳健的盲稀疏度压缩感知雷达目标参数估计方法

针对压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar,CSR)在感知矩阵和目标信息矢量失配时距离-多普勒参数估计性能下降的问题,该文提出一种稳健的盲稀疏度CSR目标参数估计方法。首先建立了CSR系统模型失配时的距离-多普勒2维参数稀疏感知模型,推导了以最小化感知矩阵相干系数(Coherence of Sensing Matrix,CSM)为准则的波形优化目标函数。其次提出了一种新的盲稀疏度CSR目标参数估计方法,通过发射波形,系统模型失配误差和目标信息矢量的相互迭代,逐步校正系统感知矩阵,最终以较高精度估计目标距离-多普勒参数。与传统CSR目标参数估计方法相比,该方法显著降低了CSR系统距离-多普勒参数的估计误差,改善了CSR目标参数估计的准确性和鲁棒性。计算机仿真验证了该方法的有效性。

城市建筑室外空间热舒适评价分析及优化

城市建筑设计通过营造室外或半室外空间,为人们的健康福祉创造了良好的物理环境。室外空间的热舒适度很大程度上影响了该空间的使用频率和使用场景。文章对室外空间热舒适度的评价指标进行综合分析,并以上海市某大型城市商业综合体项目为例,采用计算模拟的方法,对其在典型工况下的室外微气候进行分析评价,并结合建筑设计对热舒适条件进行改善。文章就常见的三个室外热舒适评价指标湿球黑球温度WBGT、通用热气候指数UTCI、热感知系数TSI进行了多维度的对比分析并确定TSI为本项目模拟指标。根据模拟结果显示,夏季最热工况下,室外主要活动时段的活动场地约有一半面积会有过热风险;冬季大部分时间室外舒适度较低,不宜进行室外活动。针对上述情况,项目提出通过增加天幕设计改善室外活动空间微气候。通过模拟计算验证了优化天幕的遮阳系数和开口形式,能够有效缓解夏季过热情况。

面向信息化战争的广义兰切斯特作战模型

由于经典兰切斯特方程不能描述信息对于信息化战争的影响,因此在分析兰切斯特线性律和平方律的基础上,通过引入战场感知系数和信息优势系数,并利用信息优势系数对线性律和平方律中毁伤系数进行修正,提出了能够描述信息对战争影响的广义兰切斯特作战模型,仿真实验结果说明其能够有效地描述信息优势对于改变战争进程所发挥的重要作用。该模型为研究信息化战争的交战过程提供理论参考。

一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法

针对传统粒子滤波算法中存在的粒子多样性丧失问题,提出一种基于人工萤火虫群优化的改进粒子滤波算法。该算法利用人工萤火虫群算法优化粒子滤波的重采样过程,按照权值的蜕化程度对样本集进行分层,通过转移概率将权值蜕化子集——映射到高似然区域。根据优化阈值条件,将低权值粒子集分为抛弃组和优化组,通过选取优化组粒子和高权值粒子适当地线性组合产生新粒子集。仿真结果表明,当感知系数为零时,优化算法将蜕化为基本粒子滤波算法;在适当选择感知系数的情况下,优化算法的滤波精度较高,跟踪突变状态的性能较优,在保证粒子群贴近真实后验分布的同时,增强了粒子的多样性。

考虑进入市场影响的线上线下双渠道供应链定价策略研究

针对近年来新兴制造企业进入市场所面临的线上线下渠道冲突和市场竞争的问题,利用Hotelling模型建立进入制造商与在位制造商的双寡头竞争模型,求解进入制造商在3种不同销售渠道模式选择下市场的均衡价格及收益,旨在发掘出一种更有利于进入制造商的渠道模式。研究表明:存在可行的佣金比例系数使得竞争双方能获得最大化收益,并能缓解渠道冲突带来的收益降低问题;市场竞争水平对市场总体收益有促进作用,然而对供应链各博弈主体只是在一定范围内具有正向影响作用。该研究可为新进入或即将进入市场的制造商的定价策略和渠道选择提供一定理论依据以及现实参考。

考虑C2C转售平台入侵的租售混合渠道动态决策

针对一个由制造商、零售商和租赁商三者组成的且面临外部C2C转售平台入侵的租售混合渠道供应链,考虑消费者对购买和租赁产品的价值感知存在差异,研究消费者价值感知差异系数对C2C转售平台入侵和供应链成员决策的影响。研究表明,当消费者价值感知差异系数(下称“感知差异系数”)较大时,C2C转售平台不会入侵;当感知差异系数为中等或较小且入侵固定成本和单位生产成本均较小时,C2C转售平台则会入侵,该入侵使得零售商和租赁商均减少订购数量,从而对零售商、租赁商和制造商均产生不利影响;但当感知差异系数中等偏大时,入侵能增加消费者剩余和社会总福利。

面向信息化战争的广义兰切斯特战争模型

21世纪是一个信息化时代,为了更好的面向信息化战争.通过对传统的兰切斯特微分方程进行改进,考虑了信息化的诸多因素,引入了战场情报感知系数和信息优势系数.构建了数学模型,并对其进行差分处理求解,比较分析了交战双方对战场感知系数变化和信息优势系数变化情况下,对战争的影响.以海湾战争为例,检验了模型的可行性.

基于PLAR的说话人确认系统的噪音鲁棒性

针对Mel频率倒谱系数(Mel frequency cepstralcoefficient,MFCC)特征的说话人确认系统在干净语音环境下具有很高识别率但在噪音环境下识别率急剧下降的缺点,构建了基于感知对数面积比系数(perceptual log area ratio,PLAR)特征的说话人确认系统,并对该系统的噪音鲁棒性进行研究。结果表明:PLAR特征具有较强的噪音鲁棒性。将PLAR与MFCC进行特征域和分数域的融合,利用两者之间存在着的互补性,可有效提高说话人确认系统的识别性能。