简介：应急问题最显著的特点表现为时间的紧迫性。本文针对应急系统多点出救的特点,研究了消耗速率为函数的连续型应急资源调度模型。该模型以最早应急时间为目标,给出了最早应急时间的求取方法,数值算例表明了算法的有效性和实用性。

简介：首先,提出了基于Kmeans算法的非等分论域划分方法.其次,针对传统数据模糊化存在的不足,对数据模糊化方法进行了改进.最后,将模型应用于对上海市消费价格总指数的预测,并通过与现有方法进行对比,验证了模型的有效性.

简介：针对线性高斯系统的平滑问题,分析了RTS固定区间平滑与双滤波器固定区间平滑两种算法,提出了一种滤波存储数据更少的RTS平滑新算法.结合平面内的运动追踪问题,基于二维CWPA模型,仿真分析了卡尔曼滤波、RTS固定区间平滑以及双滤波器平滑算法的估计性能.仿真结果表明,两种固定区间平滑算法的估计效果等效,精度均优于卡尔曼滤波,对于实际问题中固定区间平滑算法的选用具有一定的参考价值.最后,结合双滤波器结构提出了一种基于双平滑器的舰载武器惯导传递对准精度评估方法,结果表明新方法相比于单一的平滑算法,可以获取更优的综合平滑性能,特别提升了水平姿态对准误差的平滑估计性能.

简介：项目反应理论作为一种现代的教育和心理测量方法,凭借其强大的优势和先进性,在实际测量中应用越来越广泛.能否有效地估计模型中的参数是项目反应模型得以应用的前提.本文基于数据扩充技术给出了一种适用于三参数正态双卵模型的Gibbs抽样算法,有效的实现三参数正态双卵模型的贝叶斯分析.最后,通过计算机模拟研究和实例分析对该算法的有效性进行了验证.

简介：针对客户时间窗变动对原物流配送车辆调度方案造成干扰的问题,运用干扰管理思想,分析干扰事件对路径、成本和服务时间三个方面的影响,对其干扰程度加以度量;以该干扰事件对原方案造成的广义费用偏离最小为目标,建立客户时间窗变动的干扰管理模型,通过判断客户时间窗变动对原方案是否产生影响进行干扰辨识,并基于该干扰辨识结果,设计基于禁忌搜索新的调度算法;算例不仅验证了模型和算法的有效性,而且,敏感性分析也验证了其对各种不同价值货物的适用性。实验结果表明,本文提出的干扰管理模型可以全面地刻画干扰对原方案的影响,干扰处理方法优于全局重调度方法,且能够在更短时间内生成满意的物流配送车辆调度调整方案。

简介：分析了大型城市公交网络的特点,为满足乘客出行时各种不同的需求,综合考虑换乘次数、出行时间与乘车费用等多种不同因素,通过构造线路与站点、站点与站点的连接矩阵,结合矩阵算法与搜索算法的优点,提出了一种分类多目标优化搜索算法.该算法搜索时间较短,能够生成多条备选路径供出行者选择,能基本满足自主查询计算机系统的需要.

简介：本文提出了一种新的离散网络平衡设计二层规划模型，模型同时考虑了新增路段及已有路段的扩容，而且允许不同等级的扩容选择。模型求解中，上层采用粒子群算法，而下层则采用本文作者提出的仿射尺度内点算法。数值计算结果显示，本文构建的算法能够快速有效地求解这类新的网络平衡设计二层规划模型。

简介：提出了一种基于期望模式修正（EMA）的改进交互式多模型（IMM）算法。该算法主要解决自主水下航行器（AUV）复杂工作环境下量测噪声统计特性未知或易发生变化时的状态估计问题,其核心思想是将期望模式修正机制和交互式多模型滤波算法相结合,利用状态估计过程中的获取的模型概率进行决策,得到更加接近与系统真实模式的期望模型集合,再通过期望模型集合滤波结果对固定模型集合滤波结果进行修正。与传统的交互式多模型算法相比,提出的基于期望模式修正的交互式多模型算法可以捕捉到系统模式更细微的变化。仿真结果表明,该算法可以大幅提高AUV组合导航系统的估计精度和稳定性。

简介：以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注，并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率，本文设计了2种改良的深度卷积神经网络，这些改进加快了神经网络的训练速度．有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型，该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验，改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型，这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后，构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”，该系统能够自动检测出CT影像中肺结节，并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用，可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度，提高阀片效率，服务更多患者；减少漏诊和误诊发生的次数，有助于提高肺结节的诊断准确率；从而促进我国肺癌早筛工作的推广。

简介：本文提出了一类教育最优投资模型的快速瓶颈消除算法,给出了算法的思想和具体迭代过程,对算法的最优性进行了证明.最后通过实例给出了算法直观的表上作业法.该算法迭代次数非常少,是一种实用的好算法.

简介：本文利用复杂网络理论，采用无标度网络模拟现实的组织模型，并研究知识在这个模型中的传播演化问题。通过模拟发现：知识在组织内的传播，首先和知识传播成功的概率有关，成功传播的概率越高．知识越容易扩充到整个组织系统，但随着时间的延续，系统拥有知识的人趋近于某一确定值；其次知识在传播速度上明显表现出钟状形态，开始传播速度较低，然后传播速度逐渐加快，达到最大值，最后逐渐下降；第三组织规模对知识传播周期基本没有影响。第四当组织内存在拒绝学习知识者，则知识在系统内传播速度将大幅下降，所需周期增加明显；第五考虑知识拥有者因遗忘而退化和知识抗拒者因观念转变而进化的情景，发现遗忘对组织的传播速度的不利影响要超过进化带来的有利影响，因此组织要重点用好知识拥有者，在使用中强化知识记忆，防止知识遗忘。

简介：根据深盆气藏形成和保存必须满足的力平衡约束和孔隙度约束条件,以及误差界约束,建立了计算深盆气藏在给定地史时刻平衡深度的非线性规划模型.基于地史数值模拟方法,通过引入分布预测目标区域在给定地史时刻深盆气藏分布矩阵,对网络控制节点逐点解该非线性规划问题,可实现以深盆气藏理论最大分布范围的动态预测.

简介：本文利用层次分析法，将时间、费用、客户满意度、人力资源等因素结合起来，定量给出了供货商的配货过程中每条线路的权重系数，然后结合最短路算法寻找出运送货物的最优路线．

简介：针对目前BP神经网络在实际应用中，网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题，用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构，在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法，建立基于遗传算法的BP网络模型，同时通过实例说明该模型在降水预测中的应用，计算结果表明该方法的预测精度较高。

简介：在非线性效用函数基础上,运用混合人工智能技术,建立非线性双边多属性谈判模型,给出在一定精度范围内逼近Pareto最优解的近似求解方法。最后通过价格、质量两属性的非线性双边谈判模拟算例,验证了方法的正确性与有效性。为多属性谈判研究提供了新的思路。

简介：考虑灾害救援中灾区对应急物资的持续消耗,研究了区际多品种救援物资的动态中转调度问题。综合考虑各阶段调度费用、运输费用和库存费用总和最小化的救援物资中转调度安排和库存规划,建立了一个区际救援物资中转调度动态决策模型,并设计了一种矩阵编码的协进化遗传算法。最后通过一个算例验证了模型和算法的有效性。

简介：目前，在Markowitz的均值-方差模型基础上对含有偏度和交易成本模型的研究较少，结合国内市场数据进行研究并做出三维投资组合有效前沿图像的成果更少。在建立两种在交易成本约束条件下以方差和偏度的线性组合为目标函数的最优投资组合模型之后，利用线性函数逼近，将模型转换成线性规划问题，而且这种逼近程度可以控制。用单纯形法求解以得到最优投资组合。利用国内八个上市公司的数据进行实证分析，做出了三维投资组合近似有效前沿图像，并讨论了目标函数最优值和参数的关系。可以发现，目标函数是期望r和参数m的增函数。

简介：从应急管理运作流程纵向集成的角度，应急物资被划分为响应期物资与恢复期物资两大类。并针对响应期与恢复期物资需求关系，即响应期与恢复期两类物资的初始需求是彼此独立的；而当响应期物资短缺时，会产生与其相关的恢复期物资的次生需求。提出了基于跨期一体化的最优订货量单周期库存模型。在模型数学分析的基础上，设计了解析仿真算法。最后算例分析，表明纵向一体化能有效降低损失期望值。

简介：研究了一类用于时间序列建模的混合自回归滑动平均模型，该模型是由m个ARMA分量经过混合得到的，给出了混合自回归滑动平均模型参数估计的期望极大化（EM）算法，从而得到了混合系数和分量模型的参数，通过仿真说明了其有效性。

简介：针对Xue-ChengTai等提出的分段常数图象分割模型,我们提出了一个新的快速求解算法。通过引进一个函数来选择模型中的正则化参数β的值,并判断在迭代过程中何时求解不含惩罚项的泛函F。此函数的引入有效地加速了算法的收敛速度。结合原始-对偶Newton方法来求解总变差最小化问题。数值试验表明新算法具有很快的收敛速度与良好的分割效果,且算法对初始值的要求不高。