简介：针对多星座情况下多卫星同时故障时的接收机自主完好性检测的问题,分析了多卫星同时故障的原因及特点,提出基于极大似然比的分层完好性检测方法。通过奇偶向量矩阵的计算,根据极大似然估计,进行故障检测与隔离,利用全量检验统计值与部分检验统计值之间的关系进行故障卫星的确定,并利用接收机的数据进行仿真验证。仿真结果表明,本方法可以快速有效地实现多星座情况下的接收机自主完好性检测,检测出并隔离故障卫星。

简介：根据时间序列数据所表现的性质。提出一种新的时序混合模型。并采用一种基于优化的距离来确定成分的个数。并给出了相关的推导．

简介：冲突分析图模型中,决策者的态度只有肯定和否定两种,实际问题中往往不止两种;新PAWLAK冲突模型（NPAWLAK模型）将冲突系统中决策者的三种态度扩展到决策争端的三种程度,符合实际情况,因而研究冲突系统中决策者的偏好排序和全局可行方案对决策者的策略选择具有重要意义。本文在NPAWLAK模型的基础上,引入冲突分析图模型理论（GMCR）,提出GMCR-NPAWLAK冲突分析混合模型。该混合模型首先拓展和改进的策略优先排序法,实现了冲突系统中各决策者的客观偏好排序;同时,模型给出了全局可行方案的算法,该算法依据决策者的偏好排序分析结果找出系统的全局可行方案。最后,本文以某企业劳资关系的NPAWLAK冲突为例,对冲突系统进行建模和偏好分析,得到了冲突各方的偏好序列和全局可行方案,同时验证了混合模型的有效性。

简介：SPOC（小规模限制性在线课程）是“后MOOC时代”的一种典型课程教学模式，具有小众化、集约化、限制性等特点，其目标是促进MOOC与传统课堂教学的深度融合。在剖析MOOC的优势与不足以及SPOC混合教学特点的基础上，探索构建了基于SPOC的线上线下、翻转式的大学物理实验混合教学模式，以期培养学生自主学习能力、团队协作和创新精神，优化实验教学，促进高校教学理念和教学模式的变革。

简介：作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题，本文在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索法自适应优点的基础上，将遗传算法和禁忌搜索法相结合，提出了一种基于遗传和禁忌搜索的混合算法，并用实例对该算法进行了仿真研究．结果表明，该算法有很好的收敛精度，是可行的，与传统的算法相比较，有明显的优越性．

简介：本文提出一个新的预条件子，用共轭梯度法求解对称正定的Teoplitz型线性方程组．该预处理子构造简单，易于实施快速傅里叶变换．理论和数值实验显示，我们的预处理子与T．Chan预处理子收敛性相近．

简介：建立了用于混合铜矿石中自由氧化铜测定的方法。试样用含亚硫酸钠（6g／L）的硫酸（10％）溶液浸取2h，选择性溶解铜氧化物，过滤并煮沸滤液，用去离子水稀释后电解。溶液中的铜离子电积至阴极铂网上。用火焰原子吸收光谱法检测残余于电解后液中的铜离子；同时用硝酸（1＋1）溶解铂网上的铜，并用火焰原子吸收光谱法检测与阴极铜共电积的杂质元素含量，用铂阴极差重加上电积后液残余铜含量并减去共电积的杂质元素含量可计算出氧化铜矿中酸溶铜含量。与碘量法相比，不用肉眼观察颜色变化确定终点，人为误差小，结果稳定、准确。通过对加拿大氧化铜矿标准物质AMIS0050进行测定（n-12），方法准确度可靠。并选取15批次的氧化铜矿检测，与经典碘量法比对，结果令人满意。

简介：探讨origin非线性拟合法在分析近代物理测定电子荷质比的塞曼效应实验中对圆环多处选点测量的处理过程。

简介：本文运用主方程等方法给出随机和择优混合演化网络模型稳态度分布存在性的严格证明,并推导度分布的表达式,进而得知该混合演化网络为无标度网络.

简介：在不要求C0-半群为紧半群的前提下．利用函数e^-λt（其中λ〉0是常数）和Monch不动点定理，在更广泛的条件下，得到了Banach空间中一类半线性混合型发展方程初值问题的整体mild解和正mild解，本质上改进和推广了已有相关结果．

简介：本文利用遗传算法的全局搜索内能力及直接搜索算法的局部优化能力，提出了一种用于多目标规划的混合遗传算法．与Pareto遗传算法相比．本文提出的算法能提高多目标遗传算法优化搜索效率，并保证了能得到适舍决策者要求的Pareto最优解．最后，理论与实践证明其有有效性．

简介：考虑一个受控制的交通网络,一类用户属于领导者,按照系统最优原则选择出行路径;另一类用户属于跟随者且具有不完全信息,按照Logit型随机用户平衡原则选择出行路径.建立了描述这种Stackelberg博弈下的混合平衡出行行为的变分不等式模型,给出了满足此种混合平衡的交通网络的效率损失上界,结果表明,效率损失上界与被研究的交通网络拓扑结构,交通需求及控制系数有关.

简介：地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题。粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,但粒子滤波算法存在粒子匮乏的问题,会影响定位精度。针对此问题,将高斯混合无迹粒子滤波（GMUPF）用于地形辅助导航,该算法用高斯混合模型（GMM）近似粒子分布,用无迹卡尔曼滤波（UKF）估计重要密度函数,不需要做重采样。通过用实际地形数据做飞行仿真实验,结果显示相比粒子滤波,不仅没有粒子匮乏问题,而且所用粒子数更少时估计精度略好。

简介：针对混合动力公交车在循环工况内功率需求的特点,建立了未来功率需求贝叶斯预测模型;利用2一阶段随机动态规划模型将大规模的随机动态规划问题简化为多个小规模的随机动态规划问题和一个确定型动态规划问题;对于随机动态规划模型的求解,给出了稀疏表示的降维方法,将复杂的泛函极值问题转化为常规的随机动态优化问题,并采用分布估计算法和计算资源最优配置算法的计算机仿真优化算法对随机动态优化问题进行求解;给出了基于查表的在线控制策略,为模型的实际应用进行了有益的探索。

简介：为给GPS软件接收机的跟踪环提供精确的初始条件，捕获后得到的载波频率应在几十Hz范围内，所以必须寻找一种既能精确测量载波多普勒频移，又能有较快运算速度的方法。针对这一特点，提出了一种载噪比较高时采用相位测量和较低时采用长相干处理的载波频率精确估计策略。利用Matlab仿真产生的卫星中频数据作为数据源对该策略进行验证，结果表明当输入信号的载噪比大于35．5dB·Hz的时候，相位测量算法得到的多普勒频率值的误差保持在约10Hz之内。对于微弱信号的捕获，如果将相干处理的时间从200ms扩展到600ms，捕获频率的误差从3Hz减小到0．5Hz。此外，与传统的FFT方法相比，该方法的加法和乘法运算量分别降低了96．2％和35％。测试结果体现了该算法的有效性和优越性。

简介：在NaSch模型的基础上,引入换道规则,建立了包含公交车在内的周期边界条件下双车道混合车辆交通流模型。分别模拟了公交车在平常期和高峰期及停靠时间对双车道混合交通流的影响。

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：主要通过马氏链、主方程的方法和技巧，给出了团体随机和择优混和演化网络的稳态度分布存在性的严格证明，并严格推导了度分布的精确解析表达式．

简介：逻辑生长函数相对于龚珀兹生长函数具有拐点高和对称性的特点，采用逻辑生长函数形式的功效函数法求解混合多目标规划问题具有形式简单、计算量小、符合实际的优点。证明了用这种方法求出的最优解是有效解。讨论了满意值对有效解的影响。逻辑生长函数还可以应用于多维变量评价的功效系数法中。

简介：目的：解决考虑模糊环境条件影响下的复杂机械产品并行拆卸路径规划问题，并给出成本和模糊时间最优的拆卸方案。创新点：建立混合模糊模型，引入三角模糊数表示拆卸工序加工时间，提高拆卸路径规划的环境适应性；采用并行加工方法，尽可能地提高生产资源利用效率，缩短加工时间和降低加工成本；使用混合编码方式，用同一条染色体表示拆卸工序和工位信息，简化模型表达和运算；在遗传算法中引入高斯变异方法，提高算法的收敛速度。方法：1．引入一个包含N个工位和L个零部件的拆卸序列规划问题，提出混合模糊拆卸模型实现对此问题的数学描述；2．采用包含高斯变异算子的遗传算法，对结果进行优化计算，以得到最短的模糊加工时间和加工成本；3．将本文所述方法的计算结果与快速搜索随机树算法的运行结果进行比较。结论：在算法分别迭代50次、100次和150次的情况下，本文所述方法得到的最优解均优于快速搜索随机树算法的解，并且运行时间均短于快速搜索随机树算法。