一种改进混沌神经网络及其在组合优化问题中的应用

在传统的混沌神经网络模型基础上，提出了一种改进的混沌神经网络(ICNN)．通过引入时变的输出函数增益和修正自反馈系数的表达式，使该模型可有效地控制Sigmoid输出函数图形的陡度和模型演化中混沌动态的收敛过程，从而拥有更丰富的神经动力学特性与初值鲁棒性．该模型可有效地解决一系列组合优化问题(COP)，解决了10个与48个城市的TSP问题．     

结构有限元动态模型修正研究

根据结构的模态参数来修正结构的有限元模型是进行结构设计的重要手段，首先提出了用于复模态结构修正的阻尼模型和阻尼误差模型。进而结合复振型正交条件给出了修正模型及计算方法，并结合算例进行了验证。最后总结了这一方法的优点。     

装备采购混合激励问题模型及效率分析

信息不对称以及军方和厂商目标的不相容性,导致了装备采购过程的逆向选择、道德风险和不可验证性等问题。目前,有关装备采购激励问题的研究,多采用经典模型的分析框架。但一般而言,经典模型只能揭示装备采购单个阶段存在的问题,而不能反映装备采购最重要的“多阶段性质特征”。对装备采购混合激励问题的分析——混合模型恰好可弥补经典模型的这一重大缺陷。     

线材合理下料的数学模型

建立了更好的线材合理下料的整数线性规划模型,此模型比[1]中的模型更简洁,同时修正了[2]中模型的缺陷,指出了[3]、[4]中所建立的模型是错误的.     

学习曲线在经济订购量模型中的应用

将“学习曲线”的概念应用在经济订购量模型中,对传统的经济订购量模型进行了修正。提出了一新的订购量模型。该模型对于降低总存货成本及企业长期的经营战略决策有着重要的意义。     

学习曲线在经济订购量模型中的应用

将“学习曲线”的概念应用在经济订购量模型中,对传统的经济订购量模型进行了修正．提出了一新的订购量模型,该模型对于降低总存货成本及企业长期的经营战略决策有着重要的意义．     

一种改进混沌神经网络及其在组合优化问题中的应用

在传统的混沌神经网络模型基础上,提出了一种改进的混沌神经网络(ICNN) .通过引入时变的输出函数增益和修正自反馈系数的表达式,使该模型可有效地控制Sigmoid输出函数图形的陡度和模型演化中混沌动态的收敛过程,从而拥有更丰富的神经动力学特性与初值鲁棒性.该模型可有效地解决一系列组合优化问题(COP) ,解决了10个与4 8个城市的TSP问题     

项目经济评价模型的进一步探讨

通过对投资项目经济评价模型的进一上探讨，提出了一各新的评价模型。     

结构有限元动态模型修正研究

根据结构的模态参数来修正结构的有限元模型是进行结构设计的重要手段 ,首先提出了用于复模态结构修正的阻尼模型和阻尼误差模型 .进而结合复振型正交条件给出了修正模型及计算方法 ,并结合算例进行了验证 最后总结了这一方法的优点     

格林函数法在化学工程中的应用（II）

本文在（Ｉ）的基础上，对格林公式进行了推广，并列举了格林函数法在化学工程中三类模型方程求解的应用实例。     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

基于MCMC的SCD模型扩展研究

以SCD模型为研究对象,借鉴ACD-GARCH模型的建模思路,构建了价格交易持续期、超高频收益率的双因素模型SCD-GARCH模型。考虑到模型双随机变量给模型参数估计带来的困难,运用MCMC方法,对中国股票市场超高频数据进行实证分析,结果表明模型显著。运用DIC准则比较这2类模型,结果显示SCD-GARCH模型总体更优。     

基于关系的模型动态组合推理设计

在关系化模型框架的基础上,对用于定量计算的数学模型进行关系化的分析与表示,使其便于用关系数据库系统存储与管理．依据关系化模型的特点,重点对其推理机制进行设计与讨论．该推理机制除以模型的输入／输出为纽带实现模型的自动连接外,还可以交互式的提示系统信息及完成数据输入,并可依据用户设定的模型特征对模型组合序列进行优选,实现了模型、数据和对话的有机结合．最后应用一数学模型对关系化模型的组合推理过程作实证性的分析．     

模型参数对邓肯-张非线性弹性模型应用影响研究

岩体破坏模型重要影响因素之一是岩体本构模型,邓肯—张模型是岩土工程中应用最为广泛的土的非线性弹性本构模型.本文对邓肯-张非线性弹性模型的影响因素进行了分析,并结合实例说明,本构模型中有关参数的取值和匹配对模型的应用和工程计算均有较大影响.     

基于MATLAB的汽车ABS制动动态模型的仿真研究

在汽车动力学的研究中,对研究对象进行数学建模是一种非常普遍的方法.而在此基础上发展起来的动态仿真技术则是进行汽车性能研究的一种行之有效的手段.文中结合逻辑门限控制的方法,建立汽车ABS制动过程的动态数学模型,包括整车、制动器、轮胎以及控制器4个子模型.用Matlab对所建立的数学模型编制仿真程序.通过对制动过程的模拟仿真,探讨不同因素对ABS性能的影响,为汽车制动系统的设计开发提供参考.     

基于统计数据离散性的混合滑动模型改进

介绍了用于估计有限断层震源模型的混合滑动模型方法,并针对方法中采用半经验关系式计算模型参数值的过程进行了改进.将模型参数视为正态随机变量,其均值为用半经验关系式算得的模型参数值,其方差为统计半经验关系式过程中得到的标准偏差.由此,对应一给定震级,每一个模型参数均能产生若干不同参数值,可表达统计数据的离散性.着重论述了改进中对某些模型参数的特殊处理方法,并借助一具体实例展示了改进后混合滑动模型方法的应用步骤.算例结果显示,对应一目标震级,改进后的模型可生成若干尺寸和滑动分布各异的有限断层震源模型,为表达未来地震震源的不确定性提供了参考.     

室内车辙试验的相似性分析

为了分析室内车辙试验与实际沥青路面结构受力状态的相似性,基于相似理论采用有限元数值模拟的方法建立了室内车辙试验改进模型.首先,应用相似理论推导出沥青路面结构和车辙试验改进模型各参量间的相似关系;其次,选用3种典型的路面结构,利用有限元软件ABAQUS进行数值模拟,得出这3种结构在双轮荷载作用下的荷载影响范围,进而应用相似理论得出路面全结构的车辙试验模型尺寸,应用力学响应等效,最终确定复合板结构车辙试验改进模型的所有参数并进行车辙试验验证了改进模型的正确性.     

基于神经网络的植被需水量模型

分析了传统植被需水量计算方法的不足,建立了基于BP神经网络的植被需水量计算模型.该模型与传统模型相比,不但避免了建立具体数学表达式的不便和参数求解的繁琐,而且有较高的通用性和适用性.实例表明,该模型的计算结果精度高、通用性强,有推广应用的价值.     

情感建模方法研究

针对情感建模难点问题,分析了目前人工情感模型建模的方法,包括OCC模型、智能体情感模型、基于模糊逻辑情感模型等,并对上述模型的应用领域进行分析,提出基于扩展有限状态机(EFSM)建立人工情感模型的方法.该方法通过状态上的变量属性集合V,实现机器人情感变化与转换控制,能够实现准确的情感信息获取、描述及参数化建模,实现多特征融合的情感理论计算.实验验证了EFSM情感模型的有效性.     

类Linux操作系统安全模型分析

在国内和国外2个安全标准的分析基础上,针对类Linux系统中的3个安全部分,分别提出3个模型:身份安全识别模型、用户数据保护模型和安全审计模型.在身份安全识别中,通过1个五元组给出了识别模型;在用户数据保护模型中,提出了新的三层数据保护模型;而在安全审计模型中,则是将安全审计方法与系统内核相结合,生成新的更可靠的安全模型,并提出了新模型中的问题和解决方向.