考虑个体偏好的高铁旅客出行选择仿真研究

针对高铁旅客出行时的乘车选择行为问题,定量描述和分析了高速铁路旅客乘车选择的行为及特征.考虑旅客的主体偏好、出行偏好和承受偏好等,基于非集计离散模型构建个体偏好与列车特性因子的关联关系,并进一步构建一种考虑个体偏好的多变量旅客乘车选择效用模型,以旅客在京沪高铁北京-上海区间的乘车选择作为实例进行分析.运用SPSS结合2018年京沪高铁RP调查数据进行模型参数的标定,结果表明,年龄-票价、出行距离-票价、月收入-票价、费用来源-整点出发时刻是4组具有强关联性的个体偏好-列车特性组合,且旅客个体承受偏好中的月收入对乘车选择的影响最为明显,同时验证了上述模型可以更准确地评价旅客的个性化乘车选择行为,可为高速列车开行的优化设计提供理论基础.     

基于自适应伽马转换函数的遥感图像增强

针对传统的遥感图像增强方法视觉效果不够理想的缺点,提出了一种基于平稳小波变换和分段自适应伽马灰度转换函数的遥感图像对比度增强方法。首先,对遥感图像进行平稳小波变换,接着对得到的最大尺度低频子带图像采用基于核函数的样本加权模糊C-均值聚类算法将该图像分为低、中和高亮度区域,并对各亮度区域依据其各自特点分别采用不同的自适应伽马灰度转换函数进行增强,然后利用贝叶斯萎缩阈值法和非线性自适应增益函数相结合计算高频子带的增益系数,从而得到增强后的高频子带图像;最后,由低频子带图像和高频子带图像重构得到增强后的图像。实验表明,该方法提高了遥感图像的全局对比度,改善了视觉效果,增强了图像的细节并抑制了噪声,获得了较好的图像增强整体效果。     

基于分值函数估计的自然梯度盲分离算法

分值函数估计的准确性是影响自然梯度盲分离算法收敛速度和稳定性的一个重要因素.提出了一种通过函数逼近直接估计分值函数的方法.用一组正交多项式的线性组合来逼近分值函数,其性能用均方误差来衡量.线性组合的系数向量可运用分值函数的性质,通过最小化均方误差自适应学习得到.将估计到的分值函数代入自然梯度迭代公式中就得到新算法.实验...     

广义模糊熵图像阈值分割参数选取的ADE方法

针对广义模糊熵图像阈值分割参数不能自动选取,提出自适应差分进化（Adaptive Differential Evolution,ADE）的广义模糊熵图像阈值分割方法。利用自适应差分进化算法作为优化工具来选取广义模糊熵阈值分割所需要的最佳参数,引入自适应变异算子和提出交叉概率自适应函数对优化过程进行控制,通过把参数带入广义模糊熵的补函数得到图像的阈值,进而得到图像最优分割。为验证其有效性与可行性,分别同基本图像质量评价准则的模糊熵图像阈值分割算法和粒子群优化广义模糊熵图像阈值分割算法相比较,实验表明,针对不同细节的图片,该算法所得分割结果多数情况下背景信息更少,目标信息更清晰,用时更短,分割更稳定且效果良好。     

考虑决策者心理行为的概率语义术语集多属性决策方法

概率语义术语集可以通过给语义赋予概率以表达不同程度偏好,采用概率语义术语集获取专家犹豫和不确定的评价信息。针对传统多属性决策中指标权重确定没有考虑指标间相互影响关系的问题,采用概率语义DEMATEL方法分析指标间的相互影响关系,其中采用二元语义将指标间关联关系概率语义术语集的得分函数转换为精确数值,得到指标的权重。考虑决策者的不同偏好和心理行为,采用改进的概率语义TODIM方法对决策对象进行排序。最后以某班轮公司的综合竞争力评估为例,验证了所提方法的有效性。     

管式聚合反应温度分布控制方法的研究

该文利用B样条神经网络建立了管式聚合反应温度分布函数的数学模型,为分布参数系统的建模提供了新方法。研究结果表明,神经网络的组合可以很好的解决分布函数这个高维数据集合的建模问题。该文以期望的温度分相与实测温度分布的误差集合为控制指标,通过最优化方法求解,得到了最优控制序列。以实验室聚合反应器为背景,对上述方法进行了仿真实验,并针对存在噪声和施加干扰的环境,提出了自适应的控制策略,获得了预期的研究结果。     

基于麦克风阵列的GCC时延估计算法分析

准确的时延估计（Time Delay Estimation,TDE）是基于到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）的声源定位技术的前提.在众多时延估计算法中,广义互相关（Generalized Cross Correlation,GCC）算法因其较低的运算复杂度和易于实现的特点得到了广泛的应用.针对不同的噪声情况,GCC时延估计算法利用不同的加权函数来抑制噪声干扰.本文在介绍麦克风阵列模型和GCC时延估计算法的基础上,针对GCC算法的弊端提出了一种改进算法,并在多种信噪比条件下,对部分加权函数的GCC时延估计算法进行了MATLAB仿真,通过比较其时延估计性能和声源定位精度,分析了这些加权函数各自的优劣性.     

基于自适应罚函数的QPSO算法的代谢通量评估*

针对代谢通量评估问题属于带约束的优化问题,其目标函数是一个非线性、不可微的并且存在多个局部最小点的复杂函数,提出了使用自适应罚函数的量子粒子群优化算法来解决这个问题。通过自适应罚函数的方法解决约束条件,然后使用QPSO算法最小化内部代谢通量。用此算法评估谷氨酸棒杆菌的内部代谢通量并与传统的优化算法来比较,实验结果证明了该算法的可行性和有效性。     

非均匀划分拟阵约束下的多样性推荐方法

多样性推荐方法旨在提供既满足相关性又具有多样性的top-k推荐结果。大多数现有的多样性方法没有同时考虑多样性和准确度,而且这些方法假设每个推荐项的重要程度是相同的。受此启发,针对个性化推荐系统,提出一种新的基于用户偏好的多样性推荐模型。该模型对用户的整体类别偏好程度、同一类别内部的偏好程度和相关度进行建模;将多样性和相关性同时融合到子模函数中,同时在模型上施加了非均匀划分拟阵约束(即不同用户对不同类别的偏好程度以及同一类别内部的偏好程度不同,每个推荐项的重要程度也不同);证明了最大化提出的目标函数是NP-hard问题,并通过类别簇内局部贪心求解子模函数获得(1-1/e)的近似保证率,同时降低了算法复杂度。最后,引入一个惩罚因子自动调节同一类别中的推荐项加入推荐列表的困难程度。不同数据集上的实验结果表明:提出的方法不仅能够在准确度和多样性之间取得有效的折中,而且具有高效性。     

基于多粒度用户偏好的文档级情感分析

不同的用户通常具有多粒度的用户偏好，即用不同的用词习惯来表达情感(单词级用户偏好);在不同的句子上表达出不同的情感强度(句子级用户偏好);用不同的评分特征对产品进行评价(文档级用户偏好)。现有情感模型在文本特征表示时并未考虑用户偏好的多粒度性，据此，该文提出了一种融合多粒度用户偏好的情感分析模型。首先，在单词粒度上，将用户信息融合到注意机制中来获取基于用户偏好的句子表示；然后，在句子粒度上，结合自注意机制获取基于用户偏好的文档表示；最后，在文档粒度上，将得到的文档表示与用户信息直接进行融合得到文档的特征表示，并利用该表示进行分类。在IMDB、Yelp13、Yelp14三个文档级数据集上的实验表明，该模型能更有效地提升分类性能。     

一种新的基于哈希函数的排序算法

提出一种哈希函数分档的排序算法。根据数组下标递增的特点,针对任意分布整数,建立有效的哈希函数,通过反复映射完成排序。分析算法的时间和空间复杂度,实验验证算法的运行效率。算法分析和实验结果表明：算法的时间和空间复杂度均为O（n）,在问题规模较大时,效率优势明显。     

基于遗传算法的可重入半导体生产线的调度

半导体生产线的可重入性使得半导体生产车间的调度成为NP难题.基于遗传算法的调度是将遗传算法应用到半导体生产线的投料策略和调度策略上,通过合理的编码来寻找一组投料策略和调度策略的组合,来解决可重入半导体生产线的调度问题.和以往的方法不同,这种方法可以从全局上来调度半导体生产线,充分发挥出各种策略的优势.仿真结果表明这种方法对于产出量、制造周期偏差、瓶颈设备利用率等关键生产指标都有明显改善.     

Inefficiency of equilibria for the machine covering game on uniform machines

This paper studies a scheduling game on uniform machines with social cost of maximizing the minimum machine load. For the game with two machines, we present the (Strong) Price of Stability and (Strong) Price of Anarchy as a function of s, the ratio of the speeds of the two machines. These bounds are all tight for any value of s, thus the problem of measuring the inefficiency of equilibria on two uniform machines is completely solved. We also give the tight Price of Anarchy for a special case of three machines. From the results above, we achieve some new and interesting insights of scheduling games.     

Three-state Markov model of speech on telephone lines and optimal utilization of communication systems by TASI technique

A three-state Markov model of speech on the telephone lines is developed. The model considers the alternate occurrence of the telephone calls and the intercall gaps on the telephone lines. During a phone call there are several talkspurts (speech without break) and pauses (silence without break) in the user's speech. The three types of events, intercall gaps (large gaps) talkspurts and pauses occurring on the telephone lines are assumed to have negative exponential density functions with different transition rate parameters. The steady state probability distribution, average and variance of the number of busy channels and the system utilization are evaluated as a function of call loss fraction (P_0f). The Synchronous Time Division Multiplexing (STDM) system with number of channels in the group equal to 6 and 24 is considered. The model is also applied to Time Assignment Speech Interpolation (TASI) system and the relationships among the number of user terminals, speech Freeze Out Fraction (FOF) and system utilization are obtained for various values of P_0f. The STDM and TASI systems applied to the group of 6 channels are simulated on the EC-1030 computer to check the validity of the analytical results. The results of this study are portrayed on graphs and may be used as guide lines in the design of TASI systems.     

基于复频特性分析的输电线路故障监测方法

为了实现对输电线路的状态监测与故障诊断,提出了基于复频特性分析的输电线路故障监测方法。给定了分段传递函数及其模值的相对偏差的定义,针对输电线路故障的在线监测,建立了基于分段传递函数的故障分析方法,该分析方法的核心是以文中所定义的相对偏差作为反映输电线路状态的故障特征量。运用此方法对单条10kV架空输电线路进行了接地短路故障的仿真研究。仿真实验结果验证了该分析方法在输电线路故障监测中的有效性。     

逃逸时间法生成Julia集的算法分析和具体实现

逃逸时间算法是生成Julia集最常用的算法,论文针对非线性复映射f(z)=zm+c为迭代函数的情形进行讨论。首先,根据逃逸时间算法的基本原理给出相应的算法步骤;然后,对迭代函数f(z)=zm+c进行了详细研究,从而合理地确定了算法中需要控制的变量Rmax和B(Rmax:判断｛fn(z0)｝n∞=1有界与否的界限值;B:初始迭代点z0的取值范围)的取值,这样就大大地减少了迭代次数,从而提高了算法的运算效率。     

FlexRay网络的动态段时间优化解析方法

在已有的FlexRay网络时间优化模型基础上,提出一种快速确定FlexRay动态段时间长度的近似解析方法。引入指数函数模拟网络中动态帧的最坏响应时间(WCRT)特性,将原优化问题转化为连续函数的极值问题。给出确定指数函数中参数的具体方法,并推导出FlexRay网络中最优动态段长度的解析表达式。实例分析结果表明,在一定的精度范围内,该方法能够快速确定FlexRay网络的动态段 长度。     

结合信号重心与ASDF估计超声窄带信号时延

以ASDF(Average square difference function)作为超声窄带信号时延估计统计量,对其估计性能进行详尽的分析。并针对噪声对ASDF统计量极值的影响,提出结合信号重心检测和ASDF的时延估计方法,对ASDF统计量进行插值以达到分数延迟的估计精度。仿真实验和实际测试表明,该方法完全可以作为超声窄带信号时延统计量。此外,可以有效地避免噪声对ASDF统计量全局极值偏移的影响,并可极大地减少运算量,满足实际应用的要求。     

基于改进遗传算法的带时间窗VRP问题研究

带时间窗约束的VRP问题(VRPTW)属于NP-hard问题,采用改进遗传算法探索最优方案。首先分析了带时间窗VRP问题的一般数学模型,并采用罚函数的方法对时间窗约束进行处理;设计了带权重的适应度函数,并采用了基于基因库的跨世代精英选择算子、PMX交叉算子和局部爬山变异算子;最后通过仿真实验与传统遗传算法和自适应遗传算法进行了对比研究,仿真结果表明改进遗传算法在解决带时间窗VRP问题中具有较高收敛速度和全局搜索能力。     

基于模糊神经网络的WEDM可靠度预计

为了准确预计电火花线切割机床(WEDM)的可靠度,建立基于自适应模糊神经网络的可靠度预计模型。该模型以平均无故障时间为输入,以可靠度为输出,通过神经网络自适应训练获得适合WEDM可靠度预计的平均无故障间隔时间隶属函数。仿真结果表明,该模型的预计精度较高,与应用神经网络的WEDM可靠度预计结果相比,提高了96.4%。