基于深度森林的网络流量分类方法

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。     

基于动态模型的机场配电网潮流计算新方法

机场配电网因非常情况成为孤立电力系统后，配电系统的电压、潮流和频率等发生巨大变化，传统的潮流计算方法往往会出现收敛性差、计算结果与实际不相符的情况。提出的机场配电网动态潮流计算模型能有效解决此类问题，阐述了机场配电网动态潮流计算模型的构成原理、算法并给出相应算例。通过算例计算证明了动态潮流计算模型适用于计算机场配电网的潮流。     

Traffic channeling under uncertain conversion rates on e-commerce platforms

Traffic is the lifeblood of every e-commerce platform. The question of how to channel traffic to merchants operating on a platform lies at the heart of platform management. We consider a platform on which two independent merchants sell their products. Merchants compete on inventory in the sense that some of the unmet demand at one merchant will spill over to the other. The platform channels traffic based on products' conversion rates to maximize the total sale on the platform. We show that traffic channeling plays three roles. First, it allows more efficient allocation of traffic; that is, the merchant with a high conversion rate is given a higher priority in receiving traffic. Second, it allows the platform to control demand spillover between the merchants to maximize total sales. The platform either facilitates or prevents demand spillover, depending on product substitutability. Third, traffic channeling intensifies competition between the merchants and hence increases the total inventory. More efficient allocation of traffic and the increase in inventory increase sales inequality between the merchants. In contrast, demand spillover decreases sales inequality. While the platform always benefits from traffic channeling, the merchants do not benefit when their products are moderately substitutable. Interestingly, when the two products are owned and sold by the same merchant, the opposite happens–traffic channeling always benefits the merchant but may hurt the platform. Our study provides a basis for informed discussions on how platforms should channel traffic in response to conversion rates, and how traffic channeling affects the welfare of merchants and platforms.     

五阶HWCNS在低速复杂流场中的应用

采用五阶精度显式混合加权紧致非线性格式求解雷诺平均NS方程;利用多块对接结构网格技术,对30P-30N多段翼型进行网格收敛性研究。在不考虑转捩的情况下,采用SA一方程湍流模型研究混合加权紧致非线性格式与二阶精度MUSCL格式对该翼型压力分布和典型站位速度型的影响,并与实验结果进行对比分析。采用混合加权紧致非线性格式和SA一方程湍流模型模拟梯形翼高升力构型低速复杂流场,通过对总体气动特性和压力分布的分析,探讨五阶精度显式混合加权紧致非线性格式在低速复杂外形流动中的应用能力。结果表明,对30P-30N三段翼型,采用全湍流模拟方法可以得到较好的压力分布;对梯形翼高升力构型,在附着流和边界层小分离情况下混合加权紧致非线性格式有较好的模拟能力。     

高温气流内雾滴运动与蒸发特性的理论分析

建立了高温气流内雾滴运动与蒸发的数学模型,对雾滴在高温气流内的运动与蒸发特性进行了理论分析。结果表明,雾滴在高温气流内的运动分为变速段和恒速段,雾滴终端速度取决于气流速度;雾滴粒径越小,追随气流运动的能力越强;雾滴在高温气流内蒸发时,粒径随时间呈指数规律递减。     

一种发送速率精确可控的分布式网络流量生成方法

介绍了一种灵活高效的分布式网络流量生成方法；通过加入权重因子，利用反馈机制不断对产生的网络流量进行调整直至流量大小误差符合用户设定需求；结合ON／OFF模型，采用分布式结构产生了流量速率可调节的具有自相似特性的网络流量。通过该方法产生的网络流量大小精确可控，且具有自相似性，能更好地反映出真实网络流量的特性。     

基于Floyd算法的常规导弹连续波次作战运输规划

为提高常规导弹连续波次作战效能，对常规导弹连续波次作战运输规划问题进行研究。以Floyd算法为基础，首先生成了作战机动区域的交通网络最短路径、距离矩阵；其次将常规导弹连续波次作战运输过程分解为不同阶段，以运输过程中的整体暴露时间最短为目标，构建了初始规划方案0-1整数规划模型；然后考虑道路通行量及地域容量限制，对初始规划方案中存在的地域容量超过限制及单行道路中会车、超车情况进行逐步循环优化，以得到最佳运输规划方案；最后选择了一个作战案例想定，通过Matlab编程对案例进行了求解，得到了针对此案例的最佳运输规划方案，验证了模型的正确性和算法的有效性。     

某两栖装甲装备液压系统非介入式原位检测方法

为解决传统的介入式测量方法拆装困难、影响系统的动态特性、无法适应武器装备现场快速抢修需要的问题，根据液压系统的特点，针对表征系统状态的主要参量——流量、泄漏量和污染度，提出了非介入式原位检测方法，实现了对装甲装备实时检测的目的，有助于故障的快速定位和排除。并以某两柄装甲装备为例，说明了非介入式原位检测技术的可行性和实用性。     

红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。     

Scheduling a maintenance activity on parallel identical machines

We study a problem of scheduling a maintenance activity on parallel identical machines, under the assumption that all the machines must be maintained simultaneously. One example for this setting is a situation where the entire system must be stopped for maintenance because of a required electricity shut‐down. The objective is minimum flow‐time. The problem is shown to be NP‐hard, and moreover impossible to approximate unless P = NP. We introduce a pseudo‐polynomial dynamic programming algorithm, and show how to convert it into a bicriteria FPTAS for this problem. We also present an efficient heuristic and a lower bound. Our numerical tests indicate that the heuristic provides in most cases very close‐to‐optimal schedules. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2009