遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法

针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。     

无人机集群反制技术剖析

无人机集群作战具有作战效能高、战场生存能力强、效费比极高的巨大优势,将给传统防空系统带来巨大挑战。现有反无人机集群技术大多来源于反无人机技术,但反平台与反集群存在显著差异,必须针对无人机集群自身技战术特点,加强对精确/高效/低成本的集群反制技术研究。因此,本文以剖析无人机集群反制技术的可行性为出发点,首先,从反无人机集群作战视角,将无人机集群划分为无自主时空协同型(Ⅰ类)、半自主编组协同型(Ⅱ类)、全自主任务协同型(Ⅲ类)三种类型,明确Ⅱ类无人机集群为主要反制对象;其次,深入分析无人机集群的技术弱点与战术劣势,以此作为无人机集群反制技术可行性的关键切入点;最后,梳理出七大类有效的无人机集群反制技术,并对其可行性进行分析,以期为未来无人机集群反制技术发展方向提供参考。     

Optimal production ramp-up in the smartphone manufacturing industry

Motivated by challenges in the smartphone manufacturing industry, we develop a dynamic production ramp-up model that can be applied to economically satisfy nonstationary demand for short-life-cycle products by high-tech companies. Due to shorter life cycles and more rapid evolution of smartphones, production ramp-up has been increasingly critical to the success of a new smartphone. In the production ramp-up, the key challenge is to match the increasing capacity to nonstationary demand. The high-tech smartphone manufacturers are urged to jointly consider the effect of increasing capacity and decreasing demand. We study the production planning problem using a high-dimensional Markov decision process (MDP) model to characterize the production ramp-up. To address the curse of dimensionality, we refine Monte Carlo tree search (MCTS) algorithm and theoretically analyze its convergence and computational complexity. In a real case study, we find that the MDP model achieves revenue improvement by stopping producing the existing product earlier than the benchmark policy. In synthetic instances, we validate that the proposed MCTS algorithm saves computation time without loss of solution quality compared with traditional value iteration algorithm. As part of the Lenovo production solution, our MDP model enables high-tech smartphone manufacturers to better plan the production ramp-up.     

人员密集场所火灾亡人事故成因探讨

通过构建火灾亡人事件树、早期确认火灾失败故障树、火场逃生自救失败故障树和外部抢险救援失败故障树,获得了人员密集场所火灾亡人事故因果分析图。对1991年至2007年发生在我国人员密集场所的22起特别重大火灾亡人事故按照因果分析图进行统计分析,得出了人员密集场所火灾亡人事故成因。     

润滑油介电谱数据库识别

介电谱技术是一种鉴别油品种类的新技术，润滑油是一类典型的介电材料，在不同激励频率、激励电压和激励波形下，润滑油中的不同化合物组分会产生不同的弛豫运动，表现出不同的介电谱特征信息。利用石油产品介电谱分析仪采集了49个润滑油的介电谱数据，利用数据库识别方法对这49个油品进行种类识别，正确率达到93．88％。表明介电谱信息与润滑油的整体特性密切相关，可以通过介电谱技术对不同种类的润滑油进行识别。     

调相信号自动识别的高阶累积量方法

在信号调制类型识别中,在相干、同步条件下实现调制识别是一类比较典型的研究方法,假设已经实现精确的载波同步并已知精确的定时同步信息.先在相干、同步条件下,利用高阶累积量来进行MPSK信号调制类型识别,然后对频率误差和位定时误差对识别算法带来的影响进行了研究.结果表明算法对一定的频差和定时误差具有鲁棒性.     

基于遗传算法的MIL-STD-188-220c标准最佳转发树的构造

针对MIL-STD-188-220C标准的路由协议多目的地址最佳转发树问题,提出一种基于遗传算法的优化算法,仿真结果表明,该算法具有收敛快,寻路成功率高的优点。     

基于Fisher线性判别模型的文本特征选择算法

在采用向量空间模型表示方法的文本分类系统中,维数约简是必要的步骤,特征选择方法由于计算复杂度较低而被广泛采用.本文基于Fisher线性判别模型提出了一种新的文本特征选择算法,将其求解过程转换为一个特征项优化组合的问题,避免了复杂的矩阵变换运算.实验表明,该方法与信息增益、卡方统计方法比较,具有较明显的优势.     

谈事故树分析法在企业消防安全管理中的运用

介绍了事故树法的原理，运用该方法对镇江市某大型醋酸生产企业醋酸反应釜单元进行了火灾爆炸危险性分析，并结合分析结果给出了有针对性的消防安全对策，为企业消防安全管理工作提供了借鉴。     

Noncooperative cost spanning tree games with budget restrictions

We extend the noncooperative game associated with the cost spanning tree problem introduced by Bergantiños and Lorenzo (Math Method Oper Res 59(2004), 393–403) to situations where agents have budget restrictions. We study the Nash equilibria, subgame perfect Nash equilibria, and strong Nash equilibria of this game. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2008