附加先验概率条件下的最佳先验概率选取

基于贝叶斯准则对二元假设检验问题进行研究,在附加先验概率条件下,提出了最小二乘意义下的最佳先验概率。将该方法与极大极小准则对比分析,给出了任意先验概率条件下的最佳先验概率选取方法,并进行仿真验证。仿真结果表明,根据最佳先验概率进行判决,可以在先验概率未知时有效降低判决代价。     

基于IFTS的网络动态负载均衡方法

针对网络负载均衡过程中节点负载变化趋势难以预测的问题,在分析网络负载模糊时序变化特性的基础上,设计了可变阶自循环误差校正机制,构建了网络负载直觉模糊时间序列(IFTS)预测模型,并将基于IFTS的负载预测与网络动态负载均衡相融合,提出了基于IFTS的网络动态负载均衡方法,有效地提升了网络负载预测精度,增强了动态负载均衡系统运行效率,改善了网络整体服务质量。并通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。     

适应低时延业务需求的分布式可穿戴单兵作战信息系统

针对云计算应用在单兵作战系统场景下业务处理时延高、服务质量无法保障的问题,提出一种基于可穿戴计算的分布式单兵作战信息系统。利用士兵身上的可穿戴智能设备构建本地计算层,在作战地点就近处理计算数据,提供给士兵本地的信息处理与融合能力,并采用广义扩散负载均衡算法平衡各设备负载,降低业务处理时延;同时利用分布式计算的容错能力增强系统的可靠性。仿真结果表明,基于可穿戴设备的分布式本地网络架构能有效地降低作战任务的处理时延,同时增强系统的可靠性。     

变权评估中均衡函数的构造

针对变权评估问题,介绍了基本原理,研究了均衡函数的构造方法,提出了激励型和惩罚型均衡函数的概念.考察了两类基本的均衡函数:和型均衡函数与积型均衡函数,通过其函数项与导数的讨论,研究了函数的构造条件以及其最终成为激励型和惩罚型均衡函数的条件,并结合具体例子进行了分析.所得结论具有普遍的意义,丰富了变权评估的理论体系.     

基于参数均衡的大规模光纤水听器阵列设计

针对当前水声目标探测使用需求,以及光纤水听器阵列大规模组阵时其均衡性难以保证的问题,开展了大规模阵列光学参数均衡、PGC调制解调等关键技术研究,并进行了大规模光纤水听器阵列光学参数均衡控制设计,应用PGC调制解调技术有效解决了信号衰落.阵列测试表明:阵列元件参数挑选范围扩大的同时,512基元阵列的相位一致性较好;设计的...     

战斗部虚拟试验贝叶斯线性校准预测方法

聚能装药战斗部射虚拟试验中,射流穿深对靶板材料模型参数较敏感。为建立较准确实用的射流穿深预测模型,提出一种贝叶斯线性校准方法,建立物理过程真实值、模型预测值和试验测量值间的统计关系,结合有限的试验数据,校准未知模型参数。实例分析表明,该方法可较好地解决包含各种不确定性的大型复杂计算模型的参数校准问题。     

一般随机经济均衡的存在性定理

研究了在不确定状态下金融市场的动态均衡存在的条件 ,利用鞅性给出了金融证券的一般性定义及生成一个证券市场的最基本的条件 ,推广了Arrow -Debreu的市场的一般均衡理论     

一类模糊多目标双矩阵对策的粒子群优化算法

针对一类具有模糊目标的多目标双矩阵对策给出了基于粒子群优化的求解算法.讨论了当模糊目标的隶属函数是线性函数时纳什均衡解的判定定理;构造的粒子群优化算法,通过随机初始点以及迭代粒子的归一化,保证粒子群始终保持在时策的可行策略空间内,避免了在随机搜索中产生无效的粒子,提高了用粒子群优化算法求解纳什均衡解的计算性能.给出的一个数值算例验证了该算法的有效性.