用户偏好提取MDP建模研究

将马尔可夫判决过程和智能强化学习算法相结合,给出了异构无线网络环境下用户业务偏好评估模型的技术框架。为动态环境下用户需求的感知、量化和适配特征的研究提供了基本的数学描述,对解决用户体验的评价问题和业务与业务环境的适配问题提供了新的研究思路。仿真结果表明所构建的MDP模型能够在多状态条件下学习用户偏好,根据用户需求智能选择业务。     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。     

关于m×n型流程优化的探讨

网络图的优化,是根据一定的约束条件对网络图进行调整和改进,以达到科学安排工作,合理分配人力、物力、财力等资源,从而提高工作效率的目的。流程优化就是通过改变工作顺序,解决组织计划中出现的窝工现象。m×n型流程优化,是解决有m个单位依次进行n项活动时,如何安排各单位的顺序最优的问题。通过案例的耗时分析,提出了确定单位顺序的方法,希望对解决相似问题提供一定的参考。     

阻化烟煤堆非稳态温度场计算

依据实验测得的干、水湿和阻化烟煤氧化反应的动力学参数 ,引入了氧传质模型和水蒸气平衡模型 ,利用计算机编程对干、水湿和阻化烟煤堆内的一维非稳态自热过程的模型分别进行差分计算 ,求得相应煤堆内的非稳态温度场。结果表明 ,采用简化的一维自热过程的非稳态数学模型计算 ,可以剖析氧传递、水蒸气平衡和阻化处理对煤堆自热的影响 ,可以评价实际煤堆的自热危险性和判断烟煤堆的阻化处理效果     

城市区域消防安全评估方法研究

城市区域消防安全评估是科学有效地进行城市消防规划、部署和消防法规的制定的重要依据 ,对于城市建设和社会经济的协调发展具有保证和促进作用。根据《中华人民共和国消防法》及《机关、团体、企业、事业单位消防安全管理规定》(6 1号令 )对消防管理对象的界定标准 ,提出两种不同的分类方法 ,确定了城市区域消防安全体系的组成要素 ,采用层次分析法确定了各要素的权重 ,应用多层次多目标系统模糊优选理论 ,建立了城市区域消防安全评价模型 ,对城市区域消防安全评估进行了方法研究和具体计算 ,并应用所设计的模型对北京市宣武区的区域消防安全状况进行了两种方法的分析评估。计算结果证明了方法的有效性 ,用两种不同的分类方法所做出的结果 ,显示了不同分类的一致性。     

浅谈培养解题能力

从深刻理解数学概念内涵、熟悉数学公式及变式和注重解题过程分析三个方面谈如何有效培养学生的解题能力 ,进而促进学生数学能力的发展     

基于马尔柯夫过程的武器系统目标分配问题决策分析

将防空作战中武器系统目标分配决策作为一个在动态随机系统中实现最优化的问题,并用马尔柯夫过程理论进行建模分析,提出新的算法并运用Matlab编程;通过对实行不同策略时武器系统长期平均效能的分析比较,指出在目标分配问题上仅靠原有的静态线性规划决策方法是不够的,还必须考虑动态随机对抗过程本身的特性.     

二阶矩模糊随机过程的均方极限

给出了二阶矩模糊随机过程均方极限的两种定义,证明了这两种定义的等价性,并讨论了二阶矩模糊随机过程均方极限的性质。     

液体火箭发动机非线性燃烧不稳定过程的并行仿真

采用计算燃烧学方法对火箭发动机非线性燃烧不稳定工作过程进行了并行数值模拟。气相控制方程组用欧拉坐标系下的Navier Stokes方程组描述 ,液相控制方程组在Lagrangian坐标系下进行描述。气、液两相作用通过方程组的源项互相耦合。编制了串行和并行程序 ,并在并行计算环境下进行了测试。从计算结果可以看出并行计算的效率较高。     

Designing a screening experiment for highly reliable products

Within a reasonable life‐testing time, how to improve the reliability of highly reliable products is one of the great challenges to today's manufacturers. By using a resolution III experiment together with degradation test, Tseng, Hamada, and Chiao (1995) presented an interesting case study of improving the reliability of fluorescent lamps. However, in conducting such an experiment, they did not address the problem of how to choose the optimal settings of variables, such as sample size, inspection frequency, and termination time for each run, which are influential to the correct identification of significant factors and the experimental cost. Assuming that the product's degradation paths satisfy Wiener processes, this paper proposes a systematic approach to the aforementioned problem. First, an intuitively appealing identification rule is proposed. Next, under the constraints of a minimum probability of correct decision and a maximum probability of incorrect decision of the proposed identification rule, the optimum test plan (including the determinations of inspection frequency, sample size, and termination time for each run) can be obtained by minimizing the total experimental cost. An example is provided to illustrate the proposed method. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 49: 514–526, 2002; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/nav.10024