一种高精度六面体广义协调元

在八节点六面体等参单元的基础上在其各个面的法向方向上增加一个自由度 ,同时为了提高精度 ,改善其性能 ,消除几何敏感性 ,又引入七个非协调的内部位移函数和一个泡状函数作为附加位移。数值计算表明该单元的性能良好。     

泥沙传输方程广义初边值问题的解析解与差分解比较

Cheng提出了泥沙传输问题的广义底边界条件并导出了具有复杂形式的解析解 ,解析解的求解过程中还需求解两个超越方程。本文一方面分析了解析解的复杂性 ,简化了超越方程根的搜索区间 ,另一方面 ,通过数值试验 ,得到了一类稳定的差分格式 ,格式参数为 0 .48≤Θ ≤ 1 ,数值例子表明 :对于稳定的差分格式 ,差分数值解具有很好的逼近效果。     

多目标广义指派问题的模糊匈牙利算法求解

提出和讨论了两类多目标的广义指派决策问题,分别给出了它们的多目标整数线性规划数学模型,并结合模糊理论与解决传统指派问题的匈牙利方法提出了一种新的求解算法:模糊匈牙利法.最后给出了一个数值例子.     

多输出性能下的重要性测度指标及其求解方法

针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

一种基于改进型BC-CSRR的半模基片集成波导滤波器

为解决传统BC-CSRR在阻带性能上的问题,提出了一种改进型MBC-CSRR结构,并利用该结构设计了一个阻带性能优良的HMSIW滤波器。分析了加载MBC-CSRR的HMSIW等效电路和结构特性,采用有限元法对该结构的传输特性进行了仿真。结果表明:所提出的改进型MBC-CSRR在保持传统BC-CSRR优点的基础上具有更优良的阻带性能。应用该结构设计了一个三阶HMSIW带通滤波器并进行测试。结果表明:所设计的加载MBC-CSRR的HMISW滤波器具有结构紧凑、损耗低、成本低、易于集成且阻带性能优良等特点。     

基于GSPN的舰载服务器系统可靠性建模及分析

提出一种基于广义随机Petri网(Generalized Stochastic Petri Net,GSPN)的舰载服务器系统可靠性分析方法。深入分析舰载服务器系统故障模式的基础上,建立冗余服务器子系统的GSPN模型和共享数据盘子系统的GSPN模型,进而综合得到舰载服务器系统的全局GSPN模型,有效模拟了舰载服务器系统的动态行为。仿真实验验证了所提方法的有效性,为舰载服务器系统的分析与设计提供理论参考。     

面向监督学习的稀疏平滑岭回归方法

岭回归是监督学习中的一个重要方法,被广泛用于多目标分类和识别。岭回归中一个重要的步骤是定义一个特殊的多变量标签矩阵,以实现对多类别样本的编码。通过将岭回归看作是一种基于图的监督学习方法,拓展了标签矩阵的构造方法。在岭回归的基础之上,进一步考虑投影中维度的平滑性和投影矩阵的稀疏性,提出稀疏平滑岭回归方法。对比一系列经典的监督线性分类算法,发现稀疏平滑岭回归在多个数据集上有着更好的表现。另外,实验表明新的标签矩阵构造方法不会降低原始岭回归方法的表现,同时还可以进一步提升稀疏平滑岭回归方法的性能。     

优化多星协同观测的改进广义模式搜索算法

多星协同观测可以最大化卫星的整体效能,如何对多星进行部署是一个设计空间大、设计变量多的优化问题.对此,提出了基于Kriging模型的改进广义模式搜索算法.在算法的搜索步,通过代理模型最优和最大期望提高在当前网格内进行选点,避免选择的盲目性;在筛选步,利用代理模型预测筛选集中各点提高的比例并排序,减少不必要的仿真分析.最后,采用该算法对多星部署方案进行优化,通过对比发现,算法性能优于STK-Analyzer,证明了算法的可行性和有效性.