导函数性质及其应用

处处有导数的函数（导函数）有两个很好的性质：（1）在一点处有极限,则该点必连续,若无极限则该点两侧或单侧必振荡;（2）可能有不连续点的导函数介值定理仍成立。如果函数某点的领域内处处可导,我们可得到如下三个推论：（1）当f^l（x0＋0）=f^l（x0-0）时,则存在且连续。（2）当f^l（x0＋0）≠f^l（x0-0）,或至少有一个单侧极限为无穷时,函数在该点不可导,（3）当f^l（x0＋0）和f^l（f0-0）中一个或同时振荡时,函数在该点可能可导。     

一种基于KNN-SVR的基因表达缺失值的估计方法

为了消除不相似基因对基因表达谱中缺失值估计的影响,提出了一种基于KNN SVR的缺失值估计方法.该方法先通过最近邻法选出与目标基因表达最相似的一组完全基因,再用这些基因通过支持向量回归对缺失值进行估计.还提出了用标准化偏差的方差来度量算法的稳定性和估计值的可信度.该方法通过对基因的过滤提高了缺失值估计的有效性.实验结果表明,KNN SVR法具有较高的估计精度和稳定性.     

基于四元数体上的几个矩阵不等式

四元数矩阵的特征值与奇异值在四元数矩阵理论的应用中起着重要作用.借助于分块矩阵及相关恒等式,给出了关于四元数矩阵特征值与奇异值的几个新的不等式,推广了实或复数域上矩阵特征值与奇异值不等式的相应结果,它们可望有助于推动四元数代数在量子力学、机器人技术等学科中的进一步应用.     

岛屿封锁作战炮兵目标价值排序的优化模型

通过对炮兵目标价值分析与排序的指标体系进行系统分析,在岛屿封锁这一特定的作战样式中选取了六种属性作为目标价值排序的准则,然后根据对各属性的评分,在权重未知的情况下从最优化角度出发,以各方案与理想方案的距离为目标函数建立了目标价值排序的优化模型,并采用拉格朗日乘数法对模型进行求解,得到最终的目标打击顺序.     

毛泽东诗词的核心价值取向

毛泽东的诗词通过革命现实主义与革命浪漫主义的有机结合,表现出鲜明的核心价值取向,昭示人们：人生的价值应以远大的抱负为指归,应在战胜艰难的喜悦中品味,而不能以一己的荣辱得失来评断。这些诗篇,既是中国现当代文库中不可多得的艺术精品,也不失为当代革命军人核心价值观教育的好教材。     

信源数动态变化的一种稳健超定盲分离算法

针对大多数现有盲分离算法都假定信源数已知,分析了信源数未知且动态变化时的超定盲分离(接收天线数多于信源数)算法,通过奇异值分解在线估计信源个数,并修正自适应神经网络的维数。文章在经典Cichocki-Unbenauen算法中加入动量项,设置可变步长,使分离性能得到较大的改进,同时避免训练陷入局部最小。与文献[1]新提出的ANA算法相比,仿真结果证明本文算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

基于能力映射的体系网络化建模与分析

从体系所具有的能力出发,准确地描述体系中实体之间的关系,建立体系结构模型是体系设计与分析的基础,也是基于能力的体系规划的关键。首先提出了能力到组分系统的映射规则,然后将所构建的体系二分网络转化为组分系统的加权合作网络,有效描述了体系组分系统间的复杂关系。最后给出了体系组分系统关系价值度量指标,并对网络模型进行社团结构分析,为基于能力的体系规划作了有益尝试。     

基于动态窗口的灰色加权填充算法及应用?

为解决复杂系统中单属性缺失数据填充困难问题,提出了基于动态窗口的灰色加权填充算法。该算法通过建立双向灰色预测模型,并采用模型精度评价系数加权填充缺失数据,有效增强了算法的准确性;提出基于灰色模型评价系数反馈的动态伸缩窗口概念,寻找产生最优模型的训练数据序列,使算法具有良好的鲁棒性和适应性。实验结果表明,该方法在RMSE和MA两项指标上均优于传统的双向灰插值、灰插值、多项式插值等方法。     

基于数据场的作战单元价值评估模型

作战单元价值是目标选择的重要依据。根据作战单元在作战体系中的效用和影响,提出作战单元的属性价值和级联价值及其量化方法,利用层次分析法和数据场理论,分别评估作战单元的属性价值和级联价值,建立作战单元价值评估模型,并进行仿真分析,验证该评估模型的有效性。     

Expansion planning for waste‐to‐energy systems using waste forecast prediction sets

We consider an expansion planning problem for Waste‐to‐Energy (WtE) systems facing uncertainty in future waste supplies. The WtE expansion plans are regarded as strategic, long term decisions, while the waste distribution and treatment are medium to short term operational decisions which can adapt to the actual waste collected. We propose a prediction set uncertainty model which integrates a set of waste generation forecasts and is constructed based on user‐specified levels of forecasting errors. Next, we use the prediction sets for WtE expansion scenario analysis. More specifically, for a given WtE expansion plan, the guaranteed net present value (NPV) is evaluated by computing an extreme value forecast trajectory of future waste generation from the prediction set that minimizes the maximum NPV of the WtE project. This problem is essentially a multiple stage min‐max dynamic optimization problem. By exploiting the structure of the WtE problem, we show this is equivalent to a simpler min‐max optimization problem, which can be further transformed into a single mixed‐integer linear program. Furthermore, we extend the model to optimize the guaranteed NPV by searching over the set of all feasible expansion scenarios, and show that this can be solved by an exact cutting plane approach. We also propose a heuristic based on a constant proportion distribution rule for the WtE expansion optimization model, which reduces the problem into a moderate size mixed‐integer program. Finally, our computational studies demonstrate that our proposed expansion model solutions are very stable and competitive in performance compared to scenario tree approaches. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 47–70, 2016