分布式 Client/Server 智能应用系统 DIAS 的设计与实现

本文针对油气田储集层保护的复杂应用需求,基于分布式Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ计算机模型,设计了相应的分布式智能应用系统ＤＩＡＳ,实现了计算资源共事和知识、数据共享。该系统已在实际应用中取得了良好的效益。     

坦克炮、反坦克炮简易火控系统自动调炮精度分析

本文分析了坦克炮、反坦克炮简易火控系统自动调炮装置的结构特点及调炮误差变化规律,提出了工程上的校准方法及设计要点。     

决策系统的信息机理

本文从信息与决策的角度,分析了决策系统信息特性的几个侧面,为研究信息对决策系统的作用机理做了一些基础性的定量工作。     

随机控制系统大纯时滞辨识及结构辨识的偏差补偿算法

本文研究了已知噪声自相关函数时,线性SISO系统ARMAX模型的大纯时滞的辨识问题及结构与参数辨识的偏差补偿算法。本算法使得能够在很小的样本数及极低的信噪比下得到系统的结构参数。     

薄膜晶体管液晶显示器对空间光调制模式与偏振器方向的关系

薄膜晶体管液晶显示器TFT LCD(Thin Film TransistorLiquidCrystalDevice)是信息光学研究中一种非常重要的电寻址空间光调制器SLM(SpatialLightModulator)。实验中通过调整TFT LCD的起偏器或检偏器的方向,可以分别得到正像、边缘暗突出像、负像等,并结合具有双折射特性的线性扭曲液晶介质对线偏振光的调制理论,对此给出解释。     

高可靠、强实时分布式系统的切换技术研究

本文首先给出某高可靠、强实时分布式系统及系统的两种切换方案的简要描述，然后对切换技术的实现进行讨论；最后，在建立强实时双工系统的可靠性模型基础上，对系统的两种切换方案进行分析与比较。研究结果表明：对于本系统，机组级切换优于结点机级切换，且可以减少程序的复杂度，提高系统的可靠性与实时性。     

随机环境中的M/MY/1排队系统

文献［４］讨论了随机环境中的Ｍ／Ｍ／１排队模型，本文提出和讨论随机环境中的Ｍ／Ｍｙ／１排队模型，在统计平衡条件下给出了队长和等待队长的平稳分布以及平均队长和平均等待队长，得到了等待时间和逗留时间分布以及平均等待时间和平均逗留时间。     

Callable products for an implicit time model with dependent demands

Capacity providers such as airlines and hotels have traditionally increased revenues by practicing market segmentation and revenue management, enabling them to sell the same capacity pool to different consumers at different prices. Callable products can enhance profits and improve consumers' welfare by allowing the firm to broker capacity between consumers with different willingness to pay. A consumer who buys a callable product gives the capacity provider the right to recall capacity at a prespecified recall price. This article studies callable products in the context of the model most commonly used in industry, which handles time implicitly imposing fewer restrictions on the nature of randomness compared to the Poisson arrival process favored in academia. In the implicit time model, capacity providers set booking limits to protect capacity for future high-fare demand. Our numerical study identifies conditions where callable products result in significant gains in profits.     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

基于监测数据的电磁频谱地图构建与验证

提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。