分析了在多工况 (负载功率) 情况下, 船用锅炉蒸汽压力系统的模型特征, 并使用模糊神经网络对系统建模, 从而给出适合本模型的模糊 PI 控制方法, 并且对建模器和控制器的稳定性进行分析, 并对所设计出的控制方法在负载干扰下进行仿真, 通过仿真结果证明在多工况情况下这种控制方法的有效性, 为船用锅炉主蒸汽压力系统的工程设计提供可靠的理论依据和物理可行性方案.
针对拓扑切换下的异构多智能体输出调节系统, 考虑当系统中部分智能体无法获取到外部系统控制状态, 且系统的拓扑图随时间变换的问题, 设计了一种基于分布式输出反馈状态观测器的切换控制器, 给出了拓扑切换下多智能体输出调节问题可解的充分条件, 该条件与控制参数和通讯拓扑有关. 基于图论和矩阵分析的方法, 设计了李雅普诺夫函数, 并证明了系统的镇定性. 最后给出了系统的Matlab仿真实验, 研究结果表明, 在拓扑切换条件下多智能体的输出渐近跟踪并收敛到外部系统, 所设计的控制器能解决动态切换下输出反馈输出调节问题.
针对属性值和权重都用区间描述的不确定性多属性决策问题, 文章提出了一种基于合格值自适应后悔理论和证据理论的决策方法. 该方法定义属性合格参考值, 表示决策者对方案的接受度在该值以下呈现快速下降趋势. 之后依据后悔理论, 定义基于属性合格参考值的后悔效用函数, 改善传统后悔效用函数灵活性弱和对风险规避行为的描述能力不够强的缺点. 之后扩展出基于区间的效用计算方法, 并基于区间最优点得到感知效用值矩阵. 然后将感知效用值转化为基本概率分配函数并据此进行基于权重的证据合成. 该方法还通过设定偏好态度系数以反映决策者对评价高低的倾向性.最后, 通过算例分析说明了该方法的可行性, 合理性和稳定性.
文章从中央政府视角出发, 为打破省际雾霾协同治理的壁垒, 以城市为研 究对象, 根据各城市所在城市群的组织结构和地理结构, 建立具有两限制联盟结构的雾霾合作治理模型, 并以局中人对联盟结构的影响力为权重分配其合作收益.最后, 选取京津冀、中原、山东半岛城市群的9个城市进行两限制雾霾治理实证分析.结果表明: 与非合作相比, 两限制联盟结构的 合作能有效降低治理成本, 但是相较于没有两限制联盟结构的合作的成本更高, 说明多层级的组织结构和非相连的地理结构对有效合作起到了阻碍作用, 为达到更优的省际协同治理效果, 应减少组织层级结构和尽量使得合作的城市在地理结构上相连;按照各城市对联盟形成的影响力大小识别关键局中人.
退货担保服务在提高普通消费者购买产品信心的同时,也可能被机会主义消费者所利用,损害商家的收益.文章探讨了市场上同时存在两类消费者(普通消费者和机会主义消费者)时商家的退货担保服务策略.经研究发现,相较于不提供退货担保服务,低价的退货担保服务能增加两类消费者的产品购买意愿;除商家制定的退货担保服务价格过低的情形外,提供退货担保服务的产品收益总是高于不提供退货担保的产品收益;除市场中机会主义消费者较多且产品体验价值较高的情形外,提供退货担保服务的产品价格总高于不提供退货担保服务的产品价格.此外,若商家针对不同类型消费者制定差异化的退货担保服务服务价格,将能够消除由消费者机会主义行为导致的负面影响.
直营连锁企业一直面临着一个重要的决策问题是生产多少产品按什么分配方案供应给它的连锁店进行销售, 使得连锁企业的损失最小和利润最大.文章首先建立了连锁企业在给定总生产量和基于期望损失下的单周期最优分配模型, 导出了生产分配供应的最优策略公式, 提出了求解最优生产总 量和最优分配供应策略的近似计算方法, 以及在销售周期内打折定价策略.最后通过对某食品直营公司的销售数据进行计算, 所提近似算法可以获得连锁公司对应的最 优分配供应策略, 数值结果表明采用最优分配供应策略可以减少直营连锁企业的期望 损失风险, 增加期望收益.文章给出了连锁企业最优生产供应策略的模型和近似求解算法, 对于连锁企业的生产和分配供应具有重要的理论指导意义.
属性选择是数据挖掘领域用于降低数据特征维度的预处理方法. 针对大数据环境下高维数据的属性约简问题, 提出了融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法. 首先, 引入了参数控制的位置更新策略、对蚂蚁个体与种群进行交叉变异、重新定义阻塞机制的信息素更新, 提出了并行改进的二元蚁群算法MRIBACO. 其次, 以并行二元蚁群算法作为离散解空间的搜索策略, 结合分形维数提出了属性选择模型. 在6 个UCI 数据集上的实验结果表明, 较其他方法计算效率更优, 同时表明了其有效性与稳定性.
运用模糊延拓等方法将核心理论扩展到模糊联盟结构合作博弈中, 提供 一种兼顾局中人的模糊参与度与联盟偏好的稳定分配方法, 并且给出模糊联盟结 构合作博弈的模糊Owen值稳定的充分条件. 基于供应链协同创新中的不确定因素 较多, 将此跨供应链协作问题抽象为模糊联盟结构合作博弈模型, 计算模糊信息下合作利益分配策略, 在两个层次上分配额外收益: 产业集群, 供应链. 模糊联盟结构合 作博弈理论以及求解方法的研究, 理论上拓展了经典合作博弈的应用范围, 实证上又为供应链协同创新问题提供了一定分析思路, 降低了由于收益分配不均导致的跨区域供应 链破裂的概率.
针对付费类交通PPP项目, 在通行需求服从跳跃扩散过程且调整成本不可忽略的实际背景下, 研究价格和补偿的动态调整方法及其调整条件的预先设置问题. 首先利用 NPV确定特许期、价格等并分析交通通行需求的波动; 然后提出动态调整方法, 即在特定的时间周期内交通需求量持续突破上限或下限时, 价格和补贴水平随之及时联动调整, 使收益恢复到预期水平; 以实际收益偏离预期最小为目标, 建立调整条件决策模型, 通过蒙特卡洛模拟并与遗传算法结合, 寻找最优的调整条件, 从而给出动态调整机制. 最后通过一个实例验证了该方法的可行性和适用性, 其结果显示, 运营期中调整价格和补贴是保证私人部门合理收益的有效途径.
病例对照研究被广泛应用于流行病学等领域, 通过其获得的病例对照数据不但可以用于寻找疾病的 风险因素, 还能够用于次级分析, 即探究与疾病相关的风险因素之间的关系. 文献中已有的方法多集中于研究次级分析 中的均值回归和分位回归, 而众数作为数据中最有可能出现的值, 既是描述数据中心位置的重要参数, 更是 对均值和分位数的重要补充. 因此文章结合病例对照数据的特征, 提出了一种基于估计方程的众数回归方法 用于次级分析, 同时探讨了估计量的渐近性质. 蒙特卡洛数值模拟结果表明文章的估计方法相比于其他方法有更好的有效性和适用性. 最后利用一个乳腺癌数据集说明了文章所提方法的表现性能.
递减剩余Extropy (DRE)年龄性质是最近新提出的一个概念, 其在可靠性理论中的意义表示元件年龄的不确定性随使用时间递减. 文章研究如何检 验随机变量是否是DRE的问题. 首先定义了一个随机序比较DRE 性质的强弱, 并依此序导出一个度量DRE性质的参数. 之后利用核密度估计的相关知识构造了一个渐近无偏的$U$统计量来估计该参数, 该检验统计量的值过大时接受随机变量是DRE 的假设. 在一定条件下证明了检验统计量的渐近正态性, 从而得到检验的渐近临界值. 最后确定了核密度估计的最优形式, 并进行了数值模拟.
候选者数据库网络调查的推断问题是网络调查发展中迫切需要解决的问题. 基于此, 提出基于贝叶斯伪设计与组合样本的非概率抽样推断方法: 将网络候选者数据库的调查样本与概率样本结合, 根据贝叶斯定理推导出网络候选者数据库的调查样本单元的伪权数构造式, 再利用两个样本数据共同估计总体均值, 最后利用Bootstrap和Jackknife方法来计算总体均值估计的方差估计. 研究结果表明: 基于贝叶斯伪设计与组合样本的总体均值估计比使用Elliot方法估计的总体均值偏差更小, 估计效果较好; 方差估计方面, Bootstrap方差估计比Jackknife方差估计的效果好.
