基于新的证据冲突表示的信息融合方法研究

DS证据理论为不确定信息的表达和合成提供了自然而强有力的方法,被广泛应用于信息融合的各个领域。但是在证据高度冲突情况下常常会导致错误的融合结果。文章首先分析经典证据理论中冲突系数的不足,引入证据距离函数表示证据之间的差异性,并提出了一种新的证据冲突表示方法,能更有效地度量证据的冲突程度。而后基于新的冲突表示方法,提出了一种新的冲突信息融合方法,该方法保持DS组合规则不变,对融合结果进行修正,能够有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。最后通过算例验证了该方法的有效性。     

程度与精度的逻辑差粗糙集模型

基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度与精度的逻辑差粗糙集模型,并定义了粗糙集区域概念。通过变精度近似与程度近似的转化公式,得到了粗糙集区域的基本结构,提出了计算粗糙集区域的常规算法和结构算法,进行了算法分析与比较,探索并得到了模型在决策表中的应用方向。通过该模型拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型。     

抗SPA攻击的快速LSB均衡隐藏算法

提出了一种新的LSB隐藏方法,根据待嵌载体图像像素值的奇偶性和嵌入信息的内容,选择像素值加1或加2的嵌入方式,使得SPA(sample pair analysis)攻击的假设条件在嵌入前后保持平衡,致使SPA攻击失效。在使用该方法嵌入率达到100%时,SPA攻击的估计值仍然小于判决门限。实验不仅验证了新方法抵抗SPA攻击的能力,也验证了新方法可以抵抗RS等检测。新方法嵌入方式简单,且无需在嵌入后再做附加处理,便于实现。     

非线性横摇导致船舶倾覆的突变研究

针对规则波中船舶非线性横摇而产生的倾覆现象,提出了采用了突变理论进行分析的方法.在船舶横摇运动方程的建模过程中,将阻尼力矩取至三次项,恢复力矩取至七次项. 在此基础之上,经数学变换,将船舶非线性横摇模型转换成了尖点突变模型的形式,并对模型进行了求解,得到了系统突变时的临界函数关系式与关系曲线.分析结果表明,倾覆现象与船舶自然横摇频率和恢复力系数有关,其倾覆的临界条件是自然横摇频率和恢复力系数的函数.当自然横摇频率与恢复力系数满足突变临界函数的关系式与关系曲线时,会导致系统的突变,即船舶的倾覆.     

全非线性深水波的Green-Naghdi理论研究

全非线性深水波的数值模拟对于深海工程有着重要意义.应用二维深水G-N理论的控制方程,得到深水LevelⅢ G-N理论和Level Ⅳ G-N理论的线性解析解.采用深水Level Ⅲ和Level Ⅳ G-N理论对单色波进行数值模拟.提出适用于G-N理论的非线性造波边界条件,使用线性造波边界条件的结果与使用非线性边界条件的结果基本一致,因此可以使用线性造波边界叠加的方法来模拟不规则波.采用深水LevelⅢG-N理论模拟全非线性双色波和不规则波,并与线性解析解进行比较,结果表明使用深水LevelⅢG-N理论并配合线性造波边界条件来模拟全非线性深水不规则波是可行的.     

具有初始弯曲的框架结构EFG法分析

以具有初始弯曲框架结构为研究对象,在非线性连续介质力学有限形变理论的基础上,通过最小二乘法,采用无网格伽辽金法推导出具有初始弯曲梁柱非线性刚度矩阵,建立了相应的EFG法离散化系统方程,采用实际算例,将本文分析结果与有限元分析结果进行了对比,验证了本文方法的实用性和可靠性.     

砌体等效断裂韧度的实用解析方法研究

根据砌体准脆性材料的断裂特性,提出了一种基于竖向灰缝模型的求解砌体等效断裂韧度的实用解析方法.首先根据复合材料力学和线弹性断裂力学的基本原理,运用修正的剪滞理论,分区引入变异层,建立了分层剪滞模型;然后根据能量法则,推导出了求解无筋砌体等效断裂韧度的解析计算模式;最后针对相关试验数据,得到了对应数值解的解析解,且与相关试验对应的数值解相比,解析解的均方差和变异系数更小,由此可以看出,本文的解析方法具有很好的鲁棒性.结果还证明了无筋砌体等效断裂韧度是与试件尺寸无关的断裂参数.该方法为砌体结构开裂机理的研究和发展,砌体结构力学性能的研究提供了新的技术路径.     

移动商务竞价行为的精炼贝叶斯纳什均衡研究

研究了移动商务环境下企业竞价决策行为的贝叶斯纳什均衡问题.企业间信息不对称导致价格博弈成为决定最终购买的重要因素.将移动商务下企业产品竞价过程视为一个信息不完全条件下的动态博弈过程,首先分析了企业购买行为中所涉及的基本信息及其抽象表示,对进行博弈分析的基本假设进行定义,然后引入自然人对目标企业收益不确定性进行贝叶斯先验概率设定,在此基础上对购买竞价过程进行精炼贝叶斯纳什均衡解研究,从而得到移动商务竞价行为的博弈均衡解.     

基于改进PSO算法的自适应均衡算法

传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢,稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制.具有梯度搜索因子的Grads-PSO算法,结合了传统数值优化方法在计算速度和计算精度上的优势,将梯度法引入粒子群算法中.在梯度搜索因子的指导下,PSO算法的运算过程显得更加有规则,从而提高了算法的收敛速度和运算精度.因此,本文提出将改进PSO算法用作自适应均衡器均衡算法.通过仿真实验表明,改进PSO算法具有收敛速度快,计算精度高的优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法.     

可信性空间上基于复模糊变量的学习理论的关键定理

给出了可信性测度空间上复模糊变量定义及一些性质;给出了复模糊变量的经验风险泛函、期望风险泛函以及经验风险最小化原则严格一致收敛的定义。在此基础上给出并证明了基于复模糊变量的学习理论的关键定理,为系统建立可信性空间上的复统计学习理论奠定了理论基础。