决策的合理性和决策者的习惯领域分析

本文首先从习惯领域的角度,提出了决策合理性的概念;接着阐述了几个学科领域——组织行为学、经济科学和哲学对合理性的见解,分析习惯领域理论与这些学科理论的相互关系;最后探讨了重大问题决策的整体过程即决策周期。通过本文的研讨,力图回答决策中三个有实际意义的问题。     

航天器扩频测控应答机伪码跟踪环设计

为了满足直接序列扩频体制下航天器测控应答机的需求,对伪码跟踪环进行了研究. 提出了一种新的全数字伪码跟踪环：采用新的超前滞后鉴别器,再生伪码相位精确可控的伪码发生器,环路自适应调整相关间距和环路带宽,解决了伪码跟踪环的入锁时间、收敛范围与跟踪精度之间的矛盾,并采用分时复用的方式实现鉴别、滤波等计算功能. 仿真和实测结果均验证了研究的有效性,已成功应用于某航天工程.     

决策的合理性和决策者的习惯领域分析

本文首先从习惯领域的角度，提出了决策合理性的概念；接着阐述了几个学科领域－组织行为学、经济科学和哲学对合理性的见解。分析习惯领域理论与这种学科理论的相互关系；最后探讨了重大问题决策的整体过程即决策周期。通过本文的研讨，力图回答决策中三个有实际意义的问题。     

类别语义信息对齐的无监督领域自适应网络

针对在目标应用场景中缺乏大量有标定训练数据的情况下难以获得有效的深度学习分类模型的问题,结合领域分布差异的方法与对抗学习方法的优势,提出以显式特征对齐与隐式领域对抗及类别对齐为基础的领域自适应框架.对于显式特征对齐模块,考虑到领域知识差异大带来的优化难题,采用渐进式协同优化策略,通过逐层减小不同语义层之间的领域差异,提升领域自适应性能.对于隐式类别对齐模块,为了增强目标特征的判别性,使用自训练方法获得伪标签,克服伪标签存在的标签噪声问题,并通过学习混淆矩阵优化伪标签的准确率,自动构造新的目标领域损失函数,从而在减小领域间差异的同时,提升源领域与目标领域相同类别的特征分布对齐的准确性.基于Office-31数据集的6个跨领域分类任务与基于Office-Home数据集的12组跨领域分类任务的实验结果表明,该方法在迁移学习任务上的平均分类准确率相较于基准方法分别提升11.9%和19.9%,所提出网络对于领域自适应任务是有效的.     

基于校验子译码问题的伪随机序列研究综述

伪随机序列在序列密码、通信技术等领域都起着重要的作用。作为序列密码的密钥流,伪随机序列的安全性和生成速度决定了序列密码的安全级别和实现效率。基于校验子译码问题的伪随机序列可以抵抗现有的量子算法攻击,具有较高的安全性,同时还具备较快的生成速度。综述分析基于校验子译码的伪随机序列生成技术,发现其生成效率不高且存储空间消耗大,这正是未来研究需要重点解决的问题。     

基于分类的 ESGS 矛盾问题建模的研究

以往的可拓策略生成系统软件只能解决一类矛盾问题,通过分析已有矛盾问题建模方法及其不足,提出了一种基于分类思想的建模方法,并详细描述了矛盾问题分类建模的步骤,具体给出了分类建模所需库的建立方法,最后在软件中实现。实验结果表明,对某领域可拓策略生成系统中的矛盾问题进行分类,基本能够解决对该领域不同类矛盾问题的建模,实现了可拓策略生成系统问题输入界面的通用性,对可拓策略生成系统通用性的研究具有一定的现实意义。     

基于批归一化统计量的无源多领域自适应方法

为解决传统的领域自适应方法训练期间源域数据并不总是可用这一问题,提出一种无源多领域自适应方法,有效完成当存在领域漂移现象时的图像分类任务。通过最小化源域和目标域数据的批归一化统计量距离减小域之间的分布差异,解决因无法访问源域数据而无法显式对齐源域与目标域的问题;采用基于近邻聚合策略的伪标签分类器辅助生成更加准确的伪标签,提高模型预测的准确性;通过学习最优的融合权重,将多个自适应后的源域模型进行有效融合。构建基于批归一化统计量的无源多领域自适应模型。性能对比试验和消融试验结果表明,与多个基线模型相比,本研究方法预测准确性提高0.6%～3.7%。     

高动态高码速率全数字化解扩接收机的设计

为了解决在高动态环境下进行扩频通信时高处理增益和短初捕时间之间的矛盾,对高动态环境下的伪码快捕跟踪算法和载波跟踪技术进行了研究。研究了串并组合的伪码快捕方法和FLL与PLL相结合的动态载波跟踪技术;在此基础上,设计完成了一种高集成度的全数字化解扩接收机。     

基于DSP的双精度浮点型伪随机序列发生器的设计

在现代工程实践中,伪随机序列广泛应用于信息安全、数字通信、密码学、自动控制等领域中。本文设计了一种基于TD-ERCS混沌系统和混沌序列均匀化普适算法的伪随机序列发生器;采用32位高性能浮点型数字信号处理芯片实现了IEEE754双精度浮点型标准的PRSG;DSPs与PC的通讯采用了USB2.0传输协议。依据美国国家标准与技术研究院所提出的伪随机序列性能指标,对迭代所产生的混沌伪随机序列进行了测试,结果表明该PRSG所产生的CPRS性能良好,为算法的硬件实现做了很好的前期验证。     

三体船运动与波浪载荷的伪共振问题研究

运用无航速三维线性势流理论计算三体船运动与波浪载荷时,在一些离散的频率上出现了伪共振问题。本文研究了伪共振在不同工况及不同片体布置位置下的变化特点;片体干扰下三体船辐射波浪传播特点;采用拓展的边界积分方程方法来处理伪共振问题。通过与实验结果对比表明,改进后的方法能够有效的处理伪共振问题,可以很方便的运用到工程计算中。     

空间元与建筑室内空间设计中的矛盾问题

建筑室内空间设计中矛盾问题的普遍性,必然促使从人们对建筑室内空间的功能需求和空间形态本身之间的矛盾问题出发,研究空间中的大量矛盾问题的解决方法和规律．运用可拓学的主导思想和解决问题的工具——以变换为中心的思想体系和基元理论,结合建筑室内空间理论,提出空间元及描述空间矛盾问题的可拓模型,为描述空间关系和解决空间中的矛盾问题提供了一个新方法;为建筑室内空间矛盾问题的解决提供了从量变到质变的过程模型,形式化地表达了变化过程的规律;为室内空间设计创新提供了多种可能性及科学依据．同时,还为计算机智能化解决室内空间矛盾问题提供了逻辑前提．     

球域内Poisson方程Numann问题解的积分表达式

研究球域内Poisson方程Numann问题,用缔合Legendre函数作为过渡,通过数学推导,得出了该问题解的积分表达式。这个公式可以应用于电磁震荡方面的分析和计算。     

粒子群算法在多传感器多目标跟踪的应用

多传感器多目标跟踪系统中,数据关联是其中的关键问题之一.它可以表述为多维分配问题,提出了基于粒子群优化算法的多维分配算法,它将多维分配问题中的目标代价函数极小化问题作为组合优化问题求解.通过在粒子群初始化步骤以及交叉和变异时充分考虑确认备选量测,缩小优化搜索范围,能较快找到最优解实现关联.在虚警和漏检、密集目标环境下,该算法应用于多传感器多目标融合系统仿真,结果表明所述算法在多目标数据关联中有较好的可行性和优越性.     

解决设计问题的可拓创意生成方法——以区庄地铁站地面烟蒂问题为例

创意生成是设计过程中的关键环节之一, 但受限于个人技能, 往往难以获取可穷举的系统性创意。可拓学研究矛盾问题处理的方法可以为解决设计中的问题提供参考。以广州区庄地铁站解决乱扔烟蒂影响公共生活环境问题为例, 引入可拓创新方法, 对问题进行基元建模; 基于区庄地铁站的实际情况分析, 把问题拆解为多个基元进行详细的拓展分析, 利用可拓创新方法中的可拓变换, 最终提出了13种以上的解决方案。通过在区庄地铁站区域的应用, 验证了方案的有效性。该方法可为解决设计中创意生成的系统性问题提供新思路。     

基于共轭对分析方法的生产线精益改善研究

在精益生产中缺少逻辑体系和方法去改善生产流程,难以系统、全面、创新性地考虑问题,本文运用可拓创新方法中的共轭对分析方法对精益生产过程中遇到的矛盾问题进行全面的分析,从而更有效地解决矛盾问题.以精益生产中遇到的问题为例,利用可拓学的方法将目标与问题形式化、定量化,用可拓创新方法得到了最优方案.从实例可以发现用共轭分析方法有效地解决了精益生产中遇到的矛盾问题,很大程度地优化了生产流程.     

一类变分不等式问题的区域分解法

考虑第二类变分不等式离散问题的区域分解法.将变分不等式问题转化为等价的优化问题,针对该优化问题,给出了加性区域分解算法,最后证明了算法的收敛性.     

一类优化问题的区域分解法

研究了第二类变分不等式离散问题的区域分解法,将问题转化为等价的优化问题,针对该优化问题,给出了乘性区域分解算法,最后证明了算法的收敛性.     

解决矛盾问题的逆向策略生成方法

形式化、定量化求解矛盾问题是人工智能研究热点.本文在矛盾问题的可拓模型和逆向思维的形式化模型的基础上研究了矛盾问题的逆向策略生成方法,并举例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于彩色空间多特征的高空间分辨率遥感影像阴影检测

高空间分辨率遥感影像中的阴影检测对于影像的目标识别和信息恢复十分关键。针对单一特征阴影检测中普遍存在的强反射性地形、地物漏检和水体错检的情况，提出了一种基于彩色空间多特征的阴影检测方法：首先，利用改进的阈值法进行一般阴影的检测；然后利用色调值较高的特征检测包含强反射性地形地物的阴影区域；再利用水体在RGB不同波段的反射亮度差值来进行水体与阴影的区分。实验结果表明：该方法较好地克服了阈值反复试算、包含强反射性地形、地物阴影区域漏检和水体错检的问题，提高了阴影的检测精度。     

基于CBR技术的入侵检测系统研究

目前,成熟的商用入侵检测系统都是基于特征或者规则的精确匹配,如果攻击模式过于特殊或者攻击者采用一些躲避检测的手段,就容易产生误报或漏报,从而降低入侵检测系统的准确性。针对当前入侵检测系统存在的缺陷,提出了一种基于案例推理技术(Case-Based Reasoning,CBR)的入侵检测系统模型,并在该模型基础上提出了基于Snort的预处理模型以避免推理产生的系统资源过度消耗问题;提出了基于分层结构的案例库维护模型以解决案例质量问题和访问效率问题;设计了一种基于变权值的CBR引擎搜索匹配算法以提高搜索精度。仿真实验证明了上述系统可以有效地解决躲避攻击问题,其检测正确率较传统系统有所改善。