随机需求条件下三级供应链数量折扣协调策略

为了分析随机需求条件下三级供应链协调策略,考虑提前期内需求服从正态分布,建立由供应商、制造商和零售商所组成的三级供应链的数量折扣协调模型,并设计相应的算法对模型进行求解,得到实现供应链协调的各个成员的最优订单决策和库存决策.所建立的模型考虑制造商一方面可以从供应商处取得数量折扣,同时也向其下游的零售商提供数量折扣.最后结合具体算例对模型进行应用分析,并得出如下结论:在三级供应链中,制造商上游和下游同时考虑数量折扣策略能够降低供应链成本,与仅仅考虑两级供应链的数量折扣策略相比,其对供应链成本的降低幅度更大.     

二维和三维Gauss随机粗糙面的Monte Carlo仿真

通过二维Gauss随机粗糙面的相关函数及其表面谱密度函数,应用Monte Carlo方法,建立了二维Gauss随机粗糙面模型,并采用均方根高度和相关长度对随机粗糙表面的高度起伏影响进行了特性分析,将二维的推导方法扩展到三维,建丑了三维Gauss随机粗糙面模型。     

一种容量上界最大化的量化反馈方法

研究了多输入多输出广播通信(MIMO BC)系统中的信道量化反馈问题．通过分析得到了一个接收用户容量上界,并基于该上界最大化构造了一种新的量化反馈方法．该方法采用随机量化码本,不仅考虑了信道的方向还考虑了子信道增益信息．仿真结果表明,相对只量化反馈信道方向信息的方法,该方法不仅显著提高了量化误差存在下的系统容量,并且复杂度更低．     

MEMS陀螺仪随机漂移误差滤波处理研究

MEMS陀螺仪是一类新型惯性器件,具有体积小、成本低、重量轻、可靠性高等优点,但是精度较低、随机漂移误差比较大.从实际工程应用角度出发,针对MEMS陀螺仪的随机漂移误差,首先进行实时均值滤波处理,然后基于随机序列时序分析法的基本原理,建立MEMS陀螺仪随机漂移误差的一阶AR模型,然后依据kalman滤波算法的马尔科夫特性,提出了对MEMS陀螺仪每次输出进行实时多次滤波处理的新方法.通过对具体测量数据进行处理,MEMS陀螺仪的随机漂移误差减小到原来的百分之二左右.     

Asymptotical mean square stability of cellular neural networks with random delay

In this paper,the asymptotical mean-square stability analysis problem is considered for a class of cellular neural networks (CNNs) with random delay. Compared with the previous work,the delay is modeled by a continuous-time homogeneous Markov process with a finite number of states. The main purpose of this paper is to establish easily verifiable conditions under which the random delayed cellular neural network is asymptotic mean-square stability. By using some stochastic analysis techniques and Lyapunov-Krasovskii functional,some conditions are derived to ensure that the cellular neural networks with random delay is asymptotical mean-square stability. A numerical example is exploited to show the vadlidness of the established results.     

水平随机地震激励下弹性圆拱的半解析法

结合虚拟激励法与Galerkin法,研究弹性圆拱在水平随机地震作用下随机响应的半解析解.在建立圆拱平面内动力平衡微分方程的基础上,通过选取适当的试函数,应用Galerkin法将动力平衡微分方程转化为线性常微分方程组.通过设定虚拟荷载,采用确定性方法求解响应量的功率谱密度函数的近似解,得到圆拱随机振动问题的闭合解.该方法无须计算拱的振型,对非正交阻尼同样适用.通过算例分析和与有限元计算结果的比较,验证了该方法的计算精度.当采用的试函数与圆拱振型接近时,采用较少的试函数就能获得较高的精度,该方法是一种简便、高效的方法.     

利用红外图像特征和径向基概率神经网络识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级

提出一种利用污秽绝缘子红外图像特征和径向基概率神经网络(RBPNN)来检测不同湿度条件下自然污秽绝缘子污秽等级的新方法。采用修正后的阿尔法滤波器和基于波谷的图像分割方法对绝缘子红外图像进行预处理。提取了不同湿度条件下的图像背景(周围环境)的平均温度、绝缘子盘面区域的最高温度、绝缘子盘面区域的平均温度、绝缘子盘面温度分布的方差值作为反映污秽等级的4个特征量。通过RBPNN建立了湿度及污秽特征与污秽等级之间的映射关系,并利用训练好的RBPNN识别绝缘子污秽等级;另外提出一种梯度算法与随机性方法相结合的算法来确定RBPNN的隐中心、宽度控制参数及权值矩阵。实验结果证明该方法能有效识别不同湿度条件下绝缘子的污秽等级。     

基于RANSAC算法的基本矩阵估计的匹配方法

基本矩阵包含了摄像机的所有内参数和外参数信息,求解基本矩阵是计算机视觉中的重要研究课题。在介绍极线几何和基本矩阵理论后,提出了一种基于Sampson距离的RANSAC(Ran-dom Sampling Consensus)算法用于解决求解基本矩阵中误匹配问题。通过从图像的特征提取、特征点匹配到求解基本矩阵的完整的仿真实验,验证了该算法的有效性。     

防洪工程效益可靠性评价

本文针对防洪工程的特点,根据实际发生的历史洪水灾害损失调查资料,采用数理统计的方法,求出工程防洪效益函数,用蒙特卡罗方法模拟计算工程使用期的防洪效益,并对模拟效益进行了统计分析,为防洪工程效益分析计算提供了一个新途径和新方法。     

拱坝随机振动响应的概率分析及抗震安全评价

本文介绍如何利用反应谱方法对结构动力响应做概率分析,并用Monte-Carlo方法进行验证,结果表明两种方法结果一致。应用反应谱方法对拱坝随机振动响应进行了分析,研究了均匀振动下拱坝随机振动响应的概率分布,对拱坝在基准期内的抗震安全作了评价。