改进的小脑模型神经网络及其在时间序列预测中的应用

针对小脑模型神经网络(cerebellar model neural network,CMNN)中泛化能力与存储空间容量之间的冲突这一关键问题,提出了一种改进的小脑模型神经网络——模糊隶属度小脑模型神经网络(fuzzy membership cerebellar model neural network,FM-CMNN),用于解决非线性动态系统的时间序列预测问题.首先,FM-CMNN在保留原始CMNN输入变量的地址映射方式的情况下,在CMNN存储空间中引入铃型模糊隶属度函数,从而保证在不需增加量化级数的情况下提高网络的泛化能力.然后,使用梯度下降算法对网络权值进行更新,提高网络的逼近强度.最后,通过非线性时间序列预测基准实验和污水处理中水质参数预测实验,验证了FM-CMNN性能的可靠性.     

证券市场中庄家与散户间的确定性微分博弈

基于确定性微分博弈理论,建立了一种庄家与散户间的连续时间的博弈模型.首先将所有散户作为一个整体与庄家进行博弈,以博弈双方持股率的动态关系作为动态系统方程,并以此构建了一个确定性微分博弈模型; 然后运用开环纳什均衡和反馈纳什均衡分别求解出满足共态函数的常微分方程组和满足价值函数的Issacs - Bellman偏微分方程,以此得到庄家与散户博弈的开环纳什均衡策略和反馈纳什均衡策略.该结果可为金融监管部门监管证券市场和证券市场投资者买卖股票提供参考.     

NECP-Atlas中屏蔽数据库制作方法

为获得更高精度的屏蔽数据库,提高屏蔽计算中关键参数的计算精度,本文利用核数据处理程序NECP-At-las中屏蔽数据库制作功能模块shield_calc.基于响应贡献理论对屏蔽数据库能群结构进行优化,重点针对屏蔽计算中的热中子注量率以及光子注量率进行改善,并利用SINBAD屏蔽基准题对优化后的能群结构进行验证.数值结果表明:利用优化后的能群结构计算得到的热中子注量率和光子注量率较BUGLE屏蔽数据库原始能群结构计算结果有明显改善,热中子注量率相对偏差由100％下降至30％左右,光子注量率相对偏差由50％下降至10％左右,提高了辐射屏蔽计算中热中子以及光子计算结果的准确性.     

基于动态模式分解的移动用户信道容量预测算法

在多输入多输出环境下,为了能够连续预测出移动用户的信道容量并以此合理地分配用户资源,提出了一种基于动态模式分解（DMD）的信道容量预测方法及其优化方法：基于经验模态分解的选择性归一化动态模式分解（ESN-DMD）.仿真结果表明,DMD算法只适用于预测低移速低复杂度的用户信号,ESN-DMD算法可以预测不同移速的用户信道容量.     

强隐私保护的移动群智感知方案

为了实现移动群智感知系统中身份隐私、证书撤销和积分激励功能,同时解决恶意用户身份追踪与诚实用户隐私保护之间的矛盾,提出了强隐私保护的移动群智感知方案.基于门限密码思想将身份追踪能力分散到多个实体上,使得多个追踪者合作才能追踪用户身份;将Pointcheval-Sanders签名和基于RSA假设的Camenisch-Lysyanskaya累加器结合起来实现了证书的安全快速撤销;利用Pointcheval-Sanders签名构造了保护隐私的积分激励机制.对该方案进行了安全性分析和实验分析.研究结果表明,该方案不仅满足安全要求,而且在实际应用中具有可行性.     

液力忆惯容器装置建模与特性试验

针对液力忆惯容器装置已有数学模型忽略因素过多的问题,考虑油液的惯性、动力学黏度以及装置内部的干摩擦,建立符合工程实际的非线性数学模型. 试制液力忆惯容器装置样机,并进行台架试验. 结果表明,当位移激励的频率较低时,液力忆惯容器装置提供的惯性力、黏滞阻尼力较小,可以近似等效为干摩擦阻尼器;当激励的频率较高时,装置等效为理想忆惯容器、非线性黏滞阻尼器、干摩擦阻尼器三元件并联. 装置的输出合力、惯性力、阻尼力试验值与仿真值最大偏差分别为5.70%、9.15%、5.47%,惯质特性曲线和寄生阻尼特性曲线的试验值与仿真值最大偏差分别为4.23%和8.50%,表明数学模型准确可靠,能够满足工程需要,为液力忆惯容器装置在减振系统中的应用奠定了基础.     

基于样本熵与时频分析的手部抓握运动意图预测

针对上肢外骨骼控制信号产生与外部设备响应存在时间滞后导致脑机接口(BCI)系统实时性差的问题,采集被试手部自主抓握前运动相关皮质电位(MRCP) ,提出基于非线性复杂度特征样本熵 (SampEn)与线性幅值特征融合算法的手部运动意图预测方法. 从时频、神经复杂度分析不同大脑状态之间存在的差异,通过特征融合实现对手部抓握运动意图的预测. 基于特征融合意图离线预测准确率最高可达88.46%,可以在人体手部自主运动发生时刻?1 400 ms实现对手部运动预测. 与平静时期手部静止状态相比,被试产生手部抓握运动意图时脑电信号的功率谱与复杂度均产生明显变化,为基于手部运动意图预测提前驱动机器人实现人机协同提供控制策略.     

直管中黏弹性流体二次流的非线性特性分析

用Giesekus本构方程表征黏弹性流体的流变行为。采用数值模拟方法,发展了基于有限体积法的黏弹性数值算法,并用经典4∶1收缩流基准问题验证了所发展算法的有效性。然后分别模拟了内切圆直径等于20mm时横截面为正3-8边形以及椭圆的长直管道的黏弹性流体的流动,结果发现二次流产生涡的个数是边个数的二倍,椭圆横截面上二次流产生四个涡,直管中黏弹性流体二次流中涡的产生条件是横截面为变曲率边界。通过比较不同非线性系数发现,当非线性系数为0时直方管二次流为中心点流出的源流,且其二次流速度远小于非线性系数等于0.18时的二次流速度。结果表明,文中所发展算法能有效模拟黏弹性流体在直管中的二次流现象,而且数值结果所呈现的二次流非线性特性和理论上的非线性特性吻合较好。     

基于仿真的高速公路施工区交通分流分析

为更好地研究高速公路施工区的交通分流现象,文中通过交通仿真的方法研究了短期和长期施工区对道路交通的影响,并建立了基于施工时间和交通需求/通行能力比例的分流预测模型。结果表明:动态交通分配模型的day-to-day learning模块可以较好地揭示出行时间的变化对于出行者路径选择的影响;此外,短期施工区的交通分流对于时间因素不敏感,长期施工区的分流主要受到交通需求和通行能力比例的影响。可见交通仿真方法以及分流预测模型对于高速公路施工区的交通组织具有支持作用。     

大跨越钢管塔双平臂抱杆的风致响应

基于风洞高频天平测力试验,获取抱杆结构在不同风向角和平臂姿态条件下的体型系数;建立施工全过程中典型工况下双平臂抱杆有限元模型,计算得到抱杆结构在多种施工工况和不同风向下的动力时程响应和风振系数,并与高耸结构设计规范的风振系数取值进行比较分析. 结果表明,对于抱杆杆身部分,基于时程分析的风振系数结果沿高度变化规律比规范风振系数更加复杂;对于第一道腰环拉索以上部分,即抱杆顶部悬臂部分,规范给出的风振系数较为保守,显著大于时程分析方法风振系数. 对于抗风最不利工况,抱杆顶部在0°和45°风向角下的时程风振系数分别达到3.05,2.24（45°x向）和2.28（45°y向）.