摘要：为了进行动态网络防御有效性评估,该文提出动态网络防御环境下的主机安全状态转移图生成算法,构建了主机安全状态迁移模型,基于状态转移概率给出了动态网络防御有效性的定量评估方法,为动态网络防御策略设计提供了有益参考。最后,通过一个典型网络实例说明和验证了上述模型和方法的可行性和有效性。

摘要：研究了一类带有执行器故障的随机跳跃系统的可靠控制问题:主要工作是把此类系统要求转移概率完全已知的条件放宽到了转移概率部分未知的更一般情形,具有更小的保守性.首先,给出了保证此类系统随机稳定的充分条件;然后,提出了此类系统考虑执行器故障时的可靠控制问题,并设计了一个考虑执行器故障的可靠控制器.最后,基于带有执行器故障的可靠控制器设计方法,将问题归结为求解一组线性矩阵不等式的可行解问题.数值仿真算例说明了所得结果的有效性.

摘要：针对目标跟踪算法中滤波器选择和模型设计问题,提出了一种具有自适应性的交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)目标跟踪算法。首先,介绍了IMMUKF的算法步骤;其次,提出运用改进的灰狼优化(IGWO)算法优化其中的滤波参数,通过构造调节因子建立了时变的Markov状态转移概率,形成了AIGWO-IMMUKF算法,并给出其算法流程;最后,将所提AIGWO-IMMUKF算法与传统算法在相同条件下进行仿真,得出位置、速度均方根误差曲线,以及时效性对比。结果表明,所提AIGWO-IMMUKF算法克服了传统IMMUKF算法的不足,提升了算法性能,精度和时效性都更优。

摘要：研究一类带乘性噪声的离散时间随机Markov跳跃系统的有限时间控制问题.首先,定义系统的有限时间稳定和有限时间有界,通过逐次迭代和条件期望给出系统有限时间稳定的充分必要条件;其次,针对含干扰的系统,利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式技术得到系统有限时间有界的充分条件并设计状态反馈镇定控制器;然后,进一步考虑转移概率信息不完全下的有限时间有界问题;最后,通过数值例子验证了所提出方法的有效性.

摘要：构造了求解车辆配送路径优化问题的新型蚁群算法,采用新型的编码方式和转移概率,避免了遗传算法求解该问题所存在的遗传算子设计困难和遗传操作繁琐复杂的现象及现有蚁群算法求解该问题时收敛速度慢的缺陷。通过实例验证了所构建的算法与现有算法相比,不仅操作简单而且具有更好的收敛性。

摘要：本文以结构损伤容限分析和可靠性评估为基础,应用动态序列规划技术,并考虑到结构的检测费用、修复费用和可能失效损失的相互关系,建立了计算结构在剩余寿命期内的期望维护费用与期望损失之和的序列递推数学模型,进而提出了以总期望维护费用与总期望损失之和最小化来抉择航空结构最优维护策略的原则和步骤。

摘要：通过把数据仓库技术应用于股票数据分析,设计出将股票行情时间序列数据转换为多阶均线形态维度层次结构挖掘模型,成功分析出形态走势分析中预测目标与输入状态的相关性,得到了形态转移概率等预测数据,同时也为股市中其他技术指标曲线的分析提供了新的思路.

摘要：研究基于网络控制离散时间Markov跳跃系统的H∞滤波问题。系统的输出信号通过受限的通信网络传输到滤波器,引入零阶保持器(ZOH),从网络中选择最新的数据。构造基于网络Markov跳跃离散系统,基于线性矩阵不等式,给出使滤波误差系统渐近稳定的充分条件以及H∞滤波器的设计方法。数值例子表明本方法的有效性。

摘要：从转移概率和信息素的动态更新机制两方面对传统蚁群算法进行了改进。转移概率设计中采用2个参数的联动控制,实现了Dorigo和Maniezzo的设想。信息素动态更新机制使信息素权重随迭代次数增加而改变,实现了对整个可行域的搜索全面而迅速,弥补了传统蚁群算法训练效率低下和易陷入局部极小的不足。配电网优化的结果表明该算法的有效性。

摘要：城市需水量预测是区域水资源规划及优化配置的基础内容。在基于灰色GM(1,1)模型预测城市需水量总体趋势的基础上,引入加权马尔可夫链预测理论,建立了加权灰色马尔可夫GM(1,1)预测模型。该模型既考虑了GM(1,1)模型较强的处理单调数列的特性,又考虑了通过相对误差的状态转移概率矩阵的变换提取数据随机波动响应的特点。成都市城市需水量预测结果表明:加权灰色马尔可夫GM(1,1)模型充分利用需水量数据给予的信息,实现了对相对误差的状态转移的预测,并提高了修正灰色模型预测值的精度;通过与其它2种灰色预测模型预测结果比较,加权灰色马尔可夫GM(1,1)模型精度更高,预测得到2012年和2013年成都市城市需水量分别为74 250.91万m3和79 818.34万m3,呈明显增长趋势。因此该模型提高了随机波动较大数据序列的预测精度,拓宽了传统灰色模型预测的应用范围,更具科学性。