中国道家思想对赫尔曼·黑塞的影响

黑塞一生深受中国文化浸染,尤其偏爱老庄。以老庄为代表的中国道家思想不仅影响其生活和思维方式,并广泛浸润其文学创作,成为他构建自身文学审美观的重要精神依据。如万物源道的人生悟境,对立统一的辩证思维,上善若水的处世态度,循环齐一的生死之道等。黑塞垂青中国文化精神,并非出于逃逸西方文化之初衷,而是希望经由东方这个“他者”来更好地反观自身、找寻自我。     

基于生产物流瓶颈的生产排程研究

针对作业调度问题,以生产交货拖期时间和完成时间最小作为优化目标,根据生产物流瓶颈的定义,以作业车间为研究对象,辨识其瓶颈。在辨识过程中以设备利用率最大为生产物流瓶颈定义,同时在采用工艺路径和工序分割的方法基础上,提出基于生产物流瓶颈的调度算法,对生产系统进行排程。最后通过实例,验证了基于生产物流瓶颈的调度算法在求解生产排程问题中的有效性。     

动态定量称重技术控制策略和算法

在物料包装的动态定量称重过程中的一个关键性问题是称重速度和称重精度不能有效的结合起来,而解决这个问题的基本途径是根据物料的不同特性选择不同的控制策略和算法。文中主要是回顾了传统的控制策略和算法,重点介绍了4种比较先进的控制策略和算法,分析了这4种控制策略和算法的优缺点,最后简单介绍了现代先进控制策略和算法的发展趋势。     

一种改进EM算法的联合信道估计与数据检测

最近的一些研究表明,在接收机利用可用的信道估计误差的统计时,可以显著提高检测性能.对此,提出了一种基于改进期望最大化(EM)算法的数据辅助信道估计,它通过在每次迭代中提供估计误差的统计信息,减少在各自的接收器信道估计误差的影响.仿真结果表明,与传统的EM及VBEM算法相比,在不需增加接收机复杂程度的情况下,改进的EM算法在估计精度上优于其对应的传统估计方法,有效降低了信道估计误差,其误码性能接近理想信道时的性能.     

基于动态补偿的矩形广义系统模型预测控制

针对线性矩形广义系统,研究了基于动态补偿的有限时域模型预测控制问题,给出了存在合适维数的动态补偿器使得闭环系统正则、无脉冲、稳定的充要条件.在有限时域性能指标中引入一个终端有限权矩阵来保证稳定性,并利用矩阵不等式和Lyapunov方程求解优化问题,将提出的Lyapunov方程转化为双线性矩阵不等式形式(BLMI),以便采用路径算法最小化性能指标,保证了闭环系统是容许的.数值算例验证了方法的有效性.     

A model for the multiplex dynamics of two-mode and one-mode networks,with an application to employment preference,friendship, and advice

We propose a new stochastic actor-oriented model for the co-evolution of two-mode and one-mode networks. The model posits that activities of a set of actors, represented in the two-mode network, co-evolve with exchanges and interactions between the actors, as represented in the one-mode network. The model assumes that the actors, not the activities, have agency.     

突发事件下的医院应急群决策模型研究*

针对突发事件下的医院应急管理问题,进行了医院应急群决策模型研究。考虑到医院应急决策者心理行为特征的偏向性,将病人应急方案的选择设计成一个以医院决策者信息与病人集结信息之间距离最小为目标的非线性规划模型。根据病人的伤重程度和应急资源使用度的损益值,获得医院应急情景下的综合价值,根据累积前景理论,通过计算区间概率,获得医院应急情景下不同应急方式的累积前景值。使用模拟植物生长算法求解,莸得病人的最优集结信息。案例分析表明,该决策过程可以使得突发事件下医院应急管理方案达到最优。     

基于EM填补和加权秩和比的电力系统黑启动决策方法

电力系统大停电后需要安全可靠的黑启动方案进行电力快速恢复,如何从众多黑启动方案中进行优选是一个重要课题。不同于以往完全信息情况下的研究,本文对电力系统黑启动方案评估问题的研究是基于不完全信息情况下进行的,提出一种EM填补和加权秩和比相结合的黑启动决策方法。首先,采用EM算法填补黑启动方案评价空值,得到完备的黑启动评价矩阵;然后,计算指标间的差异性,利用差异性权重法得到各个指标的权重;最后,采用加权秩和比法确定每个方案的评分值,实现黑启动方案的分级和完全排序。本文方法基于广东电网黑启动数据集进行实验验证,实验结果表明,本文方法可以对不完全信息情况下的黑启动方案进行优劣排序,且具有较高准确性。     

财务欺诈风险特征筛选框架的建立和应用

本文从金融科技大数据出发,以人工智能的吉布斯随机搜索(Gibbs Sampling)算法为工具,在大数据框架下建立了针对公司财务欺诈风险的特征因子筛选的一般处理方法与特征提取推断原理,并结合上市公司的财务报表数据进行实证分析,结合从2017年1月到2018年12月证监会对上市公司财务报表信息披露违规的数据样本,筛选出刻画财务欺诈的特征因子并进行了验证测试,支持财务欺诈的识别。本文提出的框架和模型方法可以加强和提升对上市公司财务欺诈风险的识别能力,并实现对公司财务在欺诈方面的探测与预测(Detecting and Predicting)功能。