供应链中的不确定性信息失真及其弱化策略

为提高供应链的稳定性,基于信息论、系统理论以及控制工程理论研究了供应链中的不确定性信息失真问题.首先,给出信息失真的广泛定义并从信息传递和处理的角度分析供应链中存在的不确定性信息失真问题;其次,对一个简单的二级供应链订货子系统建模,研究2种情况——无信息共享的供应链和共享最终顾客需求信息的供应链的系统传递函数和频率响应特性,并分析不同程度的信息失真情况在供应链绩效方面产生的影响;最后,采用信息论和控制工程理论的方法,有效度量了信息共享机制为供应链成员带来的收益.      

飞行器多学科优化设计中基于产品模型的数据集成

针对飞行器多学科优化设计软件集成中不同应用领域间数据交换问题，讨论了采用集成产品模型技术来实现数据交换的方案，利用多视图的产品模型来满足不同领域的数据需求，并结合某飞行器多学科设计优化给了基于集成产品模型的应用间数据交换的实例。     

网络攻击下无人机信息物理系统的自适应状态估计

针对网络攻击下无人机信息物理系统(CPS)的安全状态估计问题,提出了一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(AVMRE)。通过将针对控制输入和传感器数据的恶意攻击分别建模为状态和量测方程中的未知干扰项,建立了未知干扰解耦状态递推估计器,实现滤波误差中的量测未知干扰解耦,利用滤波残差设计自适应调整因子对估计误差上界进行极小化,应用最小方差估计准则求解出算法中的量测增益反馈矩阵。同时引入事件触发机制,使得系统在保持一定估计精度的情况下节省通信资源。此外,给出了滤波误差指数有界性的充分条件。无人机飞行模型仿真验证了本文算法相比传统算法的有效性和优越性。     

基于改进的FCM和信息熵修正的航迹融合算法

在局部航迹信息质量不均衡条件下,选择所有局部航迹进行航迹融合的算法会造成系统航迹质量下降。为了提高跟踪性能,提出了一种基于改进的模糊C均值(FCM)和信息熵修正的航迹融合算法。通过交互式多模型(IMM)滤波后的航迹信息对聚类数据做“质量”修正,改进后的FCM算法对局部航迹进行聚类分析,利用信息熵和隶属度对局部航迹进行选择和融合,达到修正聚类中心和提高系统航迹质量的效果。仿真结果表明：当多个传感器跟踪机动目标时,在传感器的观测精度发生变化和存在量测丢失的情况下,该算法的跟踪性能优于已知的航迹融合算法。     

Behrens-Fisher问题的信赖与贝叶斯精确区间估计

两正态总体均值与标准差均未知时的均值差的区间估计问题,称为Behrens-Fisher问题。给出了问题的共轭型先验与无信息先验下的Bayes精确区间估计及其计算方法,并指出可信水平为γ时无信息先验的Bayes精确区间估计与Fisher的Fiducial水平为γ的Fiducial精确区间估计在数值上一致。将Welch&Aspin近似与无信息先验的Bayes精确区间估计作比较,结果显示此近似一般偏冒进,故对重要的工程问题建议使用Bayes(或Fiducial)精确区间估计。     

PDM与ERP系统之间信息集成的实现方法

提出了一种产品数据管理(PDM,Product Data Management)与企业资源计划(ERP,Enterprise Resource Planning)系统间的信息转换方法以及信息集成方式.分析了PDM与ERP系统集成信息,定义了包括物料、产品的层次结构及资源的集成信息模型.通过组合、删除、调整、分解4种物料清单(BOM,Bill of Materials)结构转换算子以及继承型和派生型2种BOM属性映射方法,讨论了设计BOM经由工艺BOM向制造BOM的转换机制,实现了PDM与ERP系统间集成信息的信息传递与同步操作.通过一个PDM与ERP系统间集成信息转换的应用实例,对所提出的集成方法的应用进行了说明.该方法为PDM与ERP系统集成的研究提供了一条可行的解决方案.      

面向汽车制造企业的一种PDM编码技术

从汽车制造企业信息化管理过程入手,分析了PDM(Product Data Management)中物料编码在企业信息化管理过程中的设计方法及应用,即在分析物料编码方法和汽车制造企业生产特点的基础上,提出了一种适用于汽车制造企业的编码算法,并根据此算法设计了物料编码系统的模型以及与PDM系统的集成方案.最后基于SmarTeam PDM软件进行了编码系统的开发与应用实例的分析,验证了该算法和模型的可行性.      

基于数据融合树的C3I信息融合系统体系结构设计

 在分析了基于范例的体系结构-数据融合树的基本概念及其不足之处的基础上,提出了基于数据融合树的信息融合系统体系结构设计方法,论述了该方法的原理,并应用该方法进行了C³I信息融合系统的体系结构设计,包括数据融合树的设计、融合节点体系结构设计、处理系统的体系结构设计和并行处理结构设计。     

基于粗糙集理论的编队协同空战决策规则提取

为了对空战过程中大量的冗余信息进行约简，以提高空战决策的实时性，将粗糙集理论引入到编队协同空战战术决策研究中，提出了一种用于提取空战关键信息和战术决策规则的属性约简算法。并将单一决策属性下的属性值约简方法推广，讨论了更适于编队作战分析的多决策属性下的属性值约简问题。最后，通过一个编队空战战术选择示例对该算法进行了验证，结果表明：空战的冗余信息是可以约简的；此算法可提取出对空战起主要作用的属性，即雷达／中距弹信息；并且在保证空战关键分类结果不变的情况下，可生成用于战术决策的最小简化策略，所提取的决策规则与编队空战的实际相符合。     

验前大容量仿真信息“淹没”现场小子样试验信息问题

在运用Bayes方法对武器系统进行鉴定的过程中，仿真信息作为验前信息使用一直是一个有争议的问题。本文给出了验前子样可信度的定义及相应的计算方法，在分析了大量仿真信息“淹没”小子样现场试验信息这一现象的基础上，将验前信息的可信度引入统计推断，较好地解决了仿真信息在试验鉴定中的应用问题。