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1. 基于Logistic-Volterra模型的制造企业与物流企业联动发展稳定性分析

王珍珍, 吴英杰

计算机应用 2018, 38 (2): 589-595. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017082011

摘要（431）

PDF （1120KB）（342）

现有研究主要考虑制造企业与物流企业之间的合作关系，而忽略两者之间的竞争关系。为此，在阻滞增长模型的基础上同时考虑了贡献系数和竞争系数，提出改进的Logistic-Volterra模型。首先，构建了Logistic-Volterra模型并对其均衡点进行求解和判定，得出模型达到稳定性解的数学条件和现实解释；其次，运用Matlab数值模拟检验制造企业与物流企业形成稳定系统的影响因素，并比较分析了改进前后模型对系统的影响的差异；最后，以制造企业A和物流企业B为例，分析两家企业在开展合作过程中的竞争行为，并且分析这种竞合行为对双方利益的影响。理论分析和实验结果表明，系统的稳定性受到贡献系数、竞争系数以及环境容量的影响，考虑了竞争关系的模型所求出的解更具合理性，制造企业与物流企业必须正视竞争对双方带来的影响。

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2. 差分隐私二维数据流统计发布

林富鹏, 吴英杰, 王一蕾, 孙岚

计算机应用 2015, 35 (1): 88-92. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.01.0088

摘要（508）

PDF （760KB）（598）

目前关于差分隐私数据流统计发布的研究仅考虑一维数据流,其方法无法直接用于解决二维数据流统计发布中可能存在的隐私泄露问题.针对此问题,首先提出面向固定长度二维数据流的差分隐私统计发布算法——PTDSS算法.该算法通过单次线性扫描数据流,以较低空间消耗计算出满足一定条件的二维数据流元组的统计频度,并经过敏感度分析添加适量的噪声使其满足差分隐私要求;接着在PTDSS算法的基础上,利用滑动窗口机制,设计出面向任意长度二维数据流的差分隐私连续统计发布算法——PTDSS-SW.理论分析与实验结果表明,所提算法可安全地实现二维数据流统计发布的隐私保护,同时统计发布结果的相对误差在10%~95%.

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3. 基于变速粒子群优化的置信规则库参数训练方法

苏群杨隆浩傅仰耿吴英杰巩晓婷

计算机应用 2014, 34 (8): 2161-2165. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2161

摘要（329）

PDF （912KB）（559）

针对置信规则库(BRB)中参数优化模型的求解问题，引入群智能算法中的粒子群优化(PSO)算法，提出一种新的参数训练方法。将参数优化模型求解问题转换为带约束条件的非线性优化问题，在迭代寻优时限制粒子在搜索空间中，对失去速度的粒子重新赋予速度，维持种群中粒子多样性，从而实现参数训练。在输油管道检漏问题仿真实验中，训练后系统的平均绝对误差(MAE)为0.166478。实验结果表明，所提方法有理想的收敛精度，可用于置信规则库参数训练。

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