DEA方法在项目厂址选择中的应用

厂址选择是项目建设的重要环节。通过建立方案评价模型,将数据包络分析(DEA)方法应用于项目厂址选择。引入天然气净化厂厂址选择实例,拟定投入、产出因素,利用Matlab对模型进行求解,通过对运算结果的分析,确定最优方案,说明模型及方法的有效性。     

Landau-Zener模型中纠缠演化及转移的研究

研究了受外场驱动的两个二能级系统分别与两个单模量子化光场相互作用模型中纠缠演化及转移问题。该工作主要是对外场驱动的Landau-Zener模型进行了研究，采用旋转波近似的方法，通过数值计算详细分析了二能级系统初始状态、能级间的耦合常数以及驱动外场的参数对子系统间纠缠和转移特性的影响。结果表明，适当调节模型中的参数，可以使系统初始纠缠完全转移为光腔场间的纠缠，实现二能级系统与光场间的最大纠缠转移。     

基于未来的网络体系构架

随着经济的快速发展,互联网逐步发展成为覆盖范围广、信息资源最为丰富、规模最为宏观的全球信息设施。在目睹互联网给我们经济生活发展带来极大便利的同时,我们应该认识到互联网规模的不断扩大所带来的系列问题。新型的互联网体系构架技术要求高,管理难度增大,监控、维修和保护一体化的网络体系构架成为未来网络发展的难题,国内外相关研究人员对未来网络体系构架的研究不断深入,笔者在参考相关文献资料的基础上,对未来网络虚拟化资源管理构架、网络流量预测算法和虚拟化资源分配机制进行深入探究,以寻求未来网络构架发展的创新之道。     

基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

学习分析技术支持的在线深度学习的模型构建

本文将深度学习与学习分析相结合,从评价学习层次、教师深度教学能力、反思且主动地学习、学习内容的适切性四个方面阐释了学习分析对在线深度学习的影响,并在分析在线学习行为和学习分析过程的基础上,构建了学习分析技术支持的在线深度学习的模型,试图促进学习分析与在线学习融合模式的深入讨论。     

基于空气质量模拟的江苏省大气污染物排放清单比较研究

大气污染物排放清单是空气质量模拟和空气污染治理的重要依据.本研究比较分析了两套覆盖江苏省的2017年大气污染物排放清单，即分别由上海市环境科学研究院、江苏省环境科学研究院编制的"长三角清单"和"江苏省清单"，并结合区域空气质量模型CMAQ评估不同清单对长三角地区2017年1、4、7、10月的空气质量模拟的影响.清单比较结果表明，除二氧化硫（SO₂）以外，江苏省清单估算的各污染物排放量较长三角清单低.通过与观测数据比较，发现两套清单对SO₂、氮氧化物（NO_x）、臭氧（O₃）和细颗粒物（PM_2.5）的模型模拟性能均较好.江苏省清单与长三角清单两者的模拟结果空间分布接近，其中江苏省清单模拟的PM_2.5和O₃在长三角多数地区略低于长三角清单的模拟结果（1月O₃除外）.江苏省清单与长三角清单均能够用于空气质量模式模拟，可为江苏地区的细颗粒物和光化学烟雾污染的控制策略制定提供参考.     

俯仰角速度传感器信号重构方法研究

为了提高关键传感器系统的容错能力,避免增加引入硬件设备的额外成本、重量与维护负担,提出了俯仰角速度传感器的信号重构方法。信号重构采用了自适应当前统计模型的卡尔曼滤波算法,改进模型能够更准确地描述飞机实际的角运动情况,提高解析信号的精度。通过不同飞行状态下的飞机角运动仿真,将所提方法与典型的信号重构方法进行对比,验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于人工免疫算法的异步电机故障诊断研究

人工免疫算法的模型为异步电机故障诊断研究提供了新的视角和算法模型。本文的主要研究对象是基于阴性选择算法的异步电机故障诊断方法。基于免疫系统的原理,电机故障诊断即为检测"非已",检测非正常状态下的电机特征信号。首先通过正常电机特征信号生成"自己",再通过阴性选择生成信号检测器,将检测器与被测电机设备特征信号进行匹配,根据匹配关系便能诊断电机的故障。本文还将阴性选择算法进一步优化,在阴性选择基础上加以克隆优化,从而产生更合适的检测器。通过2种方法对同一故障进行诊断,可直观地看出优化后模型准确率的提高。     

基于Mlogit模型的制造业上市公司股利政策分析

文章选取2004—2012年深圳主板和中小企业板的制造业上市公司为研究对象,采用Mlogit回归方法研究了宏观和微观经济因素对制造业公司股利政策制定的影响,尤其是股利分配方式方面的影响。研究发现:中小板的股利分配情况要好于主板,纯现金股利为采用频率最高的股利分配方式;资产规模、盈利能力和成长能力对股利政策的制定影响广泛;强制分红政策的效果并不明显;微观因素的作用要大于宏观因素。