我国股票期权激励优化设计实证研究

从我国上市公司股票期权机制实施的现状出发,分析了其在现实中所产生的问题.针对股票期权机制的标的不太合理的问题,以平衡计分卡的原理为基础,在实证分析的基础上,进行股票期权激励制度的优化设计.通过收集最新数据,使用EVIEWS6.0进行计量分析,采用主成分分析法克服了解释变量和被解释变量之间的多重共线性的问题,选出了一个综合的能全面衡量高层管理者努力效果的指标,从而为我国实施股票期权激励制度的公司提供一些启示.     

某厂区重交通水泥混凝土路面病害成因分析及治理

针对目前某工厂主厂道由于受到重交通作用而造成水泥混凝土路面损坏严重的现状,笔者先从水泥混凝土路面主要病害的种类及其产生的原因着手加以分析,进而对在旧路面上半直接式加铺水泥混凝土和钢纤维水泥混凝施工技术进行了介绍和总结.     

Robust sparse principal component analysis

The model for improving the robustness of sparse principal component analysis（PCA） is proposed in this paper. Instead of the l2-norm variance utilized in the conventional sparse PCA model,the proposed model maximizes the l1-norm variance,which is less sensitive to noise and outlier. To ensure sparsity,lp-norm（0 p 1） constraint,which is more general and effective than l1-norm,is considered. A simple yet efficient algorithm is developed against the proposed model. The complexity of the algorithm approximately linearly increases with both of the size and the dimensionality of the given data,which is comparable to or better than the current sparse PCA methods. The proposed algorithm is also proved to converge to a reasonable local optimum of the model. The efficiency and robustness of the algorithm is verified by a series of experiments on both synthetic and digit number image data.     

基于主成分分析的兔毛纤维性能的研究

试验以安哥拉长兔毛纤维为例,对兔毛纤维的断裂强力、断裂强度、断裂伸长率、断裂功等指标利用R统计软件进行主成分分析,提取了前三个主成分,累计贡献率达到93%以上,最终得出,第1主成分中的断裂功最能反映兔毛纤维的强力性能,第2主分反映纤维的抗拉性能,第3主分主要反映兔毛纤维的刚性,即变形难易程度。     

生态文明视角下徐州市经济—资源—环境协调发展研究

进行生态文明建设是保护资源环境、实现社会经济可持续发展的必然选择.运用主成分分析法及回归分析法等建立了徐州市经济、资源、环境协调发展的评价模型,利用实际数据测算了徐州市2005—2014年经济、资源、环境系统的综合发展水平及协调发展度.结果表明:徐州市经济与资源系统之间的协调度较低,而经济与环境系统之间的协调度较高.为此,提出了优化经济结构,转变经济增长方式、推进技术创新,发展循环经济、加强生态环境建设、完善生态补偿及生态文明社会监管机制等建议.     

轧机主传动装置漏油的解决办法

我厂有3架Φ550mm三辊横列式轧机,2台电动机分别带动1架、2架。电机转速为505r/min,主减速机中心距为1200mm,速比i=5。采用稀油循环集中润滑,润滑油品为28~#机油。多年来,轧机主减速机和齿轮座漏油严重,主要部位在轴伸端和箱体的接合面处,前者最严重。经分析,除管理原     

依安灌区提水泵站电气设计综述

文章论述了依安灌区三座提水泵站的负荷等级确定、供电方式、主接线及站用电接线型式、机组启动方式及无功补偿、主要电气设备选择及布置,以及自动控制、继电保护、泵站通信等电气及自控专业的主要设计成果。     

基于CLBP、改进KPCA和RF的牛肉大理石纹评级

为进一步提高牛肉大理石纹评级的正确率,提出了基于完整局部二值模式(Completed Local Binary Pattern,CLBP)、改进核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和随机森林(Random Forests,RF)的牛肉大理石纹评级方法。首先,利用CLBP提取牛肉大理石纹图像的纹理特征;其次,采用混沌蜂群算法对KPCA的核参数进行优化,使KPCA的降维效果和特征提取达到最优,获得表征牛肉大理石纹样本图像的特征向量;最后,使用随机森林完成牛肉大理石纹样本的分级识别,获得最终评级结果。大量实验结果表明,与基于分形维和图像特征的方法、基于灰度共生矩阵和BP(Back Propagation)神经网络法相比,本文方法所得识别率最高。     

基于PCA-Logistic模型的围岩稳定性分类研究

为了建立易于理解和应用的围岩稳定性分类模型,采用主成分分析法对围岩样本数据进行降维处理,以Logistic模型来描述围岩稳定性影响因素与围岩稳定性之间的经验关系。选取影响围岩分类的5个主要因素,根据分类标准,采用在每级标准中随机内插的方法,得到100个标准样本,用于建立PCA-Logistic模型。分析结果显示,PCA-Logistic模型拟合效果良好,对工程实例的预测结果同投影寻踪模型和分形-插值模型完全一致,表明该模型在围岩稳定性评价中具有可行性和有效性。