TP801单板计算机在核衰变统计分布规律实验中的应用

本文介绍用TP801单板计算机控制核衰变统计分布规律实验的仪器设备。它可以代替手工操作,进行实验中的数据采集及数据处理,并能显示统计分布规律的曲线。可以在实验数学和科学研究中使用。     

规范企业兼并行为的思考

规范化是企业兼并的内在要求,企业兼并行为的规范化对搞好企业尤其是国有企业有重要的现实意义。本文剖析了我国当前企业兼并工作中的不规范现象及其造成的危害,提出了规范企业兼并行为的对策和思路。     

基于电子邮件网络的人类动力学

研究了国内某高校电子邮件网络所反映的该高校人员收发电子邮件的行为规律.结果表明，已有的2种人类动力学模型——优先级队列模型和连贯非齐次泊松过程模型均不能较好地刻画该电子邮件网络的动力学行为.鉴于优先级队列模型对用户间统一行为模式的假设并不成立，连贯非齐次泊松过程也不能体现个体行为的无规则间断和动态演变特性，提出了基于时间序列聚类分析的分段连贯非齐次泊松过程模型，得到了较好的预测效果.     

泊松过程的教学研究

本文采用与现行教科书不同的方法，从泊松分布出发，借助于Ｃｈａｐｍａｎ－Ｋｏｌ－ｍｏｇｒｏｖ方程，导出泊松过程定理。其特点是：（１）可以与本科概率论课程中的泊松分布相衔接；（２）可以更形象地表现过程与分布之间的区别与联系，从而更充分地揭露出过程的物理含意；（３）可以减少导出引理以及在此基础上导出定理的较大篇幅，更直接地导出泊松过程定理     

基于复合泊松过程的家教公司经济状况的分析

运用随机分析中的复合泊松过程分析了家教公司的经济收支情况,为家政公司的运作找到关键环节,并为经营决策者提供参考.     

汤川势静电反演运算的启示

通过对汤川势进行正反两个方面的运算，提出了在物理学的研究中，数学应处于服从地位的观点．     

近似法在概率论中的应用

本文以连续型随机变量数学期望的引入和二项分布的近似计算为例,来说明近似法在概率论中的应用。     

复合泊松过程在人寿保险问题中的应用

本文论述了如何用“复合泊松过程”分析及探索“人寿保险问题”及“人寿保险过程”的统计特性及统计规律。通过对“人寿保险过程”的分析,导出“复合泊松过程”的一般规律,加深对“复合泊松过程”的认识和理解,从而能够灵活地应用“复合泊松过程”去分析及探索其它类似的随机过程问题。它具有普遍的意义及实用价值。     

具有双曲需求无成本协同效应的横向兼并分析

基于具有直角双曲需求函数的寡头垄断竞争行业,研究了企业横向兼并是否有利可图问题.证明了在直角双曲需求函数以及企业兼并成垄断被排除的情况下,若兼并的企业在其内部实施两阶段错开的斯塔克伯格竞争,并且兼并企业与未参与兼并的企业之间进行古诺竞争,则一次先置兼并的行为会使未参与兼并的企业受损,尽管成为兼并企业领头部门虽然有利可图,但是对于兼并后的整个企业则显得无利可图,并且这种兼并将不会引发进行作为局外人企业的系列兼并行为.所得结论与在线性需求函数条件下的结论相反.     

罗志琳1 钱惠敏1 周军1

异常行为检测是家居监护系统的重要功能之一。本文提出了一种基于泊松方程的特征提取算法,并采用K均值算法实现人体异常行为——跌倒的检测。本文首先采用基于混合高斯模型的运动目标检测算法获得运动人体的二值图像序列;然后,对图像序列提取基于二维泊松方程的矩特征描述人体行为;最后采用K均值分类器对异常行为进行检测。本文所使用的数据库包括6种可能发生的日常行为：站立、走、慢跑、坐、蹲,以及跌倒。实验表明,采用本文算法检测异常行为——跌倒的正确识别率为98.72%。     

万州淹没企业实施兼并的程序瑕疵及对策

万州在淹没搬迁企业实施兼并的操作实务中，其程序性法律问题不少。必须正视这一现实，全面审查外来兼并企业的资产信誉状况和兼并主体资格，正确确定被兼并的淹没企业一方的合同主体，准确把握政府及其职能部门或者企业主管机关的角色定位，从程序制度建设上减少兼并合同纠纷，防范兼并欺诈，确保移民补偿资金安全，实现万州经济的可持续发展。     

论我国中央企业重组中的企业兼并战略

中央企业之间的兼并战略是诸多企业重组战略中的首选战略。中央企业之间的兼并过程中应该明确兼并的战略目标,兼并后要尽快整合兼并企业和目标企业的所有资源,确保企业兼并后两个企业的总体效益要大于两个独立企业效益的算术和。国务院国资委要根据经济有效原则准确选择适合兼并的中央企业,快速稳妥的促进中央企业之间的兼并。当兼并遇到来自目标企业的非经济原因的阻碍时,应依据产权法理,妥善处理国务院国资委和相关兼并中央企业的关系。     

煤炭企业兼并重组中银行贷款的法律风险及其防范

分析了煤炭企业兼并重组的法律风险,从信息的收集、撤销权和代位权的行使和清贷力度等几个方面阐述了煤炭企业兼并重组中银行贷款法律风险的防范措施。     

房地产企业种群的演化过程分析

我国房地产业组织结构尚未成熟，行业集中度较低。运用种群生态理论，分析了我国房地产企业种群演化过程．阐述了组织群体的运行规律，以期为政府机构和房地产企业进行科学决策提供指导。     

杠杆收购中的负债融资分析

对杠杆收购原理和特征作了简要的介绍.鉴于杠杆收购财务杠杆率高、投机性大、风险大这一特性,对LBO中目标企业收购者和投资者之间的融资过程,借助于ROSS模型进行了博弈分析.期望通过均衡解对收购方和投资方提出有益的建议,并对双方提出了应谨慎实施杠杆收购的告诫.尤其对投资方提出了在得出融资方均衡解基础上,进一步对融资方均衡解的各参数进行分析和权衡,避免将融资方均衡解大与其企业质量就高完全等同一致.最后提出了LBO可作为拓宽中国企业兼并重组融资渠道的思想.     

商业银行核心系统的服务架构研究

提出了需求+语义+服务的银行核心业务系统BCBS(Bank Core Business System)三层服务架构模型。以此为基础,设计开发了商业银行企业应用集成建议草案IFE,包括:IFE总体框架模型,金融业应用层通信协议FL7,IFE核心构件库IFE-Infrastructure,系统测试标准以及相应的测试资产库。商业银行可以基于IFE建议草案通过差异化分析规划设计出适合于本行的IT平台及BCBS,避免重复引进;还可以对业务流程及各种流程再造的方案开展评估和测试,规避流程银行变革过程中的风险。     

基于数据库模型的10 MW高温气冷实验堆操作卡自动生成系统

为实现10MW高温气冷实验堆（以下简称HTR—10）操作卡的自动生成,通过分析HTR—10运行规程的特点,提出使用数据库模型模拟其结构,并在此模型的基础上设计逻辑流程实现该功能。结果表明该系统能够提高运行规程的使用效率．减少运行工作量。详细讨论了其建模过程和流程设计。     

基于关联规则及组合模型的面料需求预测

由于服装的面料组成具有复杂性,企业在不同时间对不同规格型号面料需求量不一致,传统的人工预测及单维度智能预测模型难以解决问题。针对服装企业面料需求非确定性、预测难的痛点,提出基于关联规则及组合模型的面料需求预测方法。文章首先构建Apriori面料型号关联模型,挖掘多批多类面料间的型号关联规则;然后构建Prophet时间序列模型与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的组合预测模型Prophet-LSTM,结合其在解决面料需求预测问题上的优势;最后将挖掘出的高关联面料型号历史需求数据作为输入,采用量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)优化组合模型权值系数,进行关联面料需求量预测。使用RMES(root mean squared error,RMSE)及MAE(mean absolute error,MAE)作为评价指标设计对比实验,实验结果表明：采用量子粒子群优化的QPSOProphet-LSTM面料需求预测模型RMES较Prophet降低5.464,较LSTM降低1.184;MAE较Prophet降低4.261,较LSTM降低0.819,需求预测精度更高,支持服装企业面料柔性生产。     

基于神经网络专家系统的创业企业信用等级评估研究

该文从风险投资机构的角度，研究了创业企业的信用评价构建的基本原则，并给出相关的评价指标体系及评价因素集。引入人工智能中的神经网络理论，建立了神经网络专家系统信用评估模型。实例检验表明，该模型能较好地对创业企业的信用进行综合评估。