基于GM(1,3)的灰色增长模型及其应用研究

本文根据灰色系统的ＧＭ（１ ，３） 模型，推导出了灰色增长模型，利用实际数据研究了该模型的应用，也指出了模型计算的结果与Ｃ－ Ｄ 生产函数模型计算结果之间的相似和差异．     

访问控制模型分析

自20世纪70年代起，Denning、Bell、Lapadula等人对信息安全进行了大量的理论研究，特别是在1985年美国国防部颁布可信计算机评估标准以来，系统安全模型得到了广泛的研究，并实现了多种安全模型。在这些模型中，总体上可以分为2大类，即访问控制模型和信息流模型。     

A股价格计量经济模型分析

自证券市场出现以来，国内外有关专家学者对股票价格进行了大量研究，建立了许多模型，得出了不少有价值的结论，这些对证券市场的发展及投资者的正确投资，起到了非常有益的作用。但由于缺乏必要的验证手段，大部分模型无法反映股票价格变动的全貌，影响了股票价格模型的推广和使用。本文试图通过建立一种股票价格计量经济模型，以弥补现有模型的不足，为我们的投资工作提供一些有益的尝试。     

利用Modelica实现磁悬浮球系统的建模与仿真

利用Modelica语言建立了磁悬浮球系统的非线性模型，该模型克服了传统模型重用性差的弊端，通过对模型的控制仿真，取得了满意的结果．     

计算可压缩流体流动的LB多速度模型

建立了用于计算机可压缩流体流动的三速度六角形Ｌａｔｔｉｃｅ Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ模型，此模型要求粒子碰撞过程不仅满足质量和动量守恒，而且满足能量守恒，确定了此模型平衡态的形式，导出了此模型对应的宏观质量、动量和能量方程，此模型可用于计算具有温度变化的空气动力学问题，给出了一维压力波传播问题的计算结果。     

Duane模型的推广

本文根据可靠性增长模型的思想，提出了可靠性自然增长的概念，并将Duane模型作为某些汽车产品的可靠性自然增长模型，从而将Duane模型从产品的研制阶段推广到了产品的使用阶段。     

基于LSTM-DNN模型的入侵检测方法

针对基于深度神经网络模型的入侵检测方法存在的梯度减弱或消失问题，提出了一种LSTM(Long-Short Term Memory，长短时记忆)神经网络改进的DNN(Deep Neural Networks，深度神经网络)模型．该模型主要包括LSTM神经网络和DNN2部分，LSTM神经网络通过记忆或遗忘进行数据流量特征提取，然后将其输入DNN进行训练、入侵检测．模型中采用优化算法，加快了网络收敛．实验表明，与LSTM模型相比，LSTM-DNN模型具有较好的性能，准确率更高，运行时间更短．     

复杂结构优化设计的分解协调策略

通过简单的实例，给出了结构优化设计中常见的几类模型，如子结构间成独立型，网状型，层状型及其混合型，针对每类模型，给出了其一般性优化模型及相应的分解协调策略。     

关于外包容圆锥及其应用的探讨

本文给出了最小外包容圆锥的定义，并建立了相应的几何优化模型和算法模型，并用实例验证了模型的可行可靠，得到了有价值的结论。     

虚拟摄像机模型的QR分解

本文讨论了虚拟通用平面针孔摄像机模型，给出了由此模型重建三维的方法，并推导出模型与标准视觉中摄像机模型之间互相转换的公式。     

M—V证券组合投资决策的风险厌恶模型

引入风险厌恶函数作为投资对风险厌恶程度的一个度量标准，建立了含该函数的非线性证券组合投资决策模型，求解该模型便得到给定风险厌恶函数下的最佳证券组合，简化了证券组合选择过程。中给出了该模型的解析解，并通过数值例子检验了该模型的解。结果表明，该模型所确定的最佳证券组合为M－V有效证券组合。     

综合自动化企业的全集成模型研究

分析了现代企业向综合自动化发展的趋势及相应的全集成要求，通过建立功能模型、信息模型和过程模型间的映射关系形成了综合自动化企业的全集成模型，并利用 Ｉ Ｅ Ｄ Ｆ０ 图、 Ｉ Ｄ Ｅ Ｆ１ Ｘ 图和改造的 Ｐｅｔｒｉ 图作了结构化描述，此外，根据面向对象思想，探讨了模型中对象封装和继承的方式，为企业实施信息、物料、过程集成乃至并行工程提供了建模工具．     

硫化促进剂TMTD合成的经验模型

从正交设计出以，建立了硫化促进剂ＴＭＴＤ合成的经验模型，此模型拟合精度高，预报能力强，是正交设计模型化的一个成功例子。     

M—V证券组合模型的修正模型

本给出Markowitz的M—V证券组合模型的一个修正模型，并就证券市场存在和不存在无风险收益证券两种情形给出模型的解析解，分析了解的性态．研究结果表明，该模型不仅保持了Markowitz模型良好的解的形态和较强的几何直观，且不需要估计证券间的协方差，大大简化了最优证券组合计算过程，可用于大规模证券组合．     

适用于ODP环境的多级全局安全系统的模型

提出了ＯＤＰ环境的全局安全系统的格模型，给出了其中安全域的表示和构造；在这一格模型的基础上，悍出了多安全级的全局安全系统的模型，该模型将安全系统中的安全域划分成了不同的安全级，并结合层次结构对安全系统进行组织和管理。     

基于后验知识监督的噪声鲁棒声学模型研究

语音人机交互技术作为近几年的一个研究热点，市场需求逐步增长，但是人机交互系统在抗干扰能力上存在不足，系统性能易受环境噪声的影响，一定程度上限制了相关产品的应用推广针对人机交互噪声鲁棒性问题，提出了一种基于后验知识监督的噪声鲁棒声学建模方法，类似于老师指导学生的方式，以老师模型的后验概率分布（软标注）作为指导知识对学生模型的训练进行监督，并设计出一种基于CNN DNN混合网络的学生模型，通过对带噪语音的高层特征进行提炼，提升声学模型的抗噪性能构建的学生模型在CHIME带噪数据集下进行了性能验证实验，实验结果显示三种老师模型监督下的学生模型词错误率与基线模型相比平均下降了5.21%、6.35%和7.83%，表明提出的后验知识监督方法对声学模型的鲁棒性具有很好的提升效果     

BIM技术在地铁工程中的应用研究

【目的】为了解决传统地铁施工信息化程度低，建模效率低的问题，研究建筑信息模型技术在地铁工程中的应用。【方法】本研究利用BIM技术，建立西安地铁八号线某标段模型，实现地铁模型的参数化设计。【结果】利用Revit二次开发技术，提高了地铁模型在Revit中的构建效率，完成地铁模型BIM技术交底。优化地铁施工场地管理，使得场地规划更加合理。【结论】利用互联网技术，实现了地铁智慧工地可视化关系平台构建，提高了施工管理的信息化水平。     

灰色组合模型及其应用

灰色组合模型及其应用郑州轻工业学院卢孟琳，刘建秀中国农业大学郭荣良由于灰色模型的简单性和实用性，近年来，使得它在诸如农业、商业、经济等领域得到了广泛应用，其中最常见的是一阶单变量灰色模型，即ＧＭ（１，１）模型。为了提高此模型的精度，减少预测误差，充分...     

基于跨领域迁移的AM-AdpGRU金融文本分类

针对当前基于深度学习的金融文本分类模型严重依赖于标记数据的问题，提出了一种基于跨领域迁移的AM-AdpGRU金融文本分类模型，通过学习相关领域数据的分类准则将其迁移到目标领域数据。AM-AdpGRU模型首先利用深度网络自适应来克服源领域和目标域之间数据分布差异导致的迁移损失，使得即使数据分布发生变化时模型也无需重构；然后利用注意力机制建立了目标域对源领域的特征选择机制，使得模型对源领域的注意力可以集中在与目标域相似性更高的部分。在公开的跨域情感评论Amazon数据集和SemEval-2017的Microblog金融数据集上进行了实验，将AM-AdpGRU模型与其他方法进行比较，结果表明AM-AdpGRU模型的分类平均准确性相对于其他模型有了显着提升。     

旅游开发利用对水体质量影响的综合评价--以张家界国家森林公园为例

对已有的水体质量评价模型及聚类权的优缺点进行了分析和比较，确定了最优水质评价模型。对聚类权的计算模型作了改进，提出了新的聚类权计算模型，在此基础上，对张家界国家森林公园境内水体质量进行了评价。结果表明，旅游开发利用已对公园内金鞭溪中、上游的水质造成了较为严重的污染，必须采取有效措施减少公园废水的排放及排放量，同时加强公园污水的净化治理，以实现公园的可持续发展。