特许权人风险厌恶条件下的基础设施特许权合约分析

一个基础设施特许权合约,可以被看作一个委托代理框架下的报酬支付合约。基于这样一个理论框架,利用逆向递推方法,文章对没有政府担保下,特许权人为风险厌恶的政府特许权合约的报酬设计进行分析,给出了政府特许权人的风险态度和服务定价之间的关系。     

基于面向对象技术的DSS模型设计与实现

根据面向对象技术的原理,探讨了基于面向对象方法的DSS模型的设计和实现方法.提出了基于面向对象DSS模型的定义和表示方法,使用了模型字典来进行模型的存储,描述了复合模型实现的方法.该模型表示方法已应用于信贷决策支持系统中,取得了令人满意的效果.     

谢桥煤矿1242(1)首采工作面矿压显现规律研究

以谢桥煤矿1242(1)首采工作面为例,分析了综采工作面矿山压力显现特征、顶板活动规律、液压支架的性能和对该煤层顶底板的适应性及控制效果、工作面顺槽超前支承压力分布,对初次来压期间和周期来压期间支架载荷特征进行了较为系统的分析,为后期开采11-2煤层积累了经验.     

上覆煤柱工作面矿压显现及开采应对措施

通过对上覆煤柱工作面支承压力的分析及现场实际情况的总结,提出了工作面矿压显现特征和在煤柱下开采工作面所采取的应对措施。     

71206运输巷过1号断层的方法

通过对断层下盘巷道顶板围岩的受力分析,解决了煤巷掘进过大断层的巷道支护问题;通过对下部废巷道对应的楔形体的受力分析,解决了下部废弃巷道对上部巷道底板的影响问题。     

基于案例学习的排球机器人运动规划及其支持向量回归实现

针对混合型控制问题,以排球任务为例研究机器人的运动规划.模拟人类球员通过经验积累而采取相应动作的行为学习模式,采取案例学习的方式解决球的初始状态微小变化(仅发球速度和角度变化)时的运动规划问题.由于支持向量回归(SVR)在处理小样本问题的优越性并受局部学习思想的启发,采用局部加权SVR(LW-SVR)实现案例学习.结果证明,LW-SVR的学习精度较RBF神经网络和SVR明显提高.     

特征筛选对脑-机接口信号单次提取精度的影响

脑-之机接口的核心问题之一是通信载体信号的单次提取．在构建脑控拼写器的过程中，通过“模拟自然阅读”诱发模式产生的视觉诱发电位作为人脑与计算机之间的通信载体，采用支持向量机方法进行特征信号的单次识别．为提高识别精度，详细研究了信号时程、时段的选择对模式识别精度的影响．结果表明，信号时程越长分类精度越高，时程达到300ms时，分类精度就可达到最大值（且趋于饱和）；信号时段的选择对分类精度亦有较大影响，最佳时段在靶刺激出现后约250～350ms作为起始处．这一结果为提高系统的整体速度与精度打下了基础．     

包含约束极值问题的二阶最优性条件

定义了函数f的二阶逼近;给出了当f和集值函数F的支撑函数的和函数在(x-,0)处具有紧二阶逼近时,f在约束0F(x)下取得最小值的二阶充分条件和必要条件.     

基于SVM的虚拟人彩色切片图像自动分割

为实现对数字虚拟人彩色连续切片的自动分割,提出了一种基于支持向量机的自动分割方法.该方法首先利用虚拟人连续切片图像间在颜色、纹理等特征的相似性,使用支持向量机分类方法对相邻图像进行分割.在分割结果达不到预定允许最小相似度条件或一次训练结果用于连续分割切片次数达到给定的最大允许次数时,则再利用相邻切片在空间上的相似性,自动对当前切片进行重新采样,然后继续训练、分割.使用虚拟中国人女性一号(VCH-F1)数据集中切片图像进行实验,对比研究了允许的最小相似度测度及允许最大连续分割次数对分割质量和分割时间的影响,并给出了受噪声污染图像的自动分割结果.该方法能有效实现对虚拟人连续切片图像的自动分割,能在保证一定分割质量的同时,兼顾分割速度,并能较好地克服噪声影响.     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.