Hom-李三系上的乘积结构和复结构

本文主要从代数角度研究Hom-李三系上的两种几何结构,即积结构、复结构。分别给出了积结构和复结构存在时对应的Hom-李三系的分解。同时,也研究了一些特殊的积结构和复结构。最后,在这两种结构间增加一个兼容条件,得到了复积结构。     

Banach空间分数阶微分方程边值问题正解的存在性

用非紧性测度估计技巧和凝聚映射的不动点指数理论, 证明Banach空间中分数阶微分方程边值问题正解的存在性.     

欧洲颠覆性太空技术搜寻方法体系研究

 欧洲颠覆性太空技术搜寻计划因其系统化的优势而受到关注。研究了欧洲颠覆性太空技术搜寻初选、评价环节，分析了颠覆性太空技术的理论基础、基于STEP框架的评价标准和评价方法，介绍了颠覆性太空技术的技术路线图。通过对欧洲颠覆性太空技术方法体系在理论、方法、实施3个层面经验的总结，得出推动中国颠覆性技术创新的启示，即重视技术应用场景分析，建立专家履历信息平台，构建多源信息支撑体系，加强技术发展规划管理等。     

熊果酸在神经精神系统疾病中的药理作用及机制研究进展

 熊果酸（ursolic acid，UA）是一种五环三萜类化合物，存在于熊果、女贞叶、枇杷叶等植物中。熊果酸不仅具有抗氧化、抗炎、抗肿瘤、抗糖尿病、保肝等药理活性，还具有改善和治疗多种神经精神系统疾病的作用。通过文献分析，归纳总结了熊果酸在神经元损伤、脑血管疾病和精神障碍中的药理作用及其作用机制的研究进展。     

泰国钾盐资源及其开发前景

 钾是农作物生长所必需的三大营养元素之一。通过分析泰国钾盐资源禀赋、地理、基础设施等，认为泰国具备较快规划发展为亚洲大型钾盐基地的物质条件。老挝钾盐资源开发的成功，也证明具有相同资源类型的泰国钾盐资源具备开发的可行性。随着“一带一路”倡议深入开展，泰国新矿产法的颁布、国际石油集团等公司的开发，展现出建立泰国-老挝亚洲钾盐战略基地的前景。建议相关国家和企业及早谋划建立泰国-老挝亚洲大型钾盐基地，为亚洲建立大型钾盐战略基地。     

充填体强度影响因素及组合预测模型

水灰比、堆积密实度和比表面积是充填体强度的重要影响因素，但有关各因素对强度影响显著性的研究较少，为此通过3因素5水平正交试验，分别对龄期为3d，7d和28d的试块开展单轴抗压强度试验.对试验结果进行方差分析，获得不同龄期各因素F统计值比(水灰比∶堆积密实度∶比表面积):3d为698.404∶26.148∶0.910，7d为862.626∶35.465∶1.286，28d为1585.404∶31.695∶1.338.分析各因素F统计值和P值，确定因素显著性大小关系为:水灰比>比表面积>堆积密实度;水灰比和比表面积为主要影响因素，堆积密实度为次要因素，所以控制水灰比可以有效控制充填体强度.绘制各因素水平趋势图，以最有利于充填体抗压强度原则确定最优组合为水灰比1.2，比表面积410m²/kg，堆积密实度0.6%.改变最优配比中水灰比值，开展30组不同水灰比的3d，7d和28d试块的抗压强度试验.以试验强度为原始数据，结合灰色预测、模糊分类和马尔可夫理论，建立3d，7d和28d试块强度组合预测模型；分析实测值与GM(1，2)模型、曲线回归模型和组合模型预测平均相对残差，结果表明，组合模型较其他模型具有较高的精度和稳定性.     

供给侧结构性改革下海归高管与企业创新——来自公司并购的证据

海归人才能否在我国供给侧结构性改革中发挥积极作用是连接我国人才引进与经济转型发展战略的重要议题。从海归高管角度切入，以供给侧结构性改革中企业并购重组活动为观测场景，实证考察海归高管对公司创新的影响。结果发现，海归高管显著提升重组公司专利创新，海归高管指标一单位标差的增加将使不同类型专利创新提高4%~5.8%。在公司并购前引入海归高管、引入海外学习经历的海归高管、在多元化并购中引入海归高管能够更好地提升重组公司专利创新，在国有企业以及金融发展水平区域中引入海归高管能够提升并购公司发明专利创新。机制研究表明：海归高管能通过提升企业风险承担水平、风险容忍度以及缓解融资约束等渠道促进公司发明专利创新。本研究揭示海归高管的风险承担偏好及控制能力有助于促进企业创新驱动转型发展。为我国供给侧结构性改革下如何更好地推动企业高质量发展提供重要启示。     

雷达导引头指向误差对导弹制导的影响与对策

受相控阵天线指向误差和天线罩瞄准误差的共同影响,相控阵雷达导引头存在较严重的指向误差。当指向误差斜率超出一定范围时会造成导弹制导系统出现寄生回路振荡问题,影响系统的稳定性和制导精度,在高空尤为明显。对此，本文通过构建相控阵雷达导引头制导系统模型,分析了导引头指向误差斜率对导弹制导的影响以及产生寄生回路振荡的机理;为消除导引头指向误差斜率对制导的不利影响,在指向误差测量补偿的基础上,又给出了一种多模型扩展卡尔曼滤波的估计方法,对导引头指向误差斜率进行实时估计与补偿。数字仿真结果表明，所提方法能够有效改善导引头指向误差斜率对制导系统的不利影响,提高系统稳定性和制导精度。     

Methods for backcasting,nowcasting and forecasting using factor‐MIDAS: With an application to Korean GDP

We utilize mixed‐frequency factor‐MIDAS models for the purpose of carrying out backcasting, nowcasting, and forecasting experiments using real‐time data. We also introduce a new real‐time Korean GDP dataset, which is the focus of our experiments. The methodology that we utilize involves first estimating common latent factors (i.e., diffusion indices) from 190 monthly macroeconomic and financial series using various estimation strategies. These factors are then included, along with standard variables measured at multiple different frequencies, in various factor‐MIDAS prediction models. Our key empirical findings as follows. (i) When using real‐time data, factor‐MIDAS prediction models outperform various linear benchmark models. Interestingly, the “MSFE‐best” MIDAS models contain no autoregressive (AR) lag terms when backcasting and nowcasting. AR terms only begin to play a role in “true” forecasting contexts. (ii) Models that utilize only one or two factors are “MSFE‐best” at all forecasting horizons, but not at any backcasting and nowcasting horizons. In these latter contexts, much more heavily parametrized models with many factors are preferred. (iii) Real‐time data are crucial for forecasting Korean gross domestic product, and the use of “first available” versus “most recent” data “strongly” affects model selection and performance. (iv) Recursively estimated models are almost always “MSFE‐best,” and models estimated using autoregressive interpolation dominate those estimated using other interpolation methods. (v) Factors estimated using recursive principal component estimation methods have more predictive content than those estimated using a variety of other (more sophisticated) approaches. This result is particularly prevalent for our “MSFE‐best” factor‐MIDAS models, across virtually all forecast horizons, estimation schemes, and data vintages that are analyzed.     

部件寿命服从威布尔分布时典型系统的寿命与剩余寿命估计

在实际工程中,对系统寿命以及剩余寿命的估计非常重要。在已知系统中部件寿命与可靠度的前提下,关于如何快速得到系统级寿命与剩余寿命的相关研究比较缺乏。针对这一问题,首先研究了可靠度、寿命以及剩余寿命的关系,进一步假设部件寿命服从同一威布尔分布,根据部件的寿命与可靠度函数,推导得到串联、并联和表决系统寿命与剩余寿命期望的封闭表达式,并给出了相应的计算方法。对于冷备系统,当部件寿命服从同一指数分布时,推得了系统寿命及剩余寿命期望的封闭表达式,而当部件寿命服从同一威布尔分布时,给出了系统寿命与剩余寿命的数值计算方法。仿真试验证明本文所提出的方法是准确高效的。最后,以卫星中的动量轮r/n(G)表决系统为例开展了实例研究,证明了该方法在工程实践中的有效性。