基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。     

考虑集装箱生命周期的空重箱班轮运输组织优化

为在空箱调运时考虑空箱的维修成本和废弃收益,根据投入使用的时间区分空箱所处的生命阶段.在备选班轮航线和重箱运输需求确定的情况下,构建混合整数规划模型,优化班轮航线网络,重箱运输路径,新造箱的投入地点,老旧空箱的报废地点和各航次使用哪个生命阶段的空箱来执行运输任务.以中国,日韩,东南亚,欧洲和美国五个区域为对象的实证分析结果表明,93%的新造箱在中国投入使用,64%的老旧空箱在欧洲和美国退役,74%的由中国到美国的运输用箱处于高龄阶段或退出阶段.     

侦察员还是教练员:风险投资家的角色研究综述

有风险投资参与的企业往往表现出更出色的业绩,风险投资家在投资过程中既可能扮演侦察员角色又可能担当教练员角色,学术界对于风险投资家的哪种行为是影响企业业绩的主要来源存在争议;针对风险投资家这两种角色的相关研究成果进行了系统梳理和初步探讨,发现大部分文献对于风险投资家的培育作用持肯定态度。     

大比例尺数字测图内外业有关问题分析

作为测图技术现代化水平的标志之一,数字测图技术以其高精度、高效益逐渐代替传统测量模式。现在,随着实时动态定位(RTK)技术的推广和应用,数字化技术已进入全新境界。本文就数字化测图的几种方法进行了简单介绍。对于普遍应用的内外业一体化数字测图,根据笔者的实践情况和大比例尺测图内外业易忽略的一些问题阐述了自己的一些见解。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

基于云计算的金融企业用户风险分析研究

风险评估一直是银行客户管理方面最为关注的一个方面，关于它的研究也一直是金融领域的一个热点。云计算采用了一种资源共享的IT技术和管理方式，提供了一种更高效的数据存储能力和挖掘能力，面对这一新兴技术的发展，金融行业在客户管理领域面临革命性的改变，传统的商业银行客户分析模式将向大数据接轨。其中，云计算模式能够快速的识别细分客户，方便获取和采集客户的信息，从而更好地评估客户价值。该文针对这一现状，从银行客户风险的角度出发，探究海量数据挖掘的情况下云计算评估模式的优势以及应用框架。     

基于重抽样分布的一类模糊累积和控制图

过程变量在代表产品或服务过程信息时并非完美，而使用模糊数可能是另一较好途径。文章进一步完善模糊累积和控制图，其中使用中心和扩展具有重抽样分布的模糊随机变量，并给出模拟例证。     

影子银行潜在风险及监管研究

与美国的"影子银行"不同,我国的"影子银行"是在2008-2010年间的爆发式增长,这是政府连续施行紧缩与宽松相结合的货币政策所导致的结果。美国"影子银行"的发展结果给我国金融业上了重要的一课,即我国金融业的发展应循序渐进地进行金融产品创新,同时注重金融风险防范,监管机构应对金融机构及金融活动实施全面监管。     

基于Web的含无关项卡诺图自动化简系统

为学生能在网络上随时随地学习卡诺图化简,提高自主学习的质量,在ASP.NET环境下,利用rapheal框架实现了卡诺图自动化简逻辑函数系统.系统能够对任意输入的三至五变量的逻辑表达式及指定的无关项使用卡诺图化简法进行化简,并且在网页上按步骤展示其化简过程.输入表达式的语法验证采用改进的算法优先分析法,化简过程采用广度优先搜索模仿人工搜索卡诺圈的过程,网页作图由rapheal框架实现.测试结果表明,系统可在常用浏览器下正常运行,可正确的按步骤展示卡诺图化简逻辑函数的过程.