不同NiCo_2O_4晶体形貌对其超电容性能的影响

采用一步溶剂热法制备出尖晶石型NiCo_2O_4样品.该方法一次成型,反应后不需再次煅烧,简单易操作,可实现大批量合成.采用Raman、XRD、FT-IR和SEM对其进行表征,并采用循环伏安(CV)、恒电流充放电(GCD)及交流阻抗(EIS)对其电化学性能进行分析,探索反应时间对NiCo_2O_4晶体的形貌和超电容性能的影响.结果表明:在120℃下反应12h时,得到的NiCo_2O_4晶体为微纳米球形结构,其具有良好的电化学性能,且可逆性较好.在0.5A/g时,放电比电容达504.58F/g,经过1000次循环,其放电比电容保持率约为82%.     

基于效用最大化的PPP项目社会资本社会风险决策行为研究

本文基于期望效用理论构建了社会资本在面临PPP项目社会风险决策时的数学模型.文章将其决策行为分为正向行为和负向行为.通过计算分析得出社会资本的社会风险决策共存在四种情形,并且归纳出在完全由社会资本承担社会风险损失的情况下其必然会选择负向行为.对此,文章提出了四种情形下相应的补偿机制,通过该机制可确保社会资本采取正向行为,提升PPP项目社会效益.并进一步分析了折现率与PPP合同期长短分别对社会风险决策行为的不同影响.研究最终表明社会资本对长短期利益的重视程度是正负向决策行为选择的关键因素,"伙伴关系"与"风险合理分担"是促进正向行为选择的有效路径.     

The total cost of misclassification in credit scoring: A comparison of generalized linear models and generalized additive models

This study examines whether the evaluation of a bankruptcy prediction model should take into account the total cost of misclassification. For this purpose, we introduce and apply a validity measure in credit scoring that is based on the total cost of misclassification. Specifically, we use comprehensive data from the annual financial statements of a sample of German companies and analyze the total cost of misclassification by comparing a generalized linear model and a generalized additive model with regard to their ability to predict a company's probability of default. On the basis of these data, the validity measure we introduce shows that, compared to generalized linear models, generalized additive models can reduce substantially the extent of misclassification and the total cost that this entails. The validity measure we introduce is informative and justifies the argument that generalized additive models should be preferred, although such models are more complex than generalized linear models. We conclude that to balance a model's validity and complexity, it is necessary to take into account the total cost of misclassification.     

基于游客视角的旅行社诚信行为研究

在文献分析及网络数据收集的基础上,结合访谈内容,制作调查问卷,运用SPSS分析软件对数据进行处理,并结合IPA分析模型对数据进行深入分析,试图通过定性与定量相结合的方式,从旅游者视角对旅行社诚信行为进行评价,并认为改善旅行社不诚信市场行为,应当建立以旅行社为核心的行业治理模式.     

足球比赛场景中交互行为分析方法研究

目前的视频处理研究主要关注足球视频的基础方面的问题, 而在视频语义方面的工作尚不完善。 为此, 对足球比赛视频中存在的交互行为进行分析, 研究了足球比赛视频语义理解的关键问题, 为实现从一般比赛场景去理解和分析比赛进行了有益的探索。 首先进行场景分析, 利用主颜色提取视频中场地区域并标定场地线; 其次, 检测场景中的球员并判定其队属, 同时利用 Kalman 滤波实现对足球目标的跟踪; 最后, 判定球队的进攻方向的目的语义, 同时获取足球真实轨迹, 进行轨迹分割, 识别球员与足球的交互行为, 并在此基础上结合足球领域的知识进行进攻策略的分析。 实验结果表明, 该算法能很好地解决视频分析各阶段的问题, 能有效分析视频中存在的交互行为, 并从足球领域的角度实现进攻策略分析,进攻模式识别结果查准率达到 71% 以上, 查全率达到 85% 以上, 有益于计算机视觉的应用研究和足球视频科学分析。     

遗留资源再回收顶板运动及压力显现特征

为分析遗留下分层开采时再生顶板的运动规律及矿压显现特征,以北皂煤矿油页岩分层下行开采为背景,结合前期研究中建立的下分层再生顶板碎裂结构模型及其分带特征,通过改进传统的相似材料配比构建了下分层再生顶板碎裂结构相似材料试验模型,并对下分层开采中的顶板运动、支承压力分布及支架受力特点进行了研究.结果表明:受二次采动影响,再生顶板垮落岩块碎胀系数较小,压实程度较好.上、下分层采高接近情况下,下分层工作面支承压力影响范围及峰值均小于上分层,分别为上分层的38%和51%;下分层支架受力为上分层的91.6%;下分层采出后顶板中不规则冒落带及规则冒落带高度均增加至采前的3倍;裂隙带高度增加为采前的1.6倍.为类似条件的下分层采场设计、支架选型提供依据.     

投标合谋环境下产业升级的逆向演化研究

投标合谋行为已成为全国性、多领域的群体性违规问题,其存在不仅对我国经济造成了巨大损失,同时也阻碍了行业的健康有序发展.为研究投标合谋行为自身演化规律及其对产业发展的影响,给相关的监管和治理提供参考,本文基于复杂适应系统理论,运用NetLogo多主体仿真平台构建招投标系统并进行演化仿真,最后运用SPSS对所得数据进行回归分析,探索在市场封闭、单纯开放市场、有条件开放市场3种市场情景下合谋比例与报价比例对产业演化过程和结果的影响.研究表明:投标合谋行为会产生"逆向淘汰"效应,不利于降低行业成本,最终导致产业升级逆向演化;合谋行为存在"自我强化"现象;合谋行为会提高合谋者生存几率,但无助于其资本积累;单纯开放市场无助于产业升级,必须配合反合谋审查;现实中应重点对报价比例为0.1到0.3的单位进行合谋审查.     

水下航行器附连水质量的理论及实验研究

以二维无限长圆柱在水下的垂向振动为例,对其有限区域的不可压缩流场进行分析;通过数值计算并借鉴刘易斯法,分析了水域宽度比、水深比和浸没深度比等无量纲参数对刚体附连水质量的影响;提出了水下航行器附连水质量的快速预测公式.结果表明:刚性壁面可使刚体的附连水质量增大,但当刚体与壁面的距离增加到一定程度(截面半径的5倍)时,刚性壁面的影响可以忽略;自由表面可使刚体的附连水质量减小,当刚体与自由表面的距离达到截面半径的6倍时,可以忽略自由表面的影响;当刚体的垂向运动频率较高或刚体与自由表面的距离较大时,可以认为自由表面的速度势为零.     

An Adaptive Multiscale Ensemble Learning Paradigm for Nonstationary and Nonlinear Energy Price Time Series Forecasting

For forecasting nonstationary and nonlinear energy prices time series, a novel adaptive multiscale ensemble learning paradigm incorporating ensemble empirical mode decomposition (EEMD), particle swarm optimization (PSO) and least square support vector machines (LSSVM) with kernel function prototype is developed. Firstly, the extrema symmetry expansion EEMD, which can effectively restrain the mode mixing and end effects, is used to decompose the energy price into simple modes. Secondly, by using the fine‐to‐coarse reconstruction algorithm, the high‐frequency, low‐frequency and trend components are identified. Furthermore, autoregressive integrated moving average is applicable to predicting the high‐frequency components. LSSVM is suitable for forecasting the low‐frequency and trend components. At the same time, a universal kernel function prototype is introduced for making up the drawbacks of single kernel function, which can adaptively select the optimal kernel function type and model parameters according to the specific data using the PSO algorithm. Finally, the prediction results of all the components are aggregated into the forecasting values of energy price time series. The empirical results show that, compared with the popular prediction methods, the proposed method can significantly improve the prediction accuracy of energy prices, with high accuracy both in the level and directional predictions. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

不同应变率和温度下AFRP力学性能试验研究

利用MTS液压伺服高速试验机测试芳纶纤维(Kevlar 29)增强复合材料(AFRP)在不同应变率(25,50,100和200s-1)和温度(-25,0,25,50和100℃)条件下的力学性能.结果表明,在相同温度(25℃)下,随着应变率的增大,杨氏模量和拉伸强度先增大(25~50s-1)后减小(50~200s-1),而韧性则表现为相反的趋势.在相同应变率(25s-1)下,温度的升高会造成杨氏模量出现波动,拉伸强度上升,而韧性则没有明显的改变.不同试验条件下AFRP破坏形态没有明显区别,均为较平整断裂面.最后,通过Weibull分析,量化了破坏强度在不同应变率和温度下的离散程度.