基于多水平发展模型的云南省县域经济增长研究

多水平模型是基于层次结构数据形成的一种统计模型,不仅能深入挖掘不同层次变量对县域经济增长的影响,而且能对县域经济增长的差异性进行分析;基于时间—区县—州市构建了3水平发展模型,分别从居民生活水平、工业发展程度、农业发展程度、交通发达程度、投资程度等视角对云南省县域经济增长差异的影响因素进行研究;经济总量由初始水平和经济增速决定,结果表明初始水平受州市层面上人均蔬菜产量和人均固定资产投资等影响较显著,增长速度受州市公路密集度影响较显著。     

朋友圈社交行为对员工知识共享意愿的影响机制——职场友谊的中介作用和感知差异性的调节作用

基于社会影响理论,从社会影响的内化视角探究员工朋友圈社交行为对知识共享意愿的影响机制,并揭示了朋友圈社交行为对知识共享意愿的不同程度感知差异性的差异化作用。通过对255个有效样本进行分析发现:职场友谊完全中介了朋友圈社交行为与知识共享意愿的关系;职场友谊对知识共享意愿有着积极影响;感知差异性负向调节了"朋友圈社交行为-职场友谊-知识共享意愿"的前半径,即感知差异性水平低的员工通过加强社交互动会增强职场友谊,而感知差异性水平高的员工则会因为过度的社交互动而削弱其职场友谊。     

基于统计建模购物狂欢节影响因素及评价分析

针对购物狂欢节进行问卷调查,通过描述统计、假设检验等方法分析居民对狂欢节优惠力度评价以及支出对购物行为的影响,发现居民经历活动后对优惠力度并不满意,且收到的商品存在质量问题,支出选超过预算的消费者会节制购物行为通过建立树形图以及二项Logistic回归模型,分析居民参加购物狂欢节的主要影响因素,发现购物频率、年龄、性别是居民参加购物狂欢节的三大主要影响因素通过建立模糊综合评价模型,分析居民购物体验满意度情况,发现消费者对购物狂欢节的购物体验综合评价介于一般和比较满意之间,说明购物狂欢节存在问题,有待改进.由此,分别针对商家、消费者、快递公司提出建议.     

甩油盘雾化实验台开发和验证

甩油盘是中小型航空发动机常用的燃油喷射装置,为后续甩油盘结构改进和燃烧室性能测试提供了参考和依据,该文开发了甩油盘雾化实验台,由供水系统、旋转系统、通风系统、测试系统、控制系统和数据采集系统组成。对供水压力、供水流量以及旋转系统振动值等关键运行参数进行监测与分析,结果表明:该实验台可以获得可靠的高精度实验数据。基于相位Doppler粒子分析仪(phase Doppler particle analyzer, PDPA)测试了某型甩油盘粒径数统计,以及Sauter平均直径(Sauter mean diameter, SMD)随转速的变化规律。结果表明:该型甩油盘粒径符合正态分布; SMD随着甩油盘转速的增加逐渐减小,在12 000 r/min后基本维持在41μm。实验结果与已有文献结论相一致,进一步表明了该试验台的可靠性。     

气动伺服机构特性的影响因素分析

分析了一种由减压阀、电磁阀、固定节流器、单喷嘴挡板阀、单作用气缸构成的气动伺服机构原理,建立了其数学建模.基于不同海拔高度的工作环境,分析了气动伺服机构特性的影响因素.研究结果表明,供气温度、环境温度、供气压力对伺服机构的特性影响较小;海拔高度上升时,气动系统背压降低,导致伺服机构工作点发生明显变化.     

刘贺迁封海昏侯原因蠡测

汉宣帝在地节四年剪灭首要政治威胁霍光家族之后,在"知贺不足忌"的情况下,仍然于元康三年下诏,将其次政治威胁前废帝刘贺从昌邑故王迁封为海昏侯。汉宣帝这样做具有多重目的,可谓一箭数雕:其一是"不及以政",贯彻"废放之人屏于远方"的传统,彻底屏蔽刘贺的政治影响;其二是"借刀杀人",借助豫章的险恶环境对他进行肉体折磨,将他个人和家族肃清与无形之中;其三是"藩卫刘汉",让刘贺在欠发达多民族杂居地区搏杀,扩大刘汉政权势力范围;其四是"开发江南",造福当地百姓。汉宣帝作为一代中兴之君,其政治手腕在此事件中得到淋漓尽致的体现。     

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题，提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration，MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化，推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系，并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影，从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正，利用期望极大化迭代，实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性，且配准性能优越。     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法，通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法，这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题，对此，提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network，SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征，无需特征提取，实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果，基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度，并对CGAN的判别器进行改进，在损失函数中增加混叠惩戒项，通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN，提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性，以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。