中国劳动力市场收入户籍歧视的无条件分位数分解

使用无条件分位数分解方法对2007年中国劳动力市场的收入户籍歧视程度进行了考察.实证分析的结果显示:从整体上看,2007年户籍歧视可以解释农民工和城镇职工平均收入差距的近三分之一,且歧视效应随收入分位提高而增加;从分项贡献来看,各自变量对收入差异的影响随收入分位变动明显.根据实证分析得出的政策建议为:当政策目标为缩小高收入分位的群体收入差异时,消除户籍歧视的政策效果更好;而当政策目标为缩小低收入分位的群体收入差异时,缩小两群体禀赋差异的政策效果更好.     

拟Eisenstein型数域中素数的分解

Eisenstein型数域在素理想的分解研究中有着十分重要的作用。若将Eisenstein型数域进行推广,就会得到在更广泛的数域中素理想分解的信息。如果将代数整数ω的不可约多项式的条件减弱,就得到Eisenstein型数域的推广。本文尝试推广Eisenstein型数域为拟Eisenstein型数域K=(E,p,k),并且探讨在这样推广的条件下素理想分解的相应结果。利用Newton折线图,证明了在拟Eisenstein型数域(E,p,k)中素数p有e(P/p)=k的的素理想因子P,在k=n,n-1时,通过计算代数整数的范数证明了p在K 中的分解满足Dedekind的引理,从而给出了素理想P 的具体形式。对于拟Eis-enstein域(E,p,k)的判别式中p的个数利用赋值方法做了估计,证明了pk-1整除判别式d(K)。
     

Bogoliubov-de Gennes对角化与Schur分解方法的等价性

本文以Kitaev的一维量子线模型为例，分别利用传统的Bogoliubov de Gennes对角化方法和Schur分解方法求解该模型的本征能量以及本征波函数，从理论分析和数值计算两个方面对两种方法进行对比。结果表明，BdG对角化方法得到的准粒子能量是能量本征值的两倍，而Schur分解方法可以直接得到准粒子能量。数值计算表明，两者是完全一样的。另外，在确定的参数下，两种方法得到的准粒子算符对初始的费米子算符的展开系数只相差一个常数相因子。所以，最后的结论是BdG对角化跟Schur分解两种方法是等价的。     

基于矩阵分解的荧光显微序列线粒体检测

利用图像处理技术,检测荧光显微序列中的活性线粒体是生物医学领域重要的研究手段之一.受到荧光显微镜成像技术的限制,序列中每帧图像均包含细胞质阴影和荧光标记的线粒体,具有很低的信噪比,难以满足一般粒子检测算法的要求.为了精确检测活细胞中的线粒体,提出一种基于矩阵分解的荧光显微序列线粒体检测算法,并利用增广拉格朗日乘子法,快速准确地实现该算法,将线粒体从细胞质阴影中有效分离出来,实现线粒体的精确检测.实验结果表明,此方法为活细胞中线粒体的精确检测提供了快速、高效的分析工具.     

《中国科学技术大学学报》2014年第44卷 总目次

正~~     

航空消防大飞机灭火任务顶层指标分解分配方法及应用

投放有效利用率、投放均匀度等是评估航空消防大飞机灭火任务系统性能的顶层指标。该文建立了航空消防大飞机灭火任务顶层指标半物理半经验模型，明确了顶层指标与灭火任务系统设计阶段参数(包括水箱平均排放流量、投放液体总量等),以及灭火任务规划阶段参数(包括投放液体黏度、投放液体密度、飞行速度、投放高度等)间的量化关系；以既定投放效能要求为目标，逆向应用顶层指标半物理半经验模型，提出了顶层指标分解分配方法。以某典型固定翼航空消防大飞机为例，进行灭火任务顶层指标分解分配，计算得到了应用于灭火任务系统设计阶段的“水箱舱门面积”取值范围，以及应用于灭火任务规划阶段的“灭火剂黏度”和“投放高度-飞行速度”辅助决策平面。结果表明，所提出的分解分配方法可为已有机型的迭代设计和灭火任务规划提供理论依据。     

基于误差修正与深度强化学习的原油期货价格预测研究

准确预测原油价格一直都是政府管理决策部门、投资主体和学术界关注的重点.然而由于货币政策、地缘政治等多样化风险因素相互作用,原油价格表现出更加复杂的非线性特征,使得原油价格预测面临着前所未有的挑战.本文以INE和WTI原油期货市场为研究对象,通过基于数据分解、强化学习集成策略和误差修正技术构建的原油价格预测模型(PVMD-QSBT-ECS)开展实证研究.首先运用自适应权重的粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对原油期货价格序列进行分解;然后利用Q学习算法(Q-learning, QL)确定堆叠式长短期记忆网络(stacked bidirectional long short-term memory, SBiLSTM)、双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)和时域卷积网络(temporal convolutional network, TCN)的最优权重组合以构建集成预测模型,而后对预测结果...     

燃烧室流动混合过程的代理模型

为了构建适用于燃烧室冷态流动混合过程的代理模型(surrogate model,SM)的方法，该文研究了构建过程中的关键步骤，通过使用Latin超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法进行样本选取，在完成数值模拟后使用本征正交分解提取样本间的主要特征进行降维，再通过Kriging插值法完成工况插值。结果表明：该构建方法能够处理冷态高速、高湍流度、强旋流动和燃料/空气掺混，精度高于国际平均水平。同时，该文提出了构建方法的应用准则，为后续更复杂、包含燃烧反应过程以及结构变化的燃烧室SM构建奠定基础。     

共轭梯度最小二乘法和奇异值分解法识别移动荷载对比研究

【目的】移动荷载识别（MFI）技术是通过采集桥梁动态响应来识别桥上动态车载时程的。由于车桥系统矩阵是不适定的，MFI需要求解这一典型结构动力学第二类逆问题。【方法】本研究通过对比研究共轭梯度最小二乘（CGLS）法和奇异值分解（SVD）法识别移动荷载的效果特征，总结CGLS法和SVD法识别移动荷载的适用范围。CGLS法为典型的迭代线搜索法，SVD法为直接正则化法，通过MATLAB软件数值模拟对比CGLS法与SVD法识别移动荷载的效果差异。【结果】CGLS法除上下桥时的误差较大外，其他时段具有较好的参考价值，而SVD法在仅有单车轴在桥上时误差小。【结论】CGLS法识别多轴荷载更具优势，SVD法能有效识别单轴荷载。     

基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。