基于DEA模型的最优基金投资策略研究

为慈善基金提出了最优投资策略,定义了投资回报率的度量,投资回报率分别由主成分分析以及数据包络分析模型测量得到,并根据投资回报率选择了10个最优投资的大学.根据马克维茨投资组合理论确定高校投资额,用目标院校近5年投资回报率的平均值和标准差构建了投资组合模型,资金分配的具体比例能唯一确定.根据规模报酬估计投资时间,帮助慈善基金实现利益最大化.     

从混沌噪声背景中提取周期性激励信号

周期性信号通过非线性系统后常会被转变成具有噪声特性的混沌信号,从频域上看原来的离散谱被扩展成了宽带的混沌频谱,因此从这种宽带的、类似噪声的混沌信号中提取出原来的周期激励有着重要的理论和实用意义.从非线性动力学系统的建模理论出发,采用一个简单的"多项式-简谐激励\\\"非自治系统方程,通过计算该方程在不同频率驱动下对原系统的逼近误差,可以获得驱动该非自治系统的信号的频谱,并最终达到提取激励信号的目的.     

基于SBDART和BP的夜间雾遥感检测和能见度反演

为了挖掘卫星影像中的雾信息为雾预测预报服务,利用双红外亮温差值作为雾与地物识别分类标志,建立基于SBDART辐射传输模型和BP神经网络的夜间雾遥感检测和能见度反演模型。对2007年11月24日我国华北地区的一次陆地辐射雾MODIS卫星数据进行雾检测,同时反演雾区能见度。根据陕西省气象局提供的地面气象观测数据对模型雾检测结果和能见度反演结果进行验证,该次实验夜间雾检测的准确率为79.2%,地面观测能见度和反演能见度一元线性回归分析方程斜率为1.006,相关系数为0.8498。实验结果表明,模型具有较高的雾识别率和雾能见度反演结果,可为夜间雾识别和生消发展规律探讨提供一定的帮助。     

拱形自浮式水上升降防撞装置浮性与稳性研究

拱形自浮式水上升降防撞装置是由重庆交通大学发明的一种新型桥梁防撞装置,它主要由导向井、防撞带和浮筒三大部分组成;其中防撞带和浮筒都是钢结构,导向井采用钢筋混凝土结构,整个结构长达300多米。对于如此庞大的水上自浮式装置而言,该装置在水上的浮态与稳态是保持防撞装置自身运行可靠、受力合理的关键。为此通过模型试验验证防撞设施浮性与稳性。试验结果表明在三种典型水位流量工况下,防撞设施的浮态与静水条件下大致相同。当船舶撞击防撞带,使防撞带破损进水,防撞带的水上浮出高度仍可保证在1 m以上,防撞设施仍具有较好的浮性。在内河中的波浪,以及船行波作用下,防撞带在拱顶处、距拱顶1/4处,不会产生的较大竖向晃动,保持良好的稳性。     

利用边缘密度特征提取高分辨率遥感影像中的居民区

居民区相对于其他区域具有更明显更丰富的边缘特征.根据这一特点,提出一种利用边缘密度特征差异进行高分辨率遥感影像居民区自动提取的方法.该方法首先利用Mean Shift算法平滑原始影像,然后检测平滑影像上的边缘并拟合成直线段,最后利用影像中的边缘密度分布构建空间投票矩阵,并结合Ostu阈值分割方法提取居民区.实验表明:该方法可用于提取场景比较复杂的影像中的居民区,且具有较高的准确率和鲁棒性.     

主述位理论在大学英语六级听力中的应用

主述位理论是功能语言学的重要理论之一。主位是话语的出发点,通常传达已知信息;述位围绕主位而展开,传达新信息。本文通过分析主述位理论在英语六级听力中的应用,从而帮助考生快速全面地把握听力材料内容,并正确作答,提高考试成绩。     

基于卡尔曼滤波的高超声速飞行器控制器设计

针对纵向模态和横航向模态都不稳定的一种通用的高超声速飞行器,建立了三维紊流及紊流梯度下的高超声速飞行器全状态线性化的动力学模型。在考虑三维紊流和紊流梯度干扰和系统测量噪声条件下,提出了一种基于离散卡尔曼滤波的全状态H∞反馈增稳控制器。该方法通过卡尔曼滤波器将状态估计值作为反馈量传递给H∞控制器,能保证存在三维大气紊流干扰,系统测量噪声和飞行条件变化所引起的系统参数矩阵摄动时的鲁棒性。仿真结果表明,不管是针对标称模型还是参数摄动后的模型,基于卡尔曼滤波器的H∞反馈增稳控制器能有效抑制外界干扰和系统自身参数摄动,说明该方法具有较强的鲁棒性。     

基于熵权灰色关联分析的公共自行车服务评价

研究了公共自行车服务系统站点的评价问题.运用SPSS软件对公共自行车站点的借车频次,还车频次等基本数据进行统计.选取站点累计借还车频次和可借车比等指标,在灰色关联分析理论的基础上提出一种利用熵值法求解权重的加权灰色关联评价方法,并对若干站点设置的合理性进行评分排序.得出结论并给出相应建议.     

一种高分辨率遥感影像城区道路网提取方法

提出一种高分辨率影像城区道路自动提取新方法.该方法首先引用经典的Mean-Shift算法实现道路图像的初步分割,再合并灰度相似的区域,依据直方图准则选取合适的阈值进行二值化分割；然后,引入形状因子(面积、长宽比等)去除混杂在图像中与道路形状特征不相似的区域；对于仍然与道路相连的非道路区域,构造多方向形态学滤波的方法剔除,提取独立的道路区域,最后连接断裂的道路线,实现道路网的提取,并对多幅高分辨率城区影像进行试验.研究结果表明:该方法能很好地实现从复杂环境中提取道路网,特别是对直线型道路的提取精度更高.     

从高分辨率遥感图像中自动识别水上桥梁

提出一种高分辨率遥感图像中水上桥梁的自动识别方法.根据水域的均质性将图像分割成水域和非水域两部分,扫描非水域部分对桥梁进行粗提取.以粗提取所获得的区域中心为起始点进行区域增长,用全方向扫描获取临界区域,进而计算桥梁方向.最后沿桥梁方向往桥梁两边延伸,获得精确的桥梁区域.实验表明该方法可以自动识别出高分辨率遥感图像中的水上桥梁目标,精确度高,鲁棒性好.