财政政策背景下的家庭教育投资行为分析

概述了国内外对公共教育投资和家庭教育投资的研究,选择新古典经济学中的家长最优化框架来构建家庭教育投资的一般模型.在此基础上,引入了3类公共教育财政政策,即强制供给、收入补贴和专项补贴.重点考察了在这3类教育财政背景下家庭教育投资的行为,并对一般模型和这3类模型的结论做了进一步的比较分析,为教育财政政策的制定提供了一些可行建议.     

2001-2008年国内元数据自动抽取研究综述

对2001--2008年我国国内研究元数据自动抽取论文的年份和主题分布进行了分析,对Web元数据信息抽取等相关主题进行综述,力求反映我国元数据自动抽取研究的现状,并为今后的研究提供参考.     

革新的效应特征及其价值评估

阐明了经济系统中的革新所引起的主要特征，利用两个Logistic方程之差来描述革新效应，确定了这类效应的主要特征参量，并以此为基础给出了革新价值评估方法，讨论了决策中的时间偏好在选择革新中的作用。     

尺度核函数在最小二乘支持向量机信号逼近中的应用

针对目前常采用高斯核的最小二乘支持向量机(LS-SVM)不能对信号多尺度逼近的问题,提出一种采用尺度核的LS-SVM.首先,在再生核希尔伯特空间的框架下构建了一种点积型的尺度核函数,它满足Mercer条件,并具备平移和扩张的特性,是尺度子空间的一组完备的基.然后,利用拉格朗日乘子法求解LS-SVM逼近的约束规划问题.在结构风险最小化逼近准则下获得了逼近系数.与传统核函数相比,采用尺度核的LS-SVM可以实现多尺度逼近任意信号,且应用时仅需对尺度参数调节选优,简便、实用.实验结果表明:所提算法的逼近性能与小波核性能相当;与传统的高斯核函数相比,其均方根误差提高8.4%.     

最优受教育年限选择的模型分析

为进一步定量分析个人教育投资现象,构建了一般性地反映人们在就学和就业之间进行选择的最优化模型,并对影响人们教育投资决策行为的因素进行了分析.在简单的假定前提下运用数学语言再现了教育经济和劳动经济研究中的相关结论.     

个人所得税收入分配效应的模型分析

通过分析征税行为对征税前后的基尼系数的影响,讨论了个人所得税的收入分配效应.结论是只有当税赋基尼系数大于税前基尼系数时,征收个人所得税才能对收入分配起到调节作用.     

基于贝叶斯推理的决策树模型

针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．     

正交频分复用系统的非对称调制星座频域信道盲估计方法

针对频域信道盲估计的相位模糊问题，提出了基于非对称调制星座的频域信道盲估计方法．根据正交频分复用系统子信道的衰落相位等于该子信道调制星座旋转的角度这一特性，通过独立地估计各子信道接收信号的平均功率及调制星座旋转的角度来估计信道的频率响应．相对于预编码频域信道盲估计方法，该方法的信道估计精度高且没有误差底限，具有实现简单、易并行处理等特点．系统的对比仿真实验表明，该方法与预编码频域信道盲估计方法相比，在信噪比超过18dB时可使信道估计误差随信噪比增加线性递减．     

基于PVM的并行编程技术及其对温度场的可视化

 首先介绍了基于PVM分布式平台的并行编程技术以及科学计算可视化的基本概况、数据场可视化的流程,接着在Visual C⁺⁺ 6.0可视化编程环境下对温度场可视化应用进行了并行程序设计.