基于规则分组的DFA正则表达式匹配算法

模式匹配因误报率低和漏报率低被入侵检测所采用.在使用正则表达式构造DFA时,因状态爆炸导致匹配算法需要较多的存储空间和运行时间,算法效率低下,采用规则分组后,可以在一定程度上抑制状态爆炸问题.根据缓存中的历史记录对正则表达式进行分组,既能利用规则分组减少状态总数,抑制状态爆炸,又能减少因每次重新构建DFA所带来的开销,提高了匹配效率,有利于提高入侵检测的实时性、准确性和高效性.     

科技创新、科技产业与科技金融时空耦合分析

选取我国30个省市2008～2017年的面板数据,利用科技创新、科技产业和科技金融三系统耦合协调度模型进行测算,针对各省市三系统耦合协调度进行空间相关性检验.结果显示,我国科技创新、科技产业与科技金融整体处于中度耦合协调水平,且时间上呈现出周期波动的特征,空间上呈现出"东高西低"的态势;长三角地区始终位于H-H区域,而西北地区位于L-L区域.得出如下建议,科技金融应形成支持科技发展的长效机制;地方政府应推出因地制宜的科技金融政策;中央政府应对低度耦合发展集聚的区域给予相应的优惠补贴和鼓励措施.     

Mechanical and corrosion properties of low-carbon steel prepared by friction stir processing

Low-carbon steel plates were successfully subjected to normal friction stir processing(NFSP) in air and submerged friction stir processing(SFSP) under water, and the microstructure, mechanical properties, and corrosion behavior of the NFSP and SFSP samples were investigated. Phase transformation and dynamic recrystallization resulted in fine-grained ferrite and martensite in the processed zone. The SFSP samples had smaller ferrites(5.1 μm), finer martensite laths(557 nm), and more uniform distribution of martensite compared to the NFSP samples. Compared to the base material(BM), the microhardness of the NFSP and SFSP samples increased by 19.8% and 27.1%, respectively because of the combined strengthening effects of grain refinement, phase transformation, and dislocation. The ultimate tensile strengths(UTSs) of the NFSP and SFSP samples increased by 27.1% and 38.7%, respectively. Grain refinement and martensite transformation also improved the electrochemical corrosion properties of the low-carbon steel. Overall, the SFSP samples had better mechanical properties and electrochemical corrosion resistance than the NFSP samples.     

基于R语言的迪基-福勒检验的蒙特卡罗模拟

迪基-福勒(Dickey-Fuller)检验是时间序列的平稳性检验中常用的一种方法;由于检验统计量的极限分布是由标准维纳过程关于轨道的积分来表达的,很难得到其密度函数的显式表达式,因而确定检验临界值非常困难,蒙特卡罗方法是解决这类问题的金钥匙;基于R语言对t统计量的平稳性检验的临界值的随机模拟程序进行了研究,填补了文献空白,其计算程序和方法对于金融工程或经济计量统计分析与研究具有广泛的指导意义。     

QT工艺对一种B-Nb低碳贝氏体钢 组织及强韧性的影响

通过室温拉伸、摆锤冲击、光学及扫描电镜研究了QT(淬火+回火)工艺对实验钢晶界比例、晶粒尺寸、碳化物析出情况及强韧性的影响，并对其变体的分布及组合方式进行了分析.结果表明:随着回火温度的升高，实验钢强度逐渐降低，塑性逐渐提高;450T和500T钢断口为准解理型断裂，贝氏体板条间析出的碳化物及较低比例的大角度晶界使得冲击韧性较差;而600T和650T钢断口为韧窝断裂，组织中大角度晶界的比例增加，有效地阻碍了裂纹的扩展.变体分析表明，450T钢变体组合方式介于Bain group和CP(close packed)group之间，而600T钢变体之间呈现较明显的CP组合方式，同一CP group内的变体取向差较大，偏折了裂纹传播路径，提高了低温韧性.     

Attack and Defense Strategies in Complex Networks Based on Game Theory

To investigate the attack and defense strategies in complex networks, the authors propose a two-player zero-sum static game model with complete information which considers attack and defense strategies simultaneously. The authors assume that both the attacker and defender have two typical strategies: Targeted strategy and random strategy. The authors explore the Nash equilibriums of the attacker-defender game and demonstrate that when the attacker's attack resources are not so significantly abundant as the defender's resources, there exists a pure-strategy Nash equilibrium in both model networks and real-world networks, in which the defender protects the hub targets with large degrees preferentially, while the attacker prefers selecting the targets randomly. When the attack resources are much higher than defense resources, both the attacker and the defender adopt the targeted strategy in equilibriums. This paper provides a new theoretical framework for the study of attack and defense strategies in complex networks.     

基于形态结构特征的对流单体自动分割方法研究

风暴单体是形成各类强对流灾害天气的基本单元,它们的雷达回波形状复杂、内部分布不一、外层相互交织,从而造成单体分割困难.提出了一种基于形态结构特征的对流单体自动迭代分割方法.以雷达图片中区域树结构单体分割结果为初始输入,在每次迭代分割过程中,首先计算各个分割结果的3个形态结构特征,然后通过一个预先训练的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器判断分割结果是否为对流单体,对非单体的分割结果进行再次分割.通过3种不同类型的风暴案例进行测试,结果表明,本文方法能够有效地识别出聚集的单体和处于分裂/合并状态的单体,并且能够获得单体的完整结构.在定量评估测试中,本文算法获得了0.84的临界成功指数评分,高于传统的风暴单体识别与跟踪算法(Storm Cell Identification and Tracking,SCIT)方法(0.55)和单阈值方法(0.49).     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

技术嵌入与制度吸纳:提高政府技术治理绩效的运作逻辑

目前学界对技术治理研究的框架主要有技术赋权与技术监管、技术生产与技术约束。然而这两种研究视角都将技术治理的治理结构作为主要研究对象,而没有涉及更深层次的从技术治理的制度层面展开研究。基于此,本研究从反思当前我国技术治理绩效提高仍停留于表层的技术手段升级改造,忽略了制度支持在技术治理中的重要作用的事实出发,进而提出一种新的提高政府技术治理绩效路径:技术嵌入与制度吸纳,并分析这一新路径内在逻辑的合理性。最后得出技术治理需要注重技术与制度的动态平衡,促进二者之间的共生发展的结论。