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1.
以资金约束的再制造企业为研究对象,分析了碳配额回购融资下的再制造生产决策问题。分别建立了资金约束下有无碳配额回购融资的再制造生产决策模型,利用Kuhn-Tucker条件得到了不同情形下的最优解,并对两种情形下的最优解进行了比较;通过算例分析初始生产资金、消费者偏好和碳配额回购量对最优产量和利润的影响。研究表明:当初始生产资金较低时,再制造企业选择碳配额回购融资会提高新品产量和总产量;若消费者对再制造品的偏好较高,采取碳配额回购融资提高再制造企业的利润;随着碳配额回购量的提高,再制造企业的利润先提高后降低。另外,存在唯一的最优碳配额回购量使得利润最大。 相似文献
2.
针对有边界无边界的网格参数化问题, 提出一种局部平均法向变形的网格参数化方法, 以平均曲率流的方式为参考, 将顶点推向其邻居的平均位置, 使网格变形至平面或球面. 首先, 计算每个三角形邻居面的平均法向, 并以该法向为目标, 计算每个面法向变化的旋转矩阵; 其次, 基于Poisson方程将整个网格重新“缝合”, 通过优化拉伸能量, 计算顶点的新坐标. 交替迭代上述两个步骤, 将网格变形至常平均曲率曲面. 该算法与一般的基于能量优化的方法不同, 每次迭代只需求解稀疏线性方程, 因此可以快速处理大型数据集. 通过在形变过程中加入惩罚函数动态地调整全局平均法向量的权重, 避免了变形过程中三角形退化或翻转的问题. 实验结果表明, 与其他参数化方法相比, 该方法具有实用可靠、 计算效率高等优点, 并能在同一框架下计算低扭曲的平面参数化和球面参数化. 相似文献
3.
为准确识别与提取水文时间序列中的显著周期成分,本文借鉴AIC准则的思想,提出了一种以相关系数作为拟合精度指标、以信息熵形式的函数式作为不确定性度量指标的周期显著性评价准则——RICp.以包含多个周期成分的模拟序列进行统计实验,对比不加入RICp准则的MCCP(moving correlation coefficient-based method for periodicity)方法、仅基于假设检验的HAM(harmonic analysis method)方法与通过熵谱峰值点选取显著周期的MESA(maximum entropy spectral analysis method)方法,从周期规律的完整性以及周期结果的准确性两个方面进行评价.分析结果表明, HAM方法和MCCP方法会给出较多的伪周期成分, MESA方法的识别结果会忽略位于峰值附近的次显著周期,基于RICp准则的周期分析方法在4种方法中表现最好.基于RICp准则的周期分析方法的优势在于,可以同时满足显著周期判断、周期显著性分级与周期成分... 相似文献
4.
在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。 相似文献
5.
属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值,然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型,通过额外加入问句来强化模型对属性的理解,结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征,进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验,结果表明本文提出的方法优于多个基线模型,相较于OpenTag和SUOpenTag模型,属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%,未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。 相似文献
6.
协议聚类是协议逆向工程技术中非常重要的一步,针对二进制协议更加透明且满足的协议种类更加广泛的特点,提出了一种基于基因和蛋白质生物信息的二进制协议聚类方法,能够从原始序列角度对大量协议直接进行聚类.本文方法首先将原始二进制报文转化成四进制基因形式,使用快速聚类方法计算碱基两两组合的k-seed值生成距离矩阵,并用UPGMA计算最小距离生成树得到初始分簇;其次,将每一簇四进制协议报文转化成十六进制蛋白质链,得到序列更有语义的方式并采用基于改进mBed算法的聚类方法将其进行高精度聚类.通过对已知和未知协议单纯和混合场景下的测试表明,该方法能够对二进制协议实现高效并且高准确率的聚类,具有较高的应用价值. 相似文献
7.
为解决多纤芯弹性光网络虚拟化中的虚拟结点映射、链路映射和频谱分配问题,首先建立了一个以最小化占用的频谱数及最小化最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型.其次,设计了具有高效的交叉、变异及不可行解可行化算子的全局优化遗传算法,以有效求解该模型得到最优的虚拟节点、链路映射方案.最后,为验证算法的有效性进行了不同的仿真实验.结果表明,所设计的算法能够有效地减小网络中占用的频谱数和最大占用频隙号. 相似文献
8.
安军 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2019,36(3):14-17
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。 相似文献
10.
传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。 相似文献