充填体强度影响因素及组合预测模型

水灰比、堆积密实度和比表面积是充填体强度的重要影响因素，但有关各因素对强度影响显著性的研究较少，为此通过3因素5水平正交试验，分别对龄期为3d，7d和28d的试块开展单轴抗压强度试验.对试验结果进行方差分析，获得不同龄期各因素F统计值比(水灰比∶堆积密实度∶比表面积):3d为698.404∶26.148∶0.910，7d为862.626∶35.465∶1.286，28d为1585.404∶31.695∶1.338.分析各因素F统计值和P值，确定因素显著性大小关系为:水灰比>比表面积>堆积密实度;水灰比和比表面积为主要影响因素，堆积密实度为次要因素，所以控制水灰比可以有效控制充填体强度.绘制各因素水平趋势图，以最有利于充填体抗压强度原则确定最优组合为水灰比1.2，比表面积410m²/kg，堆积密实度0.6%.改变最优配比中水灰比值，开展30组不同水灰比的3d，7d和28d试块的抗压强度试验.以试验强度为原始数据，结合灰色预测、模糊分类和马尔可夫理论，建立3d，7d和28d试块强度组合预测模型；分析实测值与GM(1，2)模型、曲线回归模型和组合模型预测平均相对残差，结果表明，组合模型较其他模型具有较高的精度和稳定性.     

追踪物理学中的跨领域模因

以美国物理学会旗下期刊2000—2019年发表的论文和Web of Science论文摘要为基础，用模因短语刻画知识，构建模因关系网络并引入跨学科测度Rao-Stirling指数以计算模因的跨领域分数，从而追踪物理学中的跨领域模因。分别从网络拓扑结构指标、跨领域测度指标和专业术语对比3个方面进行验证，证明了所提的模因关系网络和模因的跨领域分数可以有效反映知识在不同领域间的扩散现象。     

基于概率语言熵和交叉熵的多准则决策方法

概率语言术语集既包含语言术语,又包含语言信息的概率,使初始决策信息能够得到充分的利用,有利于提高语言术语集多准则决策的科学性.鉴于此,本文针对概率语言多准则决策问题,提出了一种基于概率语言熵和概率语言交叉熵赋权的多准则决策方法.首先考虑各准则下概率语言术语集的个体效应及其相互作用,利用概率语言熵和概率语言交叉熵计算准则的权重,然后采用将有向图和0-1优先关系矩阵相结合的概率语言术语集备选方案排序方法,更加直观地得到备选方案的排序结果并得到各方案之间的优劣程度.最后,以企业战略规划问题为例进行分析,通过对比分析验证了所提方法的有效性和优越性.     

实变函数中集合外测度三种定义的等价性

本文列出了实变函数中集合外测度的三个常见的定义，并对其之间的等价性给出了证明。通过这三种定义证明了外测度的一些基本性质，从而更好地揭示外测度这一概念的内涵。     

张量广义特征值的S-型包含区域

设{A,B}为m阶n维正则张量对,通过将指标集N={1,2,…,n}划分为非空真子集S及其补集S珚=N/S,利用分类讨论的思想以及张量对{A,B}某些元素选取的任意性和不等式缩放技巧,解决了张量对{A,B}的特征值定位问题,并给出张量对{A,B}特征值的S-型包含区域.数值结果表明,所得包含区域比已有包含区域更精确.     

Combining multivariate volatility forecasts using weighted losses

The ability to improve out-of-sample forecasting performance by combining forecasts is well established in the literature. This paper advances this literature in the area of multivariate volatility forecasts by developing two combination weighting schemes that exploit volatility persistence to emphasise certain losses within the combination estimation period. A comprehensive empirical analysis of the out-of-sample forecast performance across varying dimensions, loss functions, sub-samples and forecast horizons show that new approaches significantly outperform their counterparts in terms of statistical accuracy. Within the financial applications considered, significant benefits from combination forecasts relative to the individual candidate models are observed. Although the more sophisticated combination approaches consistently rank higher relative to the equally weighted approach, their performance is statistically indistinguishable given the relatively low power of these loss functions. Finally, within the applications, further analysis highlights how combination forecasts dramatically reduce the variability in the parameter of interest, namely the portfolio weight or beta.     

基于粗糙集和证据理论的设备状态评估方法

为准确判定复杂设备健康状态，提出一种基于粗糙集理论和证据理论的健康状态评估方法。鉴于粗糙集只能处理离散指标，首先提出一种基于动态模糊C-均值聚类算法的连续型评估指标的离散化方法；再通过基于互信息的属性约简算法对复杂设备健康状态评估指标进行约简；然后对约简的评估决策表进行处理，构建基本信度分配函数；最后利用D-S合成规则进行多指标合成得到健康状态，进一步挖掘评估指标与健康状态间的关系。实例研究及对比分析表明该方法能有效提高决策可信度，减少评估的不确定性。     

张量伪谱的新包含域

张量伪谱可以看成是矩阵伪谱的推广,它在齐次动力系统中有着重要的作用.对张量伪谱圆盘定理进一步研究.利用张量伪谱中特征向量的最大元,给出了张量伪谱的新包含域.数值例子验证了结果的有效性.     

Banach 空间的p-弱近似性质

给出了Banach空间的$p$-\!\!弱近似性质和$p$-\!\!有界弱近似性质的定义, 获得了这些性质的一些刻画. 利用这些刻画证明了如果一个Banach空间$X$ 的对偶空间$X^{*}$有$p$-\!\!弱近似性质 (或$p$-\!\!有界弱近似性质), 则$X$ 有$p$-\!\!弱近似性质 (或$p$-\!\!有界弱近似性质), 在一般情况下反之不成立.