耐用品动态Bertrand模型

依据耐用品的市场容量随着时间发生变化的特点,修正了传统的Bertrand竞争模型,得到两阶段情形下的两个企业同时博弈的耐用品动态Bertrand模型及其所对应的价格均衡解.通过对模型的比较与分析可知,新模型是对传统模型的进一步扩展,并且能够适用于更为实际的竞争情形.     

带有扰动的Chebyshev-Padé逼近

提出了一种新的带有扰动的Chebyshev-Padé逼近,它依赖于一个扰动参数,其优点在于:它可以通过调整扰动参数来提高逼近的精度。给出了带有扰动的Chebyshev-Padé逼近的计算表达式;讨论了函数f(x)的导数及其原函数F(x)的带有扰动的Chebyshev-Padé逼近.通过时间复杂度分析,说明了在大致相同的精度下,文章方法较之经典的Chebyshev-Padé逼近所需的计算量要少得多;最后,以具体的数值例子说明这种新方法的优越性。     

在Windows中如何解决自启动的问题

全面论述了在WINDOWS系统启动时各种程序自启动方式,如在启动文件夹、注册表启动、自动批处理文件中启动,中启动等:并给出了如何控制这些自动启动程序.     

eAx的Thiele型矩阵有理逼近

矩阵指数函数eAx的计算在线性系统理论及半群理论中有着特殊的作用,在现代控制理论中,无论是齐次方程还是非齐次方程的求解,主要取决于矩阵指数函数eAx的计算和近似。文章利用代数知识给出了矩阵指数函数eAx的连分式逼近函数的一个重要性质和定理,并在此基础上对矩阵指数函数eAx的连分式算法进行改进,最后用数值例子来验证其可行性。     

2000年-2017年中国PM2.5污染的健康影响及经济损失时空分布模式

当今环境下,大气污染是危害人体健康的主要威胁之一,对包括PM2.5在内的细颗粒物污染造成的人群健康影响和经济损失的估算是目前研究的热点之一.该研究采用人口、PM2.5污染浓度等基础数据以及流行病学等相关领域的研究结果,将全国区域划分为5 kmX5 km的精细格网,根据暴露—反应关系函数及统计生命价值法(VSL)、疾病成...     

区间数的排序方法研究

给出区间数两两比较的一个简洁公式,详细研究它的一些性质,如互补性、传递性等;基于可能度矩阵给出区间数排序的一种实用方法。     

随机生产中拖后需求的变质产品最优生产策略

针对部分短缺量拖后的变质产品,建立随机生产状态下的生产-库存模型.所谓随机生产状态,是指生产过程会随机地从一种可控状态向另一种不可控状态转移,当生产处于不可控状态时,会生产出一定比例的次品.其中,生产状态的转移服从均匀分布.通过生产-库存模型得到了随机生产状态下总成本函数,分析得到,该总成本函数是一个关于生产次数的凹函数,并由此提出了最优生产次数算法.最后给出了算例.算例结果表明,最优生产次数算法能够有效地将一个4n 1维的最优问题转化为一个一维问题,为变质商品的生产-库存决策提供了简便有效的方法.     

DMGSP:一种快速分布式全局序列模式挖掘算法

为了解决分布式环境下挖掘全局序列模式常产生过多候选序列,加大网络通信代价问题,提出了一种基于分布式环境下的快速挖掘全局序列模式算法--DMGSP.该算法将分布式环境下的各站点得到的局部序列模式压缩到一种语法序列树上, 避免了重复的序列前缀传输. 采用合并树中结点序列规则和项序扩展策略,对非频繁序列进行剪枝,有效地约简了候选序列,减少了网络传输量,从而快速生成全局序列模式.算法分析和实验结果表明,在大数据集环境下的DMGSP算法性能优越,能够有效地挖掘全局序列模式.     

一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式算法

为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP. EMHCP算法采用一种新型结构位图表来压缩存储数据,在仅扫描数据库一次后,建立位图转换表.根据位图转换表来构建混合树结构,采用深度优先的方式和有效的剪枝策略高效挖掘出所有的闭合模式.从而有效地缩小了搜索空间,加快了处理速度.通过在生物数据库应用的实验结果表明, EMHCP算法比已有的CARPENTER和TD-close等算法更为有效.     

项目投资时机及投资概率分析

针对实物期权理论中存在的不足,运用鞅理论分析研究了市场环境下的确定性和不确定性因素对实物资产项目投资决策的影响.首先,通过鞅方法建立了反映投资时机和投资回报临界值之间关系的投资时机模型;然后,使用测度变换评价了项目投资能够被实施的可能性.研究结果表明确定性因素对投资时机和投资回报临界值具有相反作用的影响,不确定性因素则均具有正向作用的影响,且在确定性因素取值较小情况下,不确定性对投资却具有促进作用.