成像匹配系统定位结果的TSU数据融合新方法

在采用SAR末制导导引头的成像匹配定位系统中,现有算法利用加权平均对单次匹配的多模板进行融合得到定位数据。该方法忽视了不同位置上匹配定位信息的继承性和相关性,浪费了很多宝贵信息,限制了定位精度和可靠性的提高。为克服该缺陷,本文采用数据融合思想,在不改变导引头成像及景象匹配算法的前提下,通过挖掘多次定位结果中的关联信息,提出一种时空交错（temporal-spatial-united,TSU）的数据融合算法,利用一次匹配中多模板进行空间融合,及不同时刻定位结果进行时间融合,并通过仿真验证了算法性能,结果表明,本文算法可提高末制导导引头定位精度。     

中国科普政策功能研究——基于法兰克福学派批判理论的分析

法兰克福学派批判理论认为科普具有意识形态作用,据此做政策文本分析,发现中国科普政策具有"意识形态建设的工具"与"为经济建设服务"双重功能。目前"意识形态建设"政策功能弱化,这阻碍公共政策共识形成。藉此提出优化科普传播模式,借助科普建立政府与公众在公共决策过程中的有效沟通机制的政策建议。     

基于层次知识模型的知识库可视化研究

针对专家系统知识库可视化问题,构建了知识库的层次知识模型,基于径向树实现了层次知识模型的可视化.以基于多级知识单元的知识库为例,研发了知识库可视化系统,通过系统运行的实例验证了该方法能够方便用户快速浏览知识库的层次结构,从而有利于提高知识库的可理解性.该方法对其它知识表示方法的知识库可视化具有借鉴意义.     

利用Laplace变换求解分数阶Allen-Cahn方程

考虑Caputo型分数阶Allen-Cahn方程的高效数值算法,利用Laplace变换将其转化为整数阶Allen-Cahn方程.利用算子分裂方法进一步将其分解为热传导方程和非线性方程.其中,非线性方程精确求解,热传导方程采用二阶差分方法求解.数值实验表明了所给格式的有效性.     

资源型企业转型路径选择——以兰州市红古区窑街煤电集团有限公司为例

资源型企业转型是一个世界性难题,从各国资源开发的规律看,许多国家都在工业化完成以后出现了因资源衰竭引发的经济、社会和环境问题。在我国,由于许多企业长期以来过度依赖和开采不可再生资源,使得我国新世纪有近2／3的资源型企业面临着资源枯竭问题。失去资源优势的企业将面临着长期亏损,企业难以为继的状况,因此探索具有中国特色的资源型企业转型路径是一项紧迫任务。本论述以兰州市红古区窑街煤电集团公司为例,结合资源型企业发展的现状,分析我国资源型企业转型所亟待解决的问题,探讨适合我国资源型企业发展的新路径。     

关于数学阅读的几点认识和做法

新课改的需要,近年来中考试题特点,学生数学素质的提高,都要求每位教师重视学生的数学阅读,在平时的教学中,要给学生提供阅读的机会,教给学生阅读的方法,培养学生的数学阅读能力.     

我国宅基地使用权流转的解禁

农村宅基地等农地使用权流转一直为我国现行法律所禁止。这一起源于计划经济时期的农村土地管理法律制度在现阶段市场经济条件下面临日益严峻的挑战。尽管学术界在我国农地使用权能否流转问题上争议很大,但随着这一法律制度得以支撑的经济基础的丧失、对经济建设阻碍作用的凸现以及法律的公平性遭到质疑,解禁宅基地等农地使用权流转已为大势所趋。我国应当因势利导在正确的立法理念指导下,完善宅基地等农地使用权流转的配套法律机制,在试点的基础上逐步开禁宅基地等农地使用权的流转,科学完善农地使用权流转制度。     

圆形直接甲醇燃料电池阴极涂覆装置的设计

针对圆形直接甲醇燃料电池阴极扩散层及催化层的涂覆现状．结合该电池形状及涂覆特点,设计一种可实现连续、自动涂覆的旋转涂覆装置．阐述了利用电极旋转时所受的力使浆料均匀涂覆在电极支撑体表面的原理．分别给出涂覆装置的传动结构、烘干结构、整体结构设计,并指出设计中需要注意的要点及改进的方向．结果表明,该装置涂覆连续性强,均匀性好,可以在一定程度上减小涂覆的劳动强度与重复强度,提高涂覆效率．     

日本双棘长蠹成虫对8种植物挥发物的EAG和行为反应

为了寻找新型的防治日本双棘长蠹(Sinoxylon japonicum Lesne)的植物源引诱剂,分别测定了成虫对8种植物挥发物的EAG和行为反应.EAG测定结果表明:1.00 mol/L的愈创木酚和邻苯二甲酸二甲酯均能引起日本双棘长蠹较强的EAG反应(p≤0.05)."Y"型嗅觉仪测定结果表明:1.00 mol/L的愈创木酚对日本双棘长蠹成虫的引诱效果最好,选择率达到57%;1.00 mol/L的邻苯二甲酸二甲酯对日本双棘长蠹成虫具有较好的驱避作用.其他挥发物对日本双棘长蠹均无明显的定向作用.     

基于HMM的VaR风险度量及其实证分析

文章基于隐马尔科夫模型(HMM)提出了度量金融资产风险价值(VaR)的HMM-ARMA-GARCH模型。首先对金融资产收益率序列建立正常状态和异常状态的隐马尔科夫模型,使用期望最大化算法估算出模型中的未知参数,再利用Viterbi算法估算出收益率序列所对应的隐状态序列,根据隐状态序列把收益率序列数据分成正常状态类序列和异常状态类序列2个大类,对2个状态类序列分别建立ARMA-GARCH模型来估算VaR。最后利用该模型和传统的ARMA-GARCH模型对上证企债指数进行了实证分析,采用Ku-piec失败频率检验法对VaR的准确性进行检验。实证结果表明,该模型的VaR计算方法具有较好的估计效果,能够有效地降低GARCH模型高估波动持续性的现象。