单位毛利对标准差系数影响的分析

在销售量为随机变量的时候,本文利用标准差系数来讨论销售量、税息前收益和税后收益的波动程度之间的联系.看到在单位毛利较高的时候,销售量、税息前收益和税后收益的波动程度是逐渐增加的.但是单位毛利降低时,就会出现异常的情况.不同的单位毛利导致不同的企业收益波动规律.     

飞行过程中惯导系统的随机振动响应分析

用有限元方法建立某飞行器惯导系统动力学分析的计算模型。进行了该模型在自由状态与边界约束状态下的模态参数计算 ,以及基础激励下的随机振动响应分析。通过对橡胶减振器进行三维实体有限元建模 ,研究了橡胶减振器连接刚度和阻尼特性参数对惯导系统响应的影响 ,并将计算结果与试验数据进行了比较。     

多Agent协作环境下的任务分配

对多Agent协作环境下的任务分配机制进行了论述。在合同网的分配机制基础上,提出了一种基于合同网的改进机制———任务列表分配机制。该任务分配机制针对多Agent协作工作时面临的突发性事件,能有效地提高系统的实时处理能力和工作效率。以多机器人系统为例,应用任务列表分配机制,解决突发事件下多机器人任务的再次分配问题,满足了多机器人协调工作的实时性要求。实验和理论证明了其机制的优越性。     

论福建省中小企业的跨国经营策略与风险防范

跨国经营是我国企业在全球化的世界经济中求得生存和发展的必然选择.随着我国经济实力的不断增强,中小企业走出国门进行国际化经营的实践活动愈趋活跃,但总体来讲我国中小企业的跨国经营尚处于起步阶段.应在中小企业跨国经营理论的基础上,结合福建省中小企业的特点,对本省中小企业跨国经营策略的内容、思路、特色等进行深入研究,以期更好地引导实践.     

陕西秦巴山区中华蜜蜂线粒体DNA的遗传多样性

为研究陕西秦巴山区中华蜜蜂遗传多样性,对陕西秦巴山区20个地理种群的200群中华蜜蜂线粒体DNA tRNAleu~COⅡ基因片段进行测序分析。结果显示:线粒体DNA基因片段长度为349bp,其中包括90bp非编码区和259bp的COⅡ部分序列,A+T含量大于85%,表现出A+T偏倚性;共检测到25个变异位点和29种单倍型,单倍型多样度为0.680±0.037,核苷酸多样度为0.002 94±0.000 25;聚类分析发现陕西秦巴山区中华蜜蜂各地理种群间未发生明显遗传分化,与北京、吉林、甘肃等地及日本东方蜜蜂亲缘关系也较近,而与印度东方蜜蜂亲缘关系较远。     

毛细管柱-顶空进样测定废水中氯乙烯的方法

本文提出采用顶空直接进样和毛细管柱气相色谱法检测废水中氯乙烯的方法。该方法使用低毒、不易挥发的N,N-二甲基甲酰胺(N,N-Dimethylformamide,简称DMF)作为溶剂,配置氯乙烯标准曲线母液的吸收液,该方法最低检出限为0.002 mg/L,标准样品的相对标准偏差为1.1%-1.3%,实际水样加标回收率在98%-101%,相对标准偏差与加标回收率均满足国际标准的要求。     

挤压胁迫对三疣梭子蟹抗氧化和应激能力的影响

研究了不同挤压强度(L1(无挤压)、L5(轻度挤压)、L10(中度挤压)、L15(较重度挤压)、L20(重度挤压))和挤压时间(0 h、12 h、24 h、36 h、48 h)对三疣梭子蟹抗氧化能力和应激能力的影响,其中无挤压组为对照组。结果显示:(1)挤压胁迫下蟹体肝胰腺中超氧化物歧化酶(SOD)的活力和丙二醛(MDA)的含量呈现出先升高后降低的变化趋势,并且无挤压组和轻度挤压组的变化具有相似规律,其与挤压处理前无显著差异(P0.05),但在较重度挤压组和重度挤压组在挤压前后变化显著(P0.05);(2)谷胱甘肽转移酶(GST)在挤压处理后活力显著性升高(P0.05);(3)总抗氧化(T-AOC)能力在挤压胁迫下呈下降趋势,无挤压组和轻度挤压组与挤压处理前无明显差异(P0.05),较重度挤压组和重度挤压组中T-AOC与挤压前相比变化显著(P0.05);(4)热休克蛋白(HSP70)在不同挤压强度下呈现不同的变化趋势,且挤压前后活力变化显著(P0.05)。整体上,挤压胁迫将致使梭子蟹肝胰腺中的SOD、GST、T-AOC、MDA以及HSP70这5种指标呈现不同的变化趋势,并且变化规律受挤压程度的轻重以及挤压时间的长短影响较大,呈现出明显的程度效应和时间效应。     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

基于遗传算法和支持向量回归的锂电池健康状态预测

为了提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,该文提出了1种基于遗传算法和支持向量回归(GA-SVR)的联合算法。通过GA解决SVR模型中的超参数优化问题。GA-SVR随机生成1组染色体,每个染色体包含了相应的SVR超参数信息。利用适应度函数计算出每条染色体的适应度值。根据适应度值对染色体进行选择、基因重组和变异等遗传操作,从而更新染色体的超参数信息。经过多次迭代后,找到适应度最大的染色体。从该染色体中提取相应的超参数信息,并训练最终的SVR预测模型。在美国国家航空航天局(NASA)锂电池数据集上的实验结果表明,该文算法优于基于混合像元核函数的高斯过程回归(SMK-GPR)算法、基于多尺度周期协方差函数的高斯过程回归(P-MGPR)算法、基于多尺度平方指数函数的高斯过程回归(SE-MGPR)算法和改进的基于粒子群优化的支持向量回归(IPSO-SVR)算法。     

基于分块加权LBP向量和解析字典的协同表达分类

传统协同表达分类(CRC)算法因直接使用原始样本构造非传统字典,容易受到样本维度、光照和姿态变化等因素的影响。该文在协同表达框架基础上,提出了一种新的利用分块加权局部二值特征(LBP)直方图向量构造解析字典的协同表达人脸分类方法。首先通过分块加权方法优化LBP算子提取的纹理特征,然后采用解析字典学习方法将样本数据投影到稀疏系数空间,并使用协同表达方法重构测试样本,完成样本分类。与已有算法相比,该文算法的实验结果较好。ORL和LFW数据库上的实验结果证明了该文方法的有效性。