信息社会中的学习组织方式

信息社会在给教育提出新的要求的同时,也给教育活动的开展提供了技术基础。教育活动要围绕"教育的四大支柱"这一构想来展开,学生的学习组织方式也要进行相应的改变。     

99-3218棉花蕾期管理

收麦后抓紧“五抢”管理，促早发。夏播棉收麦前麦棉共生，“三争”(水、肥、光)矛盾十分突出，棉苗受欺，长势弱。收麦后棉苗生长的环境条件改变，是恢复生长，加快生育进程，早搭丰产架子的转折时期。所以“五抢”管理越早，夏播棉就越早发早熟，霜前花     

固体酸催化合成富马酸二甲酯

以固体酸硫酸氢钠为酸催化剂,浓磷酸、硫脲、溴化钠为辅助剂组成混合物催化剂,用马来酸酐和甲醇为原料多相催化一步合成富马酸二甲酯.反应的最佳条件是:硫酸氢钠0.8g,浓磷酸2.0mL,硫脲1.0g,溴化钠1.0g,马来酸酐与甲醇的物质的量的比例为1∶6.回流反应3小时,产率达80.5%,该法以固体酸硫酸氢钠取代传统酸催化剂浓硫酸,具有反应时间短,产物易于分离,催化剂可回收,对环境污染小的特点.     

基于粒子滤波的微地震信号去噪方法

针对微地震信号非高斯、非线性且信号能量较弱等问题,提出一种基于粒子滤波的微地震信号去噪方法。通过建立微地震信号的状态方程,提取原始信号的背景噪声,将其与状态方程之和作为观测方程,联立状态方程与观测方程建立状态空间模型,并通过重要性采样和重采样近似估计后验概率密度,从而求解去噪后的微地震信号,提高微地震信号的去噪效果。在模拟微地震资料和真实微地震资料中的应用表明,与传统去噪方法相比,该方法处理效果更好,去除噪声同时保留有效信号,信噪比得到有效提高,因此具有良好的应用前景。     

风机叶片结冰对其一体化结构动态响应影响的数值分析

基于美国可再生能源实验室的导管架式一体化海上风机模型,将计算流体力学(CFD)方法与风机一体化分析方法进行耦合,研究叶片结冰过程及其结冰后对风机整体动态性能的影响.首先将一体化分析得到的叶片运动姿态输入到CFD中,采用离散多相模型和融化-凝固模型进行三维风机叶片覆冰增长模拟,然后应用k-ε湍流模型计算结冰前后的气动性能,最后将叶片覆冰后的气动载荷结果返回到一体化分析方法中,分析叶片结冰对风机整体响应产生的影响.计算结果表明,叶片沿叶展方向结冰呈线性增加,结冰主要集中在叶片前缘,叶尖处积冰最厚;覆冰后叶片各剖面翼型升力系数降低、阻力系数升高.叶片结冰会降低整机功率、转子的转矩和转速,叶尖和塔顶产生额外振动响应,风机达到额定功率所需风速增大.     

基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究

鉴于股票波动具有显著的多尺度特征,本文引入二元经验模态分解(EMD)与二元CopulaGARCH算法,提出一种新的VaR风险度量模型,即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地,新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤:数据分析,分风险估计和总风险集成.首先,基于二元EMD模型,将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量,以降低建模难度.其次,引入二元Copula-GARCH模型,刻画各组分量间的相互关系,以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后,集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合,结果表明:本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险,其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.     

债券隐含利率与多因子Vasicek模型

以上海证券交易所(简称上交所)债券价格隐含的利率期限结构,从1996-06～2003-02的周样本数据作为分析对象,首先利用主成分分析法对利率期限结构的变化进行分析,发现需要2～3个状态变量,利率模型才可能反映利率期限结构的变化。然后实证研究了连续时间的两因子、三因子Vasicek模型对上交所利率期限结构的描述情况。结果表明,两因子Vasicek模型可以反映样本期内上交所利率期限结构的形状,但模型不能反映利率期限结构的时间序列变化。同时发现,三因子模型相对于两因子模型,不能够明显改进对上交所利率期限结构的拟合。     

上海股票市场行业与地区效应分析

根据国家标准行业分类，参照地区的远近和经济发达程度，把上海股票市场的股票划分为15个行业、12个地区。依据上海股票市场从1995年7月到2000年6月的股票回报率月数据，利用约束回归分析法对回报率的行业和地区效应进行了横截面和时间序列分析，结果表明上海股票市场具有明显的行业和地区效应，并且行业效应大于地区效应。     

IFF算法求解顺序依赖的单机总权重拖期调度问题

转换(启动)时间是工业中带有清洗、更换物料工序的生产过程所需要的, 该时间一般很大程度上依赖于紧接工序. 这种环境下的调度问题都是工件顺序依赖的. 本文研究顺序依赖的单机总权重拖期调度问题, 为NP难的组合优化问题. 针对该问题, 提出了一种迭代的过滤-扇出算法(IFF), 算法以分支树的结构形式在解空间中搜索. 在算法中, 当分支移动不能改进根节点时, 重新产生有继承性的根节点, 使得算法继续进行. 根据问题特性, 提出了带序列片段重组和参考局部搜索的分支移动策略, 获得分支节点. 对文献中的120组数据的算法测试结果表明: 对大多数实例, IFF算法的计算结果优于或不劣于DE算法和DPSO算法的计算结果, 同时改进了42个实例的最好解.