一类奇摄动边值问题的边界层

讨论一类最高阶导数项带有小参数的二阶半线性方程奇摄动Dirichlet边值问题. 通过直接展开法, 构造了问题解的外部展开式, 并引用伸长变量分别在区域内部和边界层附近构造了内层解和边界层解. 利用匹配原理将对应的外部解、 内层解和边界层解分别进行匹配, 构造解的合成展开式. 得到了原奇摄动边值问题解在整个区间内一致有效的渐近展开式.     

Pr3+∶Y2 SiO5 晶体中橙-蓝频率上转换过程

测量了Pr3+∶Y2SiO5晶体的吸收谱, 标定了室温下Pr3+在Y2SiO5晶体4f2组态内的能级. 利用579 nm激光激发Pr3+∶ Y2SiO5晶体, 观察到480～515 nm上转换荧光带. 运用时间分辨激光光谱技术测量了3P0能级的上转换荧光衰减曲线. 通过研究上转换荧光的衰减曲线、吸收谱、激发谱和上转换荧光强度与泵浦激光单脉冲能量的关系, 确定了以1D2为中间态的能量转移上转换主要是上转换机制.     

XML在基于STEP-NC网络化制造中的应用

为实现新的数控编程语言STEP-NC在网络化协同制造中的应用,实现网络企业间的产品信息集成和共享,使信息可以在远程、异质、异构环境下进行共享和交流,需要把STEP-NC的描述语言EXPRESS转换为XML语言.分析了EXPRESS语言和XML语言的数据类型及特点,研究了EXPRESS语言和XML语言之间的映射方法,提出了基于XML模式库和DOM接口2种EXPRESS与XML转换方法,最后给出了使用DOM接口方法进行转换的具体实现过程.为企业开展异地产品协同设计、网络化制造提供技术支持.     

基于分布式决策的企业动态联盟风险管理模型

根据企业动态联盟合作运营区域的分布性以及联盟企业之间关系多样性的特点,采用分布式决策的思想,针对具有强迫团队关系的联盟企业,建立了组织化的分布式企业动态联盟风险管理模型,叙述了在联盟组建开始如何为联盟运行各阶段预留风险控制资金,以及在各阶段运行过程中如何根据风险的实际情况选择最佳的风险控制措施及资金投入,并探讨了模型的求解方式,旨在为企业动态联盟风险管理实践提供支持和参考.     

非线性算子方程变号解的存在性与多解性及其应用

利用Banach空间中的锥理论和不动点理论讨论了非线性算子方程变号解的存在性和多解性,通过一个上解给出了非线性算子方程变号解的存在性定理,进而又在一个上解和一个下解的条件下得到了四解存在定理,同时还针对一种重要的非线性算子方程即一类Sturm-Liouville两点边值问题,具体讨论了其变号解的存在性及四解的存在性,相应得到了变号解存在定理和四解存在定理.最后通过一个具体的例子给出定理的应用.     

辽宁省能源消费的因素分解——基于完全分解模型

在描述辽宁省经济增长、经济结构、能源消费量和能源密度的基础上,运用无残差的完全分解模型进行量化分析,分解出经济增长、结构和能源密度等因素对能源消费变动的影响效果,得出相应的影响效果系数,并通过与全国平均水平比较,找出辽宁省能源消费变动的特征与分阶段各因素的具体影响效果,为辽宁等老工业基地制定能源政策,提高能源利用效率提供科学的依据.     

二乙二醇甲醚浓度对飞机油箱抗静电涂层的影响

将飞机油箱专用抗静电涂层与不同质量分数二乙二醇甲醚溶液进行浸泡,分析检验涂层在浸泡后的颜色、铅笔硬度、附着力、冲击强度、柔韧性和表面电阻等关键指标的变化情况,用红外光谱、扫描电镜和能谱仪分别检测涂层分子结构、表面形态和元素组成的变化.实验表明:随着二乙二醇甲醚质量分数的不断增加,涂层的力学性能和导静电性能都有不同程度下...     

终端区空域规划运行评价指标体系

为了合理分配管制资源,保障高效运作终端区,通过对终端区空域规划运行效能进行量化分析,进而掌握其运行情况及发展形势。首先建立了基于8类关键性能领域的终端区空域规划运行评价指标体系。然后采用状态分类评估法构造综合评价函数,利用基于随机森林(random forest, RF)算法的可拓层次分析法(extension analytic hierarchy process, EAHP)分析计算指标权重,达到综合考虑指标影响、加强指标量化程度、减少研究过程主观性的目的。最后,以广州终端区和武汉进近为例,对八大关键性能指标进行实例分析,采用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟验证了指标计算结果的可靠性,提升了指标的认可度,验证了系统评价结果的准确性。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

隐私侵犯经历对网络用户自我披露的影响机制

网络用户的自我披露对以用户生成内容为业务基础的互联网企业具有战略意义.然而,隐私侵犯事件层出不穷.如何鼓励有隐私侵犯经历的用户持续披露个人信息对互联网企业至关重要.采用系统性随机分层抽样,结合代理理论和社会契约理论构建模型,研究了隐私侵犯经历对自我披露的作用机制.结果表明,隐私侵犯经历对自我披露意愿具有直接效应和间接效应:隐私侵犯经历与自我披露意愿之间存在强烈负向关系,并通过影响网络用户对隐私政策、隐私保护技术、行业自律和法律执行的有效性感知影响自我披露意愿.本研究阐明了隐私侵犯经历对自我披露的具体作用机制,为互联网企业鼓励有隐私侵犯经历的用户持续披露个人信息提供可操作性建议.