基于期望最大化加速算法的正交频分复用信道估计

针对基于期望最大化（EM）迭代算法的正更频分多路复用（OFDM）信道估计方法复杂度高、收敛慢，严重制约OFDM的传输速率的缺陷，提出了一种基于EM加速算法的OFDM信道估计方法．该方法基于拟牛顿加速算法，并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现，具有二次收敛性，提高了EM的计算速度，降低了计算复杂度．仿真结果表明，相比于空间选择期望最大算法，在性能损失只有0．1dB的情况下，EM算法的复杂度得到很大的降低，且其计算速度可提高十几倍．     

基于熵权的施工机械选型研究

将熵理论应用于产品型号选择,为工程项目选择合适的施工机械.利用熵理论过滤各型号中数值很接近的指标,减轻评价工作量;对定量和定性指标采用不同的无量纲化方法,得出标准评价矩阵;利用熵权修正主观指标权重,得到综合权重;根据各产品与理想产品的相对接近度来选择产品.并通过实例验证了该方法的可行性与实用性.     

EMV和EUV理论在投资风险决策中的应用

期望货币值(EMV)客观分析几种情况出现的收益或亏损值及可能出现的概率;计算期望值(EUV)进行方案决策,但是它没能体现投资者(决策人)的价值观、偏好、经济承受能力.期望效用值准则是决策者在确定环境下对每个方案的隐含价值或偏好的一种量度,正好补充了期望货币值的不足,两者结合能够取长补短,达到更符合实际的决策方案.     

吸附相热力学性质的计算与分析

分析了吸附质分子在吸附剂表面运动的可能模式,在有些情况下,吸附质分子在垂直于吸附剂表面的振动对吸附等温线的影响不可忽略.在考虑了振动能的贡献下,应用巨正则分布对吸附相的热力学性质作了初步的计算与分析.得到了吸附相在高低温极限条件下所处的热力学状态和态函数熵,以及平衡态时吸附相粒子数的相对涨落和吸附相热容量的表达式.     

多组分气体离心分离级联的解析优化

为降低级联的建设和运行成本,使设计总流量较小,提出了一种多组分分离级联的一维解析优化方法。应用匹配丰度级联理论的基本原理,计算了不同关键相对分子质量下的级联,分析了级联参数的变化。在匹配丰度级联中,关键相对分子质量是两个关键组分相对分子质量的平均值。得到一种通过调整关键相对分子质量和级联的级数以得到总流量较小级联的解析计算方法。用这种方法,设计了一个分离28S i的级联,并将此结果和文献中的结果进行了比较。该方法得到的级联总流量接近最小值,计算量很小,可以用于多组分分离的优化设计。     

锰(Ⅳ)-甲醛流动注射化学发光体系测定酪氨酸

根据锰(Ⅳ)氧化酪氨酸可以产生弱的化学发光,甲醛对这一化学发光反应有较强的增敏作用的原理,建立了测定酪氨酸的流动注射化学发光分析法.实验结果表明,该方法检出限为2.0×10-7g/mL酪氨酸,线性响应范围为8.0×10-7～1.0×10-5g/mL.对5.0×10-6g/mL酪氨酸进行11次测定,相对标准偏差为2.1%.该法已应用于测定医用18 氨基酸注射液中的L 酪氨酸.     

用原子吸收光谱法测定交联聚合物中的铬含量

用原子吸收光谱法直接测定了聚丙烯酰胺中的铬含量，并对影响铬测量值的因素进行了分析。实验结果表明，加人交联剂可有效地提高聚合物溶液的粘度，改善聚合物的抗温、抗盐、抗剪切的性能，从而提高聚合物驱油效果。对空白试剂进行了考察，该测量方法的相对标准偏差为2．3％，试样加标回收率达到95％～105％。铬的检出限为0．016mg/L。实际测定了不同浓度聚丙烯酰胺中的铬含量，测量结果的相对误差小于1％。     

用原子吸收光谱法测定催化剂中的铂

建立了利用石墨炉原子吸收光谱法测定催化剂中铂含量的方法。在标准溶液和试样溶液中加入铜离子，可以消除其他离子的干扰，并且提高测定铂的灵敏度。实验表明，高浓度的铝对测定结果有影响，而酸度的影响很小。在一定的浓度下，Fe^3 ，Ni^2 等7种干扰离子对测定结果的影响很小。该方法的检出限为0．044mg／L，加标回收率为99％～105％，相对标准偏差在0．73％左右。     

基金经理人相对业绩激励契约

阐述了基金经理人激励契约模型的假设,分析了基金经理人的投资决策和委托人设计激励契约的机制.在较宽松的假设基础上,建立证券投资基金的委托 代理关系的激励契约模型,给出激励契约最优解的一阶条件,将模型推广到投资人为风险回避型的情况;并揭示在一定条件下,相对业绩报酬结构是对基金经理人的最优激励契约.     

主观期望效用模型与实证分析

分析了传统的期望效用理论在实践中的一些局限,研究了人们在不同获取概率下对风险的不同的态度,引入安全系数SC(p),建立了主观期望效用模型,并用此模型解释了一些期望效用理论模型所无法解释的矛盾.