国际石油价格波动的结构性因素分析

文章将石油供给性冲击、需求性冲击和投机行为冲击3方面结构性因素细分为5个内生变量,构建反映油价波动的结构向量自回归(SVAR)模型,并运用模型对1999—2012年期间油价波动的原因进行了实证分析。结果表明:需求性冲击无论是长期还是短期都是油价波动的最主要因素;其次,投机性冲击对油价波动的影响也较大,不容忽视;短期突发事件和供给冲击短期对油价有些影响,长期影响基本消失。     

模丛

本文在纤维丛和模论基础上,给出了模丛概念,并给出了一系列例子和命题。     

镜像法在静磁场中的应用

镜像法也能用于求解稳恒电流的磁场,但要比静电场中的情况复杂得多。只要抓住静电场与稳恒磁场在属性和方法上的可比性和方法的实质,会使稳恒磁场中镜象法的应用大为简化。文中讨论了问题的关键,列举了几个重要应用实例：     

支持向量机的凸优化求解

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习方法,由于其优越的学习性能,已经成为当前模式识别、数据挖掘、大数据处理等机器学习领域的研究热点.查阅相关同类文章,发现其中对SVM理论中公式,如距离函数d、拉格朗日函数L(w,b,α)、二次凸优化函数f(x)等的来龙去脉缺少细致的阐述.本文对SVM理论中典型的线性最优二分类问题的求解进行了完整的推导,并给出了对岩屑岩性分类识别的结果,也为今后的非线性多类模式分解作出铺垫.     

基于向量式有限元的大跨度钢结构施工力学分析方法

针对大跨度钢结构施工容易产生刚体位移等强烈非线性过程的特点,采用向量式有限元分析方法进行施工过程模拟.基于向量式有限元的基本理论,引入张拉索单元,通过控制张拉索单元的原长,实现大跨度预应力钢结构张拉全过程模拟;引入千斤顶单元,实现大跨度钢结构的脱架模拟.在此基础上,利用MATLAB语言编制了基于向量式有限元理论的施工过程分析程序,并通过悬臂梁拼装、索桁架张拉成形以及大跨度张弦桁架的张拉施工过程模拟分析,与传统分析方法进行比较,验证理论推导和自编程序的正确性与有效性.结果表明,采用基于向量式有限元的施工力学分析方法能够准确模拟结构拼装、预应力张拉成形和结构脱架等施工过程.     

基于支持向量机的多类形状识别系统

支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法,文中研究了支持向量机的分类机理,并将其应用于形状识别中,利用一对一判别策略构建了多类形状识别系统,实验中以交通标志图像为实验对象进行分类,结果表明该方法的泛化能力优于一般的识别方法。     

一种新的快速码本搜索算法设计

提出一种新的分类预选算法。旨在解决矢量量化数据压缩技术中,当码本值和矢量维数增大时,全码本搜索产生很大的实时复杂计算问题。该算法与传统的全搜索算法相比,能减小编码矢量选取过程中产生的计算复杂度。同时,编码器的性能几乎没有受到影响,仅仅在存储需求量方面略有增加。     

SVM网页分类中一种新的特征提取方法

随着互联网的迅速发展,对网页正确分类显得越来越重要。网页分类的一个难点就是特征空间的维数比较大,支持向量机(SVM)分类方法显示出比其它分类方法更好的性能,但是训练样本时却花费了比其它算法更多的时间。本文提出了一种基于选择最确信的词来预测一个文本的类别的特征提取方法,通过中文文本实验,结果表明在不降低分类准确性的前提下,缩短了训练时间。     

一种自然通风防辐射罩的设计与研究

为了降低太阳直接辐射、散射辐射、下垫面反射辐射等对现有气象站中温度传感器的影响,本文设计了一种多导管式球形防辐射罩。首先对防辐射罩外形结构进行设计;然后通过计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)方法对风速、太阳辐射强度、太阳高度角等不同环境参数下传感器的辐射误差进行量化;接着,采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法训练预测模型;最后,利用外场辐射误差实验平台对其辐射屏蔽效果及算法预测精度进行验证。实验结果表明,辐射误差精度可降至0.05 ℃量级。可见,此防辐射罩降低辐射效果显著。     

基于HMM的主题爬虫研究

主题爬虫是垂直搜索引擎的核心组成部分,它为面向主题的用户查询准备数据资源;提出了一种基于HMM的主题爬虫方法,方法不仅分析网页内容,而且还考虑网页的上下文链接结构,首先将当前网页的聚类结果作为观察状态、将当前网页到目标网页的链接距离作为隐含状态,然后通过HMM模型学习用户的主题浏览模式并利用它采集更多的主题网页;实验结果表明:方法能采集大量与指定主题相关的高质量网页,主题爬行效率优于Best-First主题爬虫。