基于可变补偿的IPT恒压恒流系统研究

在双边LCL拓扑的基础上,采用了一种基于互感检测的电压电流调整方法,达到简化副边物理结构的同时可实现在互感和负载扰动时的恒压(constant voltage,CV)或恒流(constant current,CC)输出.首先对系统进行了建模,其次对系统的参数配置以及CV/CC的控制策略进行了分析,最后通过计算机仿真和搭...     

热带气旋“芭玛”异常路径分析

为了分析导致“芭玛”路径异常的原因,采用NCEP再分析资料,分析2009年17号热带气旋“芭玛”的路径和强度、在移动过程中的大尺度环流背景及水汽输送特征,得出以下主要结论:“芭玛”路径分为5个阶段,其中有3个阶段的路径为异常;2次逗留阶段具有相似的环流形势,“芭玛”都处于鞍型场中,没有大尺度环境气流的引导作用,热带气旋与β效应相互作用所产生的β漂移(北偏西的移动)较小,“芭玛”仅受地转偏向力的影响,出现原地打转的异常路径;第3阶段2个热带气旋“互旋”期间,“茉莉”与“芭玛”之间的距离为1 208～1 435　km,两者发生明显的腾原效应,导致“芭玛”向东南方向移动,而“茉莉”北上。在“芭玛”生命史的5个阶段,东亚夏季风强度相对盛夏而言大大减弱,但“芭玛”仍获得了充足的水汽供应,这也是其成为长生命史热带气旋的一个重要原因。     

环境心理学在居住环境绿化设计中的应用研究

本文从心理学的角度提出了“人性化”设计理念在居住环境绿化设计中的需求,并通过分析对其应用进行了研究与探讨．     

Ad hoc distributed mutual exclusion algorithm based on token-asking

The solution of distributed mutual exclusion is difficult in Ad hoc networks owing to dynamic topologies and mobility. Based on the analysis of the properties of Ad hoc networks and the disadvantages of the traditional algorithms, an improved Ad hoc system model was given and a novel algorithm was presented as AHDME (Ad Hoc Distributed Mutual Exclusion); it was based on the token-asking algorithms. It utilized broadcast to search for the token and to decrease the message complexity of multi-hop Ad hoc networks. Lamport's timestamp was improved to ensure the time sequence and to prevent nodes from starvation. When compared to traditional algorithms, AHDME does not require the fixed size of request queues and the global system information, which adapts itself to the frequent arrival/departures and the limited computing capability of nodes in Ad hoc networks. Performance analysis and simulation results show that the AHDME algorithm has low message complexity, small space complexity, and short response delay.     

中国开放式证券投资基金的流动性风险管理

分析了开放式证券投资基金的流动性风险管理目标以及进行流动性风险管理时面临的两难选择,提出了开放式证券投资基金流动性准备模型,并根据实际情况对该模型进行了讨论.在此基础上结合中国现阶段对开放式基金进行流动性风险管理所面临的市场环境,提出了相应的流动性风险管理方法以及帮助基金公司规避流动性风险的有关政策建议.     

最小相关性最大依赖度属性约简的改进算法

对于决策表的属性约简,通过分析最小相关性最大依赖度属性约简算法,得到了一种更加完善的最小相关性最大依赖度属性约简算法,并通过实例验证其可行性.     

一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型

传统的主题域识别技术主要局限于单一领域，缺乏领域间的交互式协同，难以保证识别结果的准确性，因此提出一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型.该模型一方面基于实体在领域内的局部特征进行局部识别，另一方面基于领域间协同作用、领域相关度等全局特征对各个局部识别结果进行一致化趋近，从而使识别结果更全面、有效.另外，针对相似矩阵的更新时机、协同作用的量化以及迭代终止条件的设定三个方面对主题域识别算法进行了优化.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.     

互助担保:连带责任、互助保证金与成员努力程度

构建了针对现行互助担保模式的简单模型，分析了在互助担保中连带责任以及互助保证金对成员企业努力程度的影响.为了进一步激励成员企业的努力程度，提出增加监督惩罚机制和次序担保贷款机制，并通过建立动态激励模型验证了这些机制的有效性.研究结果如下:在现行的互助担保机制下，连带责任越大成员企业努力程度越低，且保证金越多成员企业努力程度越低，而引入监督惩罚机制以及次序贷款机制能够一定程度避免成员企业低努力程度行为的发生.     

融合互近邻和可信度的K-近邻分类算法

文章提出一种融合互近邻和可信度的K近邻算法,根据互近邻的概念删除噪声数据;利用由近邻诱导待分类样本标签的可信度,避免待分类样本近邻中大类吃小类的概率。该算法不仅可以减小噪声数据对分类的影响,而且一定程度上增强了K近邻分类算法的稳定性。该算法在UCI标准数据集上进行了测试,性能相当或优于其他分类器。     

基于互信息和文化基因算法的网络流量特征选择

利用文化基因框架的引导,提出一种结合了封装和过滤的混合型特征选择算法.该算法在传统的遗传算法中采用了基于互信息的局部搜索算法,全局搜索以分类器精度为适应度函数,保证得到全局最优解;局部搜索以联合互信息为评价指标,加快了寻找最优特征子集的收敛速度.实验表明,与现有算法相比,该算法在特征数量和计算复杂度上有显著改进,采用该算法的网络流量识别方法能以更少的特征获得更高的分类精度.