威驰轿车发动机不能起动的故障原因及排除

本文主要介绍一台威驰轿车,由于其ECU中的喷油驱动三极管损坏,使汽车出现不能起动的故障现象,通过诊断分析,逐步排除故障的过程和步骤。     

区域公用品牌认证对中国食品出口上市公司价格加成的影响——基于多期双重差分模型的实证研究

基于2008—2022年中国上市公司数据,构建多时点双重差分模型,实证检验区域公用品牌认证对中国食品出口企业价格加成的影响效应及作用机制。研究表明：区域公用品牌认证显著提升了中国食品出口上市公司的价格加成;对价格加成的提升作用呈现异质性。对于产品异质性更高的行业以及宣传水平更低的企业而言,区域公用品牌认证导致食品行业出口上市公司价格加成率增加更多。从质量信息不对称视角出发,为发挥区域公用品牌对农业企业出口绩效和产品竞争力的提升作用、提高企业出口利润水平、实现农业高质量发展提供了新证据。     

天山现今地壳变形的非连续接触模型模拟

通过有限元数值模拟的方法,利用物理接触模型模拟断裂的非连续运动,计算GPS观测结果约束下天山的地壳运动变形,探讨天山东西部差异性地壳缩短的动力学机制。研究结果表明:天山现今地壳运动方向基本为NNE—NE向,运动速度由西南往北、往东逐渐减小;在活动断裂两侧,地壳的运动状态没有大的跳变;天山现今地壳构造应力场以近南北向挤压为主,这种应力环境导致地壳发生与之相应的近南北向缩短变形;受到山体内部块体几何形态和力学性质差异的影响,天山的地壳变形并不均匀,而且地壳缩短的主方向在东西部出现微小变化:中部为近N—S向,往西偏为NNW向,往东偏为NE向;塔里木盆地的顺时针旋转导致它对天山的挤压强度由西向东逐渐减弱,在这种西强东弱的不对等挤压作用下,天山便呈现出由西向东逐渐减弱的差异性地壳缩短变形特征。     

公路桥梁引道不均匀沉陷防治措施

桥梁引道产生不均匀沉降,导致桥头产生跳车现象,在公路建设中是一个比较普遍的问题。对于高等级公路,桥头引道不均匀沉降量2cm以上就感觉到跳车,5cm以上就会感觉到严重跳车,此时会引起交通安全问题。     

巨灾死亡率债券定价模型研究

巨灾死亡率债券是以规避巨灾死亡率风险为目的的金融衍生产品,此类债券的给付与死亡率指数相关联.利用含Poisson频率的跳跃-扩散过程刻画随机死亡率指数发生跳跃的频率与幅度,应用共同单调理论处理不同地区死亡率指数之间的相关性问题.进一步运用王氏变换(Wang transform)方法,在不完全市场中给出巨灾死亡率债券的定价模型.最后,依据我国人口死亡率数据进行实证研究.     

不确定奇异系统的Terminal滑模控制

针对一类不确定奇异系统,研究其Terminal滑模控制问题。通过非奇异线性变换把不确定奇异系统变换成受限等价形式,利用Lyapunov函数方法,首次提出了一种新的Terminal滑模控制策略,给出了特殊的Terminal滑模超曲面,设计了相应的滑模控制器,实现了滑模运动,保证了系统状态变量在有限时间内收敛到平衡点。给出数值算例,说明了方法的有效性。     

基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则,给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子：依赖型不确定语言有序加权几何 (dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric, DULOWG) 算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量,并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

不完全信息下基于证据推理的竞争对手分析

针对不完全信息下竞争对手分析问题,本文提出一种基于证据推理的分析方法。该方法首先定义了正负相似度对竞争者进行比较,接着通过证据推理对含有未知信息的相似度进行合成排序,最后根据信息熵原理度量结论的客观可靠度。与本文提及的其他方法相比,该方法可以在信息不完全的情况下识别分析竞争对手并提供关于结论的客观可靠度,符合商业竞争的实际特点,具有较强的实用价值。文中的案例分析证实了该方法的有效性。     

基于不等概率抽样的不完全信息条件下复杂网络抗毁性模型

为了填补随机失效与故意攻击之间的空白,将复杂网络攻击信息的获取抽象成无放回的不等概率抽样问题,建立了不完全信息条件下的复杂网络抗毁性模型.其中网络攻击信息可以通过信息广度参数和信息精度参数调节控制,随机失效或故意攻击是该模型的两个特例.利用母函数方法解析推导出了任意度分布广义随机网络在随机不完全信息和优先不完全信息条件下的两个重要抗毁性度量参数——临界移除比例和巨组元规模,得到的解析结果可以分析和预测不完全信息条件下复杂网络的抗毁性.以无标度网络为例对一般攻击信息参数组合进行了仿真分析,发现随机隐藏少量节点信息将大幅度提高复杂网络的抗毁性,获取少量重要节点的信息可以大幅度降低复杂网络的抗毁性.     

基于非负矩阵分解新的人脸识别方法

非负矩阵分解是一个新的特征提取方法,基于非矩阵分解的理论,提出了具有正交性的投影轴的计算方法和具有统计不相关性的投影轴的计算方法。与原非负矩阵分解方法,提出的方法在某种程度上是降低了特征矢量之间的统计相关性,并且提高识别率。通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行实验,结果表明提出的两种特征提取方法在识别率方面整体上好于原非负矩阵分解特征提取(NMF)方法,甚至超过主成分分析(PCA)法。