类比问题解决中图式归纳的多维效应实验研究

以Luchins的经典水罐问题的变形为实验材料,控制问题解决的程序特征的两个维度--解题公式和数量类型,探讨类比问题解决中图式归纳的认知过程和心理机制.结果发现:解题公式的变化和数量类型的变化促进类比问题解决中的图式归纳,并促进问题之间的迁移;类比问题解决中的图式归纳通过类比问题解决的执行过程影响迁移;类比问题解决中的图式归纳具有维度特殊性.     

高频电力电子电路之无源软开关技术的研究

引入了侧重物理意义的类比分析方法．通过对电路与开关状态的类比分析，导出了具有开关状态互补的无源软开关新技术．对其在Boost变换器的应用电路进行了理论分析与实验测试，结果证明该新技术除了能有效地对开关元件进行缓冲外，还具有暂态能量再生简单、有较宽的软开关工作条件范围、较低的成本与较低的电压尖峰性能。     

陕西国际旅游收入与经济增长关系的协整分析

文章基于VAR模型及其协整分析,通过Granger因果检验,对陕西1990-2007年间国际旅游收入与经济增长关系进行实证分析.结果显示,国际旅游收入与经济增长存在协整关系,并通过建立误差修正模型说明两者间存在动态均衡关系.同时,Granger因果检验表明陕西经济增长和国际旅游收入之间存在协调互动的反馈机制.     

证券投资基金对股市影响的分析——基于沪市的实证研究

目前关于投资基金对股票市场的影响引起了广泛的关注,本文运用单位根检验,EG两步法协整检验,Granger因果检验和波动聚集的ARCH模型族,从经济计量的角度对沪市的投资基金和股票之间的关系进行了研究,结果表明：投资基金和股票之间存在确定的长期稳定关系和相似的波动聚集效应,另外股票市场价格指数与基金市场价格指数存在双向的Granger因果关系。     

玻恩与玻姆关于因果性、决定论思想观点异同之比较

1．M·玻恩的因果观：量子世界是因果与机遇联合支配的;量子粒子具有内禀不确定性,机遇律是终极自然律;几率、机遇的概念比因果更为基本。2．D·玻姆的量子势因果观：自然界根本不存在终级自然律,而且每一层次都突现独特的规律。因果性只是相对的必然性。偶然性总是出现在多种不同因素、可能趋势的交叉点上。量子势因果解释是因果决定性与概率统计性的某种整合。它在物理上有清晰的直观模型;在哲学上有明确的本体论基础。     

基于跳-扩散过程的多阶段因果复合期权定价

目的假定在多重突发事件的冲击影响下标的资产价格变动服从跳一扩散过程,把多期投资项目的价值评估问题用多阶段因果复合期权去解决。方法运用已有的金融数学知识,建立了基于跳一扩散过程的多阶段因果复合期权定价模型,然后利用随机微分方程和偏微分方程去求解该模型。结果建立了基于跳一扩散过程的多阶段因果复合期权定价模型,继而得到了拥有封闭解的数学公式。结论第i阶段的因果复合期权的价值求解通式为：F（ti-1）=e^-rti∑N1=0^∞…∑Nn=1^∞P（N1,N2…,N1）E[max（S（ti）-K0,0｜（N1,N2,…,Ni）].     

概率统计前沿方法——协整分析的应用

文章从概率统计分析的前沿方法——协整分析的基本理论与方法着手,应用单位根检验理论、协整检验理论和Granger因果检验理论,研究了新疆维吾尔自治区1980-2003年国内生产总值与出口贸易总额这两个重要经济指标之间的关系,进而揭示出口贸易与经济增长之间的相互作用。研究表明在所选取的样本区间内这两列时间序列均为非平稳的,并且都是单位根过程,随后验证了它们之间存在唯一协整关系以及具有双向Granger因果关系,亦即生产总值对出口贸易总额有直接的滞后影响,同时经济增长能够通过短期波动失衡的调整影响出口贸易。最后,论文给出了上述两个重要经济指标的协整方程以及误差修正模型(ECM),并且得到了较好的拟合结果。     

一种基于深度生成模型的ADS-B信号增强和目标识别方法

自动相关监视广播数据(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)信号在航空领域通信中占据非常重要的地位,其检测、分析对航空运输安全保障意义重大。ADS-B信号常常带有噪声或干扰,这使得直接解码的准确性受到影响。为了更好地捕捉ADS-B信号的信息提升其准确性,提出了EASTR深度学习模型。所提模型首先使用基于非因果扩张卷积和残差网络结构的方法,对原始含噪ADS-B信号进行降噪与增强;随后,经过降噪处理的信号被转换为星群图像,再利用多层感知机进行分类识别。收集了5 000条来自不同飞机的ADS-B信号数据,在此数据集上将EASTR与其他同类模型进行比较。实验结果表明：不同信噪比下EASTR均在准确率上优于其他模型。通过消融实验验证了数据增强模块的效能。     

基于oCSE-BS方法的动态因果网络构建研究

科学构建观察现象背后因果关系是各领域研究的一个基本问题。oCSE是构建动态因果网络的一种经典方法,它通过依次寻找单个节点的因果父集逐层构建网络,区别于当前通用的由成对节点间因果关系简单合成网络的思路。oCSE能够更充分利用数据生成高质量网络,但其存在两点局限：当出现多重传递性或共因性因素时易误判因果关系;大量测算对比致使时间效率偏低。为克服上述局限,本研究提出一种改进方法oCSE-BS:引入贝叶斯评分推断特殊情况下测试节点与目标节点的因果关系,避免引入伪父节点,提升识别因果关系的正确率;采取早期丢弃策略过滤弱相关节点,避免完全搜索带来的高计算量,提升算法运行的时间效率。经验证oCSE-BS在生成网络质量和时间效率方面均优于oCSE,同时发现其运行效果对网络规模、网络稀疏度敏感度较高,对样本噪音敏感度较低。     

旋转电机的机电耦合电路

利用机电系统的类比关系 ,将旋转电机的机械运动系统转化成等效电路 ,从而导出了旋转电机的机电耦合电路。