SWIFT伽玛暴的谱延迟距离指示器

早期研究发现,BASTE长暴的相对谱延迟RSL是一个有用的宇宙距离指示器。本文从SWIFT卫星数据中,挑选10个单脉冲长伽玛暴(T90>2.6)作为样本,对样本进行降噪和去除背景,用交叉相关函数分析1,3能道的谱延迟,通过拟合研究各脉冲参数Asymmetry,Fm,Fp,tm,FWHM,τ31和相对谱延迟的关系,发现相对谱延迟和红移具有很好的相关性,这充分表明SWIFT长暴的相对谱延迟仍然是一个很好的红移指示器。     

基于PSO优化LS-SVM的小样本非线性协整检验与建模研究

针对小样本非线性时间序列，根据非线性协整的定义，利用基于粒子群优化最小二乘支持向量机的方法，对小样本非线性协整关系检验与非线性误差修正模型建模进行研究，设计了方法的 逻辑流程. 对舰船维修费指数与物价指数进行实证研究，在协整关系类型判断的基础上，实现了小样本非线性协整关系的检验，建立了预测舰船维修费指数的非线性误差修正模型，并与线 性向量自回归模型进行分析比较. 研究表明：基于粒子群优化最小二乘支持向量机的小样本非线性协整检验与建模方法，刻画了小样本系统的非线性协整关系，所建立的非线性误差修正模 型具有较好的预测效果，能够有效地预测小样本非线性系统.     

某雷达天线光电标校参数自动标定系统研究

在靶场测控领域,为了对导弹运行轨道进行精确地测量,就需要对地面测控系统的测角精度要求很高,因此雷达天线角度修正参数的测定至关重要。本文采用基于图像扫描和脉冲耦合神经网络(PCNN)图象分割的处理技术实现对天线光电修正参数的自动标定,能够克服传统人工方式受可见度、人为误差等因素影响大的缺点,提高了精度与效率。     

洛阳市旅游业发展与经济增长之间关系的实证研究

本文通过描述性分析研究洛阳市旅游业发展同经济发展的关系,通过因子分析,将洛阳市同全省其余17地级市比较,得出洛阳市旅游业及其经济社会发展在全省的地位。最后通过时间序列分析及因果检验,对洛阳市1999年——2012年的旅游业及经济增长年度数据进行分析,研究二者之间的关系,得出洛阳市经济增长与旅游业发展之间存在长期均衡关系,同时短期内具有动态相关性。     

选播问题研究现状及发展

互联网传统上有3种通信模式:单播、多播、广播.伴随着下一代互联网络的发展,选播作为一种新的通信模式引起了深入研究.本文综述了选播在IPv6、MANET网络、时延容忍网、自私网络等方面的一些最新工作.最后分析了选播面临的问题,并对其研究前景进行了展望.     

地月飞行器轨道修正的建模与模拟

地月飞行器轨道的控制是一个有理论与应用价值的问题。这里提出了一种简单的设计方案,它可利用斜率为±1的直线方程作为修正轨迹模型。在此基础上,利用Matlab动态模拟了地月飞行器二维轨道修正过程。     

上市公司股权集中度对盈余管理的影响——基于创业板企业与修正的Jones模型

以创业板上市公司2014-2017年间的面板数据,采用修正的琼斯模型计算得到盈余管理程度,以动态GMM模型考察了创业板上市公司股权结构与盈余管理程度的关系。研究表明,全样本和非国有股的股权集中度与盈余管理程度之前呈现“U”型关系,国有股的股权集中度会引起盈余管理程度的增加。因此建议创业板企业积极完善治理结构,逐步实行两职分离,将股权集中度控制在合理范围内。     

线性随机延迟微分方程分裂前向欧拉方法的稳定性分析(英文)

对于带有乘性噪声的线性随机延迟微分方程,研究分裂前向欧拉方法中的漂移分裂欧拉方法的数值稳定性,包括均方稳定性和T-稳定性。在方程系数满足一定条件下,证明当步长满足一定限制时,数值解是均方稳定的。进一步,将带有特定驱动过程的数值方法应用于给定的方程,分析差分格式,得到方法T-稳定的充分条件。     

对工程地质勘察报告中错误使用规范公式的工程实例的分析与总结

勘察报告的岩土工程分析评价往往要用到规范中的有关公式。本文对部分规范公式被错用的工程实例进行了分析总结,阐述了有关公式的适用条件和各参数的取值范围。希望引起勘察同行对此类问题的重视,避免类似错误的发生,保证报告结论和建议的正确与合理。     

带可变的分布式延时的高阶Cohen-Grossberg神经网络的动力学行为分析(英文)

对于高阶和低阶CGNN的工作前人做了很多,其中论及的网络都属于文章中讨论的高阶Cohen-Grossberg神经网络的某种特殊情况.讨论了此类网络平衡点的存在性和稳定性.引理2给出了系统(3)何时有平衡点的一个判断,定理1和定理2则讨论了不同条件下引理中平衡点的稳定性.每一个引理和定理都有简单的式子便于计算和判断.研究的带有可变的分布式延时的Cohen-Grossberg神经网络的平衡点的存在性和稳定性的结果具有普遍的意义,可以用于一大类CGNN的平衡点存在性和稳定性的判定上.