汉语阅读对英语阅读影响的研究

根据语言临界值假设以及语言相互依存假设设计了一项实证研究,数据分析表明,英语语言水平制约着汉语阅读能力的迁移,如果英语语言水平达到一定的临界值,汉语阅读能力向英语阅读迁移;在英语语言临界值中,英语词汇起着重要作用;推理和归纳等高层次的阅读技能受汉语阅读能力的影响最明显;而汉语阅读能力和技巧的不足也影响着正迁移过程,影响英语阅读能力的迅速提高。     

模糊综合评判法及其在人才选拔中的应用

将模糊数学的理论方法应用于学生能力的综合评判中,提出了一种人才能力量化的评判方法.通过实例说明该方法的可行性,为人才招聘与人才选拔提供一种新的方法.     

五大举措六项内容权利推进自主创新——访安吉县科技局局长徐人良

近年来,安吉县委、县府始终把坚持科技进步放在全县经济社会协调发展的重要位置,提出了"奋战五年,再造安吉"的经济发展战略总体思路,科技创新能力不断增强,科技服务体系进一步健全,科技水平和综合能力有了新的提高,科技对经济和社会发展的支撑和引领作用日益明显.     

基于多模块关系网络的2D足迹分类

由于足迹数据的样本量有限,类间差小、类内距大,一般方法难以获取有效的足迹特征表示,导致足迹分类准确度不高.针对双模态2D足迹分类问题,文中提出一种基于小样本学习的多模块网络算法(MulRN),该算法在嵌入单元与关系单元使用了多个模块来提高网络的特征提取能力与特征度量能力,使用具有多分支结构的Inception模块与MR...     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

机群出动能力的Markov模型

以往在评估武器装备的效能时,只注重其基本性能和作战能力,而忽视了包括出动能力在内的可用性指标,而作战仿真中这类指标往往是决定仿真真实性的关键。建立了有备份飞机条件下机群出动能力的Markov模型。根据故障率和所需出动飞机的数量,确定了备份飞机数量和维修组数,所模拟得到的数据曲线符合实际情况,可应用于陆基或舰基机群出动能力的评估和分析,其分析方法对优化飞机装备配备和保障资源配置具有重要意义。     

多阶段任务系统任务持续能力仿真模型研究

多阶段任务系统(PMS)是一种典型的复杂系统,它包括多个在时间上连续且无相互重叠的阶段任务,执行作战与使用任务的武器装备多数属于这种复杂系统。分析了PMS及任务可靠度、可信度和任务效能等任务持续能力评价参数。结合实际装备系统大都属于可用马尔可夫过程进行描述的可修复系统的特点,为简化模型复杂程度提出了一些合理的假设条件。在此基础上,结合多阶段任务系统自身特点,通过分析多阶段任务系统任务持续能力建模仿真步骤,多阶段任务系统任务效能仿真方法,建立了基于Petri网的多阶段任务系统任务效能多层仿真模型。最后结合常见的"靶场打靶"任务进行了实例验证,并对仿真结果进行了分析。     

基于改进DEA模型的工业企业技术创新能力评价

针对传统数据包络分析(DEA)方法的C2R模型存在的无法对有效的决策单元加以区分以及输入和输出指标权重分配不合理问题,通过引入两个虚拟决策单元,建立了区分有效决策单元的改进DEA模型.利用该模型可以求得各决策单元的公共权向量,从而实现了对所有决策单元的区分和排序.通过将该模型应用于工业企业技术创新能力评价,验证了该模型可以区分传统C2R模型求得的有效决策单元,并使对决策单元的评价更为合理.     

基于广大极值分布的高频极值条件VaR模型

在考虑当前预期和波动性条件下,为了有效地捕获极端条件下收益率时间序列动态特征,提高VaR的度量精度,建立了基于高频数据的条件极值VaR模型.应用智能优化算法对条件极值分布的时变参数进行估计,考察了在不同样本容量分块下的条件极值VaR,并对VaR计算结果的精度进行了Kupiec-LR检验和动态分位数检验.研究结果表明,基于高频数据的条件极值分布较好地拟合了极端条件下的收益率特征,与McNeil提出的传统条件极值VaR相比,应用高频数据建立在条件广义极值分布基础上的条件极值vaR的Kupiec检验DQ检验值都较为理想,表明该模型能够捕捉到我国市场风险特征,提高极端情况下风险测度能力.     

一种再制造物流网络设施定位优化方法

针对包含正向和逆向的再制造物流网络,提出一种由3种设施组成的2层物流设施定位优化方法,并给出0-1整数规划模型.基于遗传算法的全局搜索能力,全面考虑了正向流和逆向流及其它们之间的相互约束处理,避免了传统拉格朗日启发式算法中求上下限的繁琐计算过程.仿真实验表明提出方法的有效性.