连续函数超空间

基于空间X到空间Y的连续函数族作为乘积空间X×Y的闭子集组成的超空间CL(X×Y)的子空间 ,在限制Y为Hilbert方体Q时 ,得到连续函数超空间C(X ,Q)同胚于Q的伪内部s;在限制X为单位闭区间I时 ,考虑连续函数超空间C(I,Y)在CL(I×Y)中的闭包 ,得到其元素到Y的投影是连续统 ,且投影随I中的点连续变化 ,并举例说明了即使X为单位圆盘 ,上述第二个结论也不能成立 .     

第三方物流企业战略联盟的发展模式分析

我国物流企业普遍的规模不足与战略资源短缺阻碍了企业竞争力的形成，企业孤立经营的传统模式需要被打破．我国加入WTO后，企业之间需要从对立竞争向合作竞争转变，而这一转换过程最有效的组织方式就是建立企业之间的战略联盟．本文分析了我国物流企业战略联盟的几种发展模式，提出适合我国第三方物流企业发展的动态联盟模型，并对如何保持成功的联盟关系给出一些建议．     

多载波CDMA中的多用户判决反馈检测器

提出了基于多载波的最小均方误差(minimummean squarederror,MMSE)多用户判决反馈检测器(deci sion feedbackdetector,DFD)。MMSEDFD具有结构比较简单且性能优于线性多用户检测器(LMMSE)的特点。多载波系统相对于传统的单载波系统能够有效地消除频率选择性衰落。在多载波的合并上,采用了等增益合并(equalgaincombination,EGC)和最大比合并(maximalratecombination,MRC)方式。仿真表明,MC DS/CDMA系统中的MMSEDFDEGC接收机和MMSEDFDMRC接收机相对于LMMSE接收机可以提高系统性能,特别是MMSEDFDMRC接收机能够明显提高系统性能。     

基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)及符号常数模算法(SCMA)迭代中的大量乘法运算会产生延时的不足，提出了双层符号常数模算法(DSCMA)。该算法采用逐级取符号的办法，将迭代过程中的大量乘法运算转化为比较运算，大大减少了计算量。而基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡器，具有收敛速度快，超量均方误差和计算复杂度小等特点。用负声速梯度信道及深海信道对该盲均衡器性能进行的仿真研究表明：该盲均衡器对多径干扰有良好的抑制作用，对水下数据通信有很强的实用价值。     

2-［(1’S,2''R)(2''-羟基-1’,2’二苯基乙基)氨基］-3,4-二酮环丁烯硫醇钠的表征与应用 

针对2\[(1’S,2’R)(2’羟基1’,2’二苯基乙基)氨基\]3,4二酮环丁烯硫醇钠的结构，通过元素分析，红外光谱及核磁共振进行了表征，并考察了它与常见金属离子的作用。实验表明，该化合物是一个优良的手性配体。     

基于层次分析法的第三方运输企业选择

针对我国物流尚处于初级阶段，企业物流需求不断增加，而真正符合要求的第三方物流企业不多的实际情况，采用层次分析法，用定量和定性相结合的方法对第三方运输企业进行了评价选择。     

环境污染下与年龄相关模糊随机种群系统的均方散逸性

讨论了一类在环境污染下与年龄相关的模糊随机种群系统,该系统受随机和模糊两种不确定性因素的影响.在有界条件(弱于线性增长条件)和Lipschitz条件下,利用It8公式和Bellman-Gronwall-type引理,建立了均方意义下与年龄相关的模糊随机种群系统均方散逸性的判定准则.并通过数值例子对所给出的结论进行了验证.     

第三方物流服务质量约束下具有利他性的网购供应链决策模型*

针对单个网络商店和单个第三方物流(TPL)形成的服务供需关系,在TPL服务质量约束下构建了一个基于利他属性的网购供应链决策模型,讨论了利他属性对网购供应链系统的影响。首先在分散决策模式下,探讨了系统的均衡解和绩效;然后,分析了集中决策模式下参与者的决策和利益情况,对比分析发现分散决策模式下网络商店和TPL会因利益冲突而使系统决策失衡,从而降低了供应链参与者利润和系统绩效;在此基础上,讨论了在TPL服务质量约束下利他性与系统决策和绩效的关系,结论表明:利他属性的存在有助于改善系统决策和供应链绩效;最后,通过数值分析,进一步揭示了单方参与者具有利他性时的系统决策和绩效的变化规律,以及双方参与者切利他性互动情景下系统决策的变化规律。     

简单正交多阵SOMA(4,n)的存在性

设整数k0,n≥2,简单正交多阵SOMA(k,n)是一个n×n的方阵A,它的每一个单元格包含kn-元集S的一个k-元子集且满足:1)S的每个元素在A的每一行和每一列恰好出现一次;2)S的每个2-元子集至多出现在A的一个单元格中.总结了SOMA(k,n)存在的最新结果,并且阐述了它和相互正交拉丁方之间的关系,同时通过直接构造的方法证明了n≥5,SOMA(4,n)的存在性,并且提出了进一步研究的问题.     

基于卡方核的正则化线性判别行人再识别算法

针对行人再识别过程中存在获取的训练样本较少,真实样本分布不一定线性可分和算法识别率低的问题,提出基于卡方核的正则化线性判别分析行人再识别算法(KRLDA,kemel regularized linear discriminant analysis)。该算法首先利用核函数将样本从线性不可分的原始空间映射到线性可分的高维特征空间,然后在高维空间中构造描述数据之间邻近关系的散度矩阵,再利用正则化线性判别分析获得高维到低维空间的投影矩阵,使得数据在低维空间能够保持高维空间的可分性,从而提升行人再识别算法的识别率。在VIPeR、iLIDS、CAVIAR和3DPeS数据集上,实验结果表明所提出的算法具有较高识别率。