灰色市场下考虑非对称信息的制造商质量披露及定价策略

针对灰色市场条件下产品质量为非对称信息的情形,构建由一个制造商、一个灰色市场投机者和顾客组成的Stackelberg博弈模型,研究了制造商的质量披露及定价策略.研究表明,在产品质量和低价市场顾客支付意愿较低时,制造商的质量披露策略是向顾客隐藏质量信息,反之则向顾客披露质量信息;在定价策略方面,随着低价市场顾客支付意愿的提高,制造商可通过不断缩小高、低价两个市场的价格差与灰市投机者进行竞争.进一步地,通过与产品质量对称信息情形对比分析发现,虽然非对称信息情形下制造商具有信息优势,但制造商不一定能够获得更高的利润,且其利润并不总是受到灰市投机者的影响.最后,通过将模型进一步扩展到制造商进行质量研发,即质量为内生时的情形,结果表明上述研究结论具有较好的一致性和普适性,可为灰色市场下制造商质量披露与定价提供有益的管理启示.     

数字系统模块化分割原理及其在EDA中应用

为了加快数字系统的设计仿真，提高设计效率，提出了IP核模块化仿真方法。应用数字系统模块化分割原理，通过将数字系统分解为若干个子模块，在EDA(Electronic Design Automation)中先建立子模块系统的IP(Intellectual Property)核，再应用子模块IP核构造数字系统进行数字仿真。证明了数字系统的可分割性理论基础。应用仿真结果表明：采用IP核模块化仿真方法能够简化数字系统设计仿真，提高设计效率。所提出的IP核模块化仿真方法具有较好的实用价值。     

基于FPGA的4096点基-4 FFT模块的实现

现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray,FPGA)技术,具有集成高度、逻辑实现能力强等特点,已经成为数字系统设计的重要技术之一。数字脉冲压缩技术可靠性高,灵活性好,可编程,在现代雷达中广泛应用。快速傅里叶变换(fastFouriertransform,FFT)是一种实现数字脉冲压缩的高效、灵活的方法,也是实现雷达数字信号中重要技术。首先说明了基4FFT的基本知识,然后介绍了如何使用Xilinx的FPGA的来实现雷达信号处理机的数字脉压的核心———4096点FFT模块。     

一种基于DSP的多机通信系统的实现

介绍了一种多台基于DSP的电机智能保护装置与PC机之间实现高速远距离串行通信的方法。该系统采用PC机作为上位机,多台基于TMS320C32芯片的电机智能保护装置作下位机,充分利用了PC机的容量大,人 机界面友好以及DSP芯片速度快、实时性强等优点,同时CPLD技术的应用使得整个系统完全可编程,很好地实现了对现场数据的采集,处理和传输,大大提高了整个系统的性能。     

基于DSP激光防撞雷达动态成像校正算法的实现

激光防撞雷达是给飞行员提供预警的前视系统。分析研究了激光防撞雷达动态成像的校正算法及其在DSP上的实现。首先根据激光防撞雷达动态成像的特点,分析了图像几何失真的原因及校正的重要性,给出一种动态校正的缩略算法,并对该算法进行了描述。由于算法的运算量庞大,阐明了选择DSP的必要性。最后介绍了基于TMS320C6201EVM的激光防撞雷达动态成像校正系统,并在该系统上实现了运动目标的实时校正。     

数字运动员人体模型及其仿真研究

提出了数字运动员的概念，讨论了基于树型的人体结构模型及其逆运动学和动力学模型，最后结合举重运动员的抓举动作介绍了一种基于知识的数字运动员的新型的人体模型的仿真系统结构，其可以很好地解决关节空间的冗余参数的优化问题。     

非对称信息条件下上市公司操纵利润的动因分析

一方面由于内部人的利益驱动，诸如追求较多的津贴、炒作股价以套利，使得作为内部人的经理存在操纵公司利润的动机和偏好；另一方面由于经理人拥有关于公司与其当前以及未来的收益流的信息，这些信息是当前和潜在的股东所不拥有的(即在公司经理与股东间存在信息的非对称性)，这就给经理人操纵利润创造了条件，所以上市公司在不同程度上存在利润操纵。信息非对称的程度越高，利润操纵的可能性就越大，而且利润操纵的程度也就越深。文章先介绍非对称信息与利润操纵间的关系，然后从经理人迎合股价炒作以获得资本利得的角度分析上市公司操纵利润的动因。     

虚拟环境中一种基于密度聚类的区域划分算法

为支持虚拟环境中大规模用户共享资源,需解决虚拟空间中用户集合划分问题,即把用户对象分配给多个服务器。由于用户不可预知的移动和交互,可能导致部分服务器负载过重。现有的划分思想注重于服务器负载的重分配,但是用户的移动和交互为划分也应作为主要考虑因素。据此思路,提出一种基于密度聚类的改进型划分算法(DCA)。该方法改进密度聚类中的邻域半径(Eps)和最小数目阈值(MinPts)因子,提出了基于移动视窗方法的密度聚类方法。同时,提出不一致性事件的概念以验证所提方法的有效性,并给出了实验结果。     

有向相似性对协同过滤推荐系统的影响研究

为研究用户的相似性对协同过滤个性化推荐算法的影响,认为用户的有向相似性应该由邻居用户指向目标用户,而非由目标用户指向邻居用户。基于该思想,提出了一类改进的协同过滤算法。通过对Movielens数据集的实验分析,结果发现改变用户相似性的方向可大幅提高推荐结果的准确度和推荐列表的多样性。进一步,强化相似度高的用户的推荐强度可大幅提高推荐效果,算法的准确性可提高17.94%,达到0.086 4,当推荐列表的长度为10时,推荐列表的多样性可达到0.892 9,提高20.9%。该工作表明用户相似性的方向是否合理对推荐算法具有非常大的影响。     

A CLUSTERING ALGORITHM FOR MIXED NUMERIC AND CATEGORICAL DATA

Most of the earlier work on clustering mainly focused on numeric data whose inherent geometric properties can be exploited to naturally define distance functions between data points. However, data mining applications frequently involve many datasets that also consists of mixed numeric and categorical attributes. In this paper we present a clustering algorithm which is based on the k-means algorithm. The algorithm clusters objects with numeric and categorical attributes in a way similar to k-means. The object similarity measure is derived from both numeric and categorical attributes. When applied to numeric data, the algorithm is identical to the k-means. The main result of this paper is to provide a method to update the “cluster centers“ of clustering objects described by mixed numeric and categorical attributes in the clustering process to minimise the clustering cost function. The clustering performance of the algorithm is demonstrated with the two well known data sets, namely credit approval and abalone databases.