态射范畴中的极大rigid对象

对任意的域k上的有限维代数A, 记M为A的有限生成投射模的态射范畴.本文利用A的支撑\tau-倾斜模给出了M 的极大rigid对象的分类.特别地, M中的任意的基本的极大rigid对象的不可分解直和项个数恰为2|A|.     

基于UML的供应链危机预警支持系统的建模与开发

介绍供应链危机预警支持系统，它能够对供应链运营过程中所面临的危机进行事先的识别与判定，从而及时地为供应链系统经营者决策提供参考和警告，从而有效防范风险。然后用统一建模语言UML(United Modeling Language)从功能角度对供应链危机预警支持系统进行建模，即需求模型，对象模型和体系结构模型三个子系统的建模；并开发供应链危机预警支持系统原型，实现及时预警功能。     

基于脑机接口的自动驾驶意图研究

为了得到驾驶员在驾驶过程中的驾驶意图,通过采用理论分析与实验、仿真相结合的方法对大脑不同区域的脑电信号进行研究分析;设计模拟驾驶实验,建立脑电信号采集系统,采集驾驶人在左转、右转、直行前指定时间窗内的脑电信号;对采集的脑电信号运用小波包变换等方法进行信号分析处理、提取特征参数;建立粒子群算法的支持向量机模型和神经网络的驾驶意图识别模型;并对更高识别率的驾驶意图信号转换为相应的指令控制车辆实现自动驾驶。结果表明：粒子群优化算法的支持向量机的识别率最高达到73.53%,粒子群算法的神经网络识别模型具有更高的识别率最高可以达到92.9%。     

基于加权特征子空间的支持向量机核函数研究

针对数据分类交叉空间易错分问题,提出一种基于加权特征子空间的支持向量机核函数方法。该方法利用加权特征子空间与稀疏表达等相关理论进行支持向量机核函数优化,首先利特征子空间重叠率与数据的信息熵对数据特征进行加权,再通过对L_1范数正则项的加权处理调节异类数据间的稀疏性和同类数据间的稠密性;最后对处理好的数据进行分类测试。仿真实验表明该算法能够在一定程度上提升分类效果,以达到优化核函数的目的。     

我国金融服务业的软实力影响因素分析

随着改革开放的不断深化,我国金融业快速发展,金融实力显著提升。通过阐述"软实力"的概念,探讨我国金融软实力影响因素。从国家软实力、文化软实力、城市软实力出发,研究软实力的真正内涵,结合金融业特征,运用决策试行与评价实验室分析法,对金融软实力的影响因素进行了深入的分析,认为金融政策、金融规模、金融人才等对金融软实力具有很大影响,并针对我国提升金融软实力提出了建议。     

复杂道路环境中前方车辆检测方法研究

为提高前方车辆检测在不同道路环境中的鲁棒性和实时性,提出一种基于支持向量机的多传感器融合前方车辆检测方法。系统工作前利用多传感器数据融合建立雷达坐标与图像坐标的转化关系,以毫米波雷达在各种复杂道路环境中前方障碍物的检测数据为基础,利用支持向量机(SVM)训练分类器构建车辆与非车辆识别系统,最终根据车辆宽高比的统计规律建立前方车辆识别窗口。道路试验结果表明该方法前方车辆识别准确率为90.7%,单帧图像的处理速度为35ms,对于不同道路环境中的前方车辆检测表现出了良好的稳定性和准确性,总体性能取得较为显著的提高。     

SVR—CKNN预测用于HIV-1蛋白酶抑制剂QSAR建模

为提高药物定量构效关系（QSAR）模型预测精度,发展了一种新的QSAR建模方法SVR—CKNN。该法基于支持向量机回归（SVR）自动筛选化合物结构描述符,以k-最近邻建立多个子模型实施组合预测（CKNN）。应用于49种HIV-1蛋白酶抑制剂QSAR研究,留一法预测结果表明SVR—CKNN预测精度明显优于多元线性回归（MLR）、逐步回归（SLR）、偏最小二乘回归（PLS）和神经网络（BP—ANN）等传统模型。SVR—CKNN基于结构风险最小,具非线性、适于小样本、泛化推广能力强、稳定性好、不依赖操作者经验等诸多优点,在药物设计等研究中应用前景广泛。     

现代农村物流金融中心诸利益主体的博弈分析

现代农村物流金融的特殊性,要求现代农村物流金融中心的建设必须由地方政府、物流企业、商业银行、民间资本或境外资本持有者等诸利益主体共同参与来完成,诸利益主体的行为不同程度地影响着现代农村物流金融中心的建设与完善。本文运用多人合作对策理论,建立一个四方博弈模型,分析现代农村物流金融中心建设过程中诸利益主体间应如何分配其合作收益,这无疑对现代农村物流金融中心的建设,发展现代农村物流,发展新农村经济有着极其重要的意义。     

复杂曲面拟合的相关向量机模型及其泛化能力

介绍相关向量机回归(RVM,Relevance Vector Machine)的基本原理。分析采用高斯径向基核函数时,核函数参数与模型性能之间的关系,并给出核函数参数选择建议。针对一个复杂非线性函数,采用均匀网格取样,并分别增加正态分布噪声和均匀分布噪声,分析RVM回归分析的拟合和泛化能力并与支持向量机(SVM,Support Vector Machine)回归模型作了比较。结果表明,SVM对样本数据的拟合能力优于RVM。但对于非训练样本,RVM的泛化能力要优于SVM,而且RVM模型更加稀疏,且在给出预测值的同时能够给出预测值的置信区间。     

三峡库区资源环境决策支持系统应用研究

应用相空间重构理论原理和算法,将混沌理论和决策支持系统有机结合,提出了建立三峡库区资源环境决策支持系统数据预测分析方法.并将分析方法成功应用于三峡库区资源环境预测实证研究中,经数据分析,证明该模型应用在三峡库区资源环境预测中是可行的、合理的,有很好的预报精度和应用价值.