防沙治沙生态补偿模式创新研究

防沙治沙是西部地区生态建设的核心内容,创新治沙补偿模式并以此加大林业资金投入是根本保障。近年来,治沙投入有所增加、财政补偿逐步提高、治沙绩效相对显著,但现有补偿模式仍然存在资金投入严重不均、补偿标准亟待完善、来源无法保证和落实力度不够等问题。因此,创新治沙补偿模式,必须对治沙补偿战略重新定位、推进补偿方式创新、改进财政补偿标准、加大农村地区投入和改革治沙协调机制。     

“十一五”时期京津冀地区服务业企业对政策的满意度及影响因素分析

文章通过对京津冀地区具有一定代表性的服务业企业进行问卷调查,获取服务业企业对＂十一五＂期间政策的认知水平和体验水平、企业的规模和效益等基本情况、企业发展过程中遇到的问题等数据。文章利用有序逻辑回归模型,对影响服务业企业对＂十一五＂期间政策体验水平的因素与作用机制进行了分析,研究结果表明：认知水平、员工人数、企业效益、行业地位、行业类型、所有制类型和企业发展中遇到的问题等因素对服务企业政策体验水平具有显著影响。     

类图-过程蓝图联合模型转换研究

通过给出每个MCP模型元素与XML文档元素之间的一一映射关系,建立了整个MCP模型与XML文档的双向转换规则,并设计了转换算法,实验证明了该转换规则的有效性,使MCP模型能够以XML文档的形式表示,有利于存储、交换和网络传输。     

隐马尔科夫模型在词性标注中的应用

文章从一阶隐马尔科夫模型（HMM）的定义及其基本问题出发,把词性自动标注描述成HMM模型的一个应用,并给出了语料库中统计计算各个模型参数的方法,其中对词性序列的检测和最佳词性序列的生成方面进行了较详细的描述和研究。     

视距和潜意识行为对行人交通流的影响

在行人交通流格子气模型的基础上,考虑行人视距和潜意识行为提出了视距和潜意识行为作用的行人流格子气模型,并进行计算机数值模拟.结果表明,在行人交通中,潜意识和视距对行人交通的影响非常重要,尤其是视距对行人交通的影响更为明显.考虑行人视距的作用可以较大幅度的提高行人的平均速度,考虑潜意识的作用在一定程度上可以有效缓解堵塞的发生,同时考虑潜意识和行人视距的作用,不仅可以提高行人的平均速度,也可以有效的缓解堵塞现象.     

长短桩复合地基荷载分担比的试验研究

为了研究长短桩复合地基竖向荷载分担比的变化规律,在室内模型试验的基础上,对不同桩间距、垫层厚度、长桩长度、短桩长度、长桩模量和短桩模量等情况下长短桩复合地基荷载分担比的变化性状进行了分析。结果表明,随桩间距的减小,长桩和短桩的荷载分担比均增大,桩间土的荷载分担比减小,通过减小桩间距来提高长桩荷载分担比是不经济的;随垫层厚度的增加,长桩的荷载分担比减小,桩间土的荷载分担比增大,短桩的荷载分担比变化较小,垫层的设置能明显改善桩、土荷载分担的分配;随长桩长度的增加,长桩的荷载分担比增大,桩间土的荷载分担比减小,短桩的荷载分担比变化较小,增加长桩长度能一定程度提高长桩荷载分担比;短桩长度对荷载分担比的影响较小;随长桩模量的增大,长桩的荷载分担比增大,桩间土的荷载分担比减小,短桩的荷载分担比变化较小,增加长桩模量能显著提高长桩荷载分担比;随短桩模量的增大,长桩的荷载分担比减小,短桩和桩间土荷载分担比均增大,增加短桩模量对荷载分担比分配有一定影响。     

基于SWRL的应急案例库的知识表示及推理方法研究

针对当下在公共社会领域中突发应急事件的信息量庞大,难以为应急决策系统提供快速支持的热点问题,深入研究了基于SWRL的应急案例库的知识表示以及推理方法。首先定义了应急案例库中的相关概念,并采用语义上具有较强能力的OWL(Web Ontology Language)作为应急案例库Ontology构建的基础。然后引入SWRL(Semantic WebRule Language)来进一步构建应急案例库的规则机制并改善OWL在推理能力方面的不足。最后运用SWRL推理规则与Jena推理机对应急案例库中的规则进行了进一步的整合与推理现实。仿真结果验证了SWRL推理规则的有效性与正确性。     

串并联管路条件下的油水两相流动综合模型

油水两相混合流动是油田开发过程中常见的流动形式。然而,目前的研究主要局限于单一恒径管道内,缺乏对并联或串联管路等复杂管路内流体流动的研究。本文基于管路串并联理论、流型转变准则、双流体模型和均相流模型,建立了复杂管路油水两相流动的综合模型,结合实例对该模型进行了验证,与数值模拟结果进行了比较。研究结果表明,该模型对油水两相在复杂管路中的分流情况和压降均表现出了良好的预测性,在两相体积含水率分别为0%~100%条件下,模型预测的绝对平均百分误差最高为14.4%,总体平均误差为9.8%。     

基于灰色PSO-ANFIS模型的船舶横摇运动预报分析

为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(Grey Particle Swarm Optimization-Adaptive Neural-fuzzy Inference System, GPSO -ANFIS)。GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统,再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型。其中灰色模型用于横摇数据的预处理,以便削弱横摇状态中的非线性影响因素。最后通过实船“育鲲”轮的横摇数据进行仿真实验,实验结果验证了GPSO-ANFIS模型的实用性和可行性,具有较高的预测精度。并为船舶航行智能化提供了一种有价值的理论依据。     

射电源的流量密度与核主导系数的关系及相对论束流模型

计算了2个河外射电源样本的核主导系数,并研究了核主导系数与核及延展元的流量密度的关系。结果显示：当核主导系数较小时,核主导系数与核流量密度线性相关;当核主导系数较大时,核流量密度与核主导系数没有相关,而与延展元流量有线性相关。因此,2个样本的这些关系依赖于流量密度与核主导系数,利用相对论喷流模型能解释用2个样本所得到的相关结果。