一种新的交通流视频检测方法

提出一种基于彩色虚拟检测线的交通流信息视频检测方法．该方法通过分析光照、车道和阴影等模型之间的相互关系来判断车辆的存在，提高车流量检测的性能．通过引入色彩饱和度信息、自适应背景更新和运动检测，有效地区分阴影和车辆；通过二叉决策树来分析车辆的压线过程，提高了车流量检测的可靠性；通过一维视频跟踪的方式，解决了车辆速度检测的难题．试验结果表明，所采用的局部区域检测方法大大提高了交通流信息检测的实时性，且车流量检测的准确率可提高到98％．     

核心元素的特征及其在决策树生成中的应用

利用粗糙集约简的辨识矩阵，给出属性是核心元素的充要条件为该属性是辨识矩阵中单元素集．利用上近似与下近似给出了判断是否核心元素的两个充分条件，指出利用核心元素简化决策树比用熵函数ID3方法简化的决策树更简单．     

具有不确定执行价格的期权定价模型

利用随机微分方程和鞅方法，讨论了具有不确定执行价格的欧式期权的定价模型，获得具有不确定执行价格的欧式看涨期权及欧式看跌期权定价公式．     

枝桠材栽培灵芝研究初报

分别利用原木段木和枝桠材熟料栽培灵芝新6、8、6、12、13、韩1、韩3、日1、日2、S1、K2、18、19号菌株，每个菌株接种180袋，设3个重复，每个重复60袋。先在培养室内培养菌丝生长15～20d将栽培袋移至荫棚脱袋埋土栽培。结果表明：用枝桠材栽培灵芝的生长周期比用原木段木栽培的缩短6～26d，产量可提高13．61％～69．44％用枝桠材栽培灵芝对灵芝的产孢量影响不明显，但产孢始期可缩短4～19d，产孢持续时间可缩短2～10d。     

基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法

首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上，并建立这些结点的索引表，然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径，这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集，该算法只需扫描事务数据库一次，由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少，该算法可以挖掘中短模式的海量数据，具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能，通过大量的实验数据进行比较。该算法的速度约是Apriori算法的10倍。     

管理分类规则的广义决策树

为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用 ,提出了广义决策树结构。它将传统决策树的结构进行扩展 ,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则 ,且易于表达规则之间的关系。提出了有效的优化策略。以此树为基础 ,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一 ,并提出了相应的算法。实验结果证明 ,广义决策树克服了传统决策树的缺点 ,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则     

一类加权连续属性的多变量决策树构造方法

首先利用粗集理论和模糊聚类理论确定连续多变量属性的选择问题,然后利用聚类中心算法建立等级标准中心以解决连续变量的区间划分问题,其次将等价关系相对泛化的概念用于决策树中多变量检验的构造。最后通过实例说明了本方法是可行的。     

公用管网接入定价研究

基于公用管网的垄断特性,分析了纵向一体化与纵向结构分离两种公用管网接入定价类型的特点、适用条件及其在我国的应用,并基于拉姆塞原则,构建了两种类型的接入定价模型,在此基础上,从下游市场势力、禁止基于用户身份的价格歧视及下游用户之间和最终消费者之间的竞争性等方面对接入定价的影响因素进行了探讨.     

资产证券化在PPP存量资产管理中的应用研究

PPP是我国政府在经济新常态和地方政府债务管理等背景下所做出的尝试和努力,虽起步较早,但相较英美等发展成熟国家仍有较大差距。上位法缺乏、体制机制不完善等,使得我国PPP项目在近年来的快速发展中出现了操作不规范、政府隐性债务增大等问题。当下,规范PPP项目发展和加强风险管控已刻不容缓,此举将有利于其可持续发展。PPP项目期限长、所需资金量大,期限转换及融资需求等均需要完善的配套金融服务体系,因而金融服务体系在ppp项目中扮演着不可或缺的角色,也将是PPP规范发展的重要抓手。基于PPP存量资产管理需求、现金流特征及金融体系的重要性等,本文选择以PPP资产证券化为角度分析并提出建议,以期在完善PPP金融服务体系的同时,推动PPP在我国的可持续发展。     

基于累积前景理论的智能电网多零售商服务评价

基于累积前景理论,引入奖惩罚劣[-1, 1]算子和灰关联决策系数对选取多零售商评价指标进行处理,得到新的前景价值函数,计算出各零售商的综合前景值进行排序,并与期望效用值下的排序进行比较,算例表明综合前景值更能反映出用户的真实评价。用户更喜欢在一个服务合同中提供多种措施的零售商。给予用户一定的消费者激励可以提高他们对零售商服务评价的满意度,并且能够弥补技术不完善和服务态度欠缺给用户带来的损失。