企业家信心与通货膨胀——基于省级动态面板数据模型的分析

以2004-2010年中国30个省市、自治区（除西藏外）的面板数据为样本,通过构建动态面板数据模型,利用系统GMM估计实证研究了企业家信心对我国通货膨胀的影响.研究结果表明,企业家信心指数与通货膨胀呈正相关,即正向的企业家信心冲击会导致通货膨胀的上升.因此,政府在制定财政政策和货币政策时,应该考虑到企业家信心对通货膨胀的影响.     

河口海岸模型验证方法及其性能比较研究

模型验证是河口海岸模型建立和应用的关键步骤,传统的方法包括主观评价、可视化技术、误差估计及统计检验等量化方法,但各种验证方法的性能优劣尚无明确的结论。为探讨各种方法的性能,本文对常用的几种量化方法的性能进行比较,并提出了一种基于统计检验的定量的模型验证方法。研究表明:即使在模型数据的误差明显时,Skill、相关系数和决定系数也可能保持较大的值,因此使用这些量化指标进行模型验证需谨慎。相对于绝对误差、均方根误差、Skill等常用量化指标,统计检验法既能有效地量化模型模拟的误差,亦能有效减小模拟结果中的异常值对整体模拟效果的影响。由于误差分布的原因,统计检验方法不适用于往复流的流向验证。     

基于正、负关联规则的数据挖掘探讨

传统的关联规则只关注于挖掘出项集间的正关联规则,但在实际应用中负关联规则同样隐含着有价值的信息.本文首先给出了正、负关联规则的定义及支持度和置信度的函数表示,重点分析了关联规则中"支持度—置信度"架构的局限性,提出了利用项集的相关性来解决关联规则中正、负矛盾规则出现的问题,同时针对置信度的设置进行了研究分析,最后对负关联规则挖掘的算法进行了讨论,旨在为关联规则的研究奠定基础.     

一种基于立方格的散乱点云曲面网格化方法

提出一种新的基于小立方格的网格化方法。首先将空间划分为小立方格, 计算小立方格位于物体表面的可信度, 然后对可信度高的小立方格进行重采样, 最后依据小立方格的空间邻接关系连接重采样点, 形成三角网格。与Marching Cube方法相比较, 该方法不需要考虑等值曲面(iso-surface), 不需要计算小立方格8个顶点的符号, 通过法向一致性区分物体表面的内外。实验表明该方法适用于拓扑变化复杂的散乱点云的景物建模, 效果良好。     

A131钢焊接接头安全疲劳寿命的实验研究

低温环境下焊接接头的安全疲劳寿命,是冬季海洋平台构件抗疲劳设计与可靠性评定的基础。利用概率统计的方法,得出了在小样本实验条件下,当疲劳寿命服从对数正态分布时安全寿命与中值实验寿命之间的关系。在PLG-300 kN高频疲劳试验机上,测定了在-25℃环境下海洋用钢(A131)焊接接头试样在5种不同应力水平下的疲劳寿命,并得出了其中值S-N曲线。利用对数疲劳寿命标准差的经验取值,得出了焊接接头对应一定置信度下不同安全概率的低温疲劳寿命表达式。结果表明,利用此关系式可以大大减少实验的样本数目。从低温疲劳实验的相关系数可以看出,用线性拟合来回归中值S-N曲线是成功的,而且根据不同的安全概率,可以计算出不同的安全疲劳寿命。     

一种基于粗糙集的决策树规则提取算法

文章提出了一种新的决策树构建算法，算法选择使生成的规则满足给定可信度阀值且支持度最大的属性作为结点，不仅简化了生成的决策树；且可以根据用户输入的可信度，得到相应的决策规则集，提高了决策树的泛化能力，有效地去除了噪音规则。应用实例分析，结果表明算法提取的决策规则简洁有效。     

分布式关联规则挖掘算法研究

在对分布式关联规则挖掘的三种主要算法：CD算法、DD算法及FD算法的原理及实现步骤进行详细的阐述的基础之上,得出其各自的优缺点,并指出FD算法在网络通信效率和算法灵活性方面更具有优越性。     

箱子装载问题的算法研究

1　引言　　设有ｎ件物品 ,每件物品的体积分别为ｓ1,ｓ2 ,… ,ｓｎ,且 0 <ｓｉ≤ 1(ｉ =1,2 ,… ,ｎ) .现有一批箱子 ,每只箱子的容量为一个单位 ,现在的问题是能够容纳这ｎ件物品的箱子至少需多少只 ?此问题为著名的ＮＰ复杂问题 ,迄今在多项式时间内尚无求解的办法 .但可用近似算法求解 ,使结果接近最优解 .对于此问题 ,有 4种流行的求解算法 :( 1)最先匹配法 (ＦｉｒｓｔＦｉｔ ,ＦＦ) ;( 2 )最优匹配法 (ＢｅｓｔＦｉｔ ,ＢＦ) ;( 3)最先匹配递减法 (ＦＦＤ) ;( 4 )最优匹配递减法 (ＢＦＤ) .这 4种算法的时间复杂度均为Ｏ(ｎ×ｌｏｇ(…     

雾霾天气车辆检测的改进YOLOv3算法

针对传统YOLOv3算法中存在检测框定位不精确的问题,提出了一种改进的YOLOv3算法用来重新估计检测框位置,提高智能汽车在雾霾交通环境下的定位精度。首先运用图像去雾算法对采集到的图片进行预处理,然后构造定位置信度替代分类置信度作为参考项来选择估计检测框位置,并改进非极大值抑制（NMS）算法,引入软化非极大值抑制（soft-NMS）,最后使用加权平均的方式来更新坐标位置,以达到提高定位精度的目的。实验结果表明,先经过单尺度retinex去雾算法处理图片,再通过改进的YOLOv3算法进行车辆检测,与使用原始的YOLOv3算法进行检测相比平均精度均值mAP（mean average precision）提高了0.44%,在满足检测实时性的同时,能够检测到更多的目标,对检测车辆的定位也更加精确。     

基于贝塔分布的最优置信区间研究

基于贝塔分布的概率特征性质,该文研究了一类特殊的贝塔分布的最优区间估计; 进而,将得到的区间估计与等尾置信区间进行了比较.结果表明:使用最短置信区间作为未知参数的区间估计,估计的精度得到显著提高.最后,利用数值模拟的方法给出了贝塔分布的最短区间估计用表.