决策网络计划中决策单元结构及优化方法拓展

为解决决策网络计划中随机样本空间变化而产生的模型表达上的困难,提出经拓展能够描述多个样本空间的决策单元结构.将随机规划理论引入决策网络计划的优化中,建立了新的考虑期望成本与风险等综合因素的数学模型,并通过算例实现了对模型的求解.计算结果表明:经拓展后的决策单元结构及相应的优化模型能够更为有效地解决不同样本空间下的决策问题,具有较高的理论意义与实用价值.     

试论室内设计中的冷暖设计

居室空间的冷暖度既是统一的,也是互补的。巧妙运用材质的冷暖色调来调节或控制居室的冷暖感觉,可以营造出温馨健康的居住空间,使居住者拥有良好的身心状态。     

Dynamic Model Averaging and CPI Inflation Forecasts: A Comparison between the Euro Area and the United States

The paper forecasts consumer price inflation in the euro area (EA) and in the USA between 1980:Q1 and 2012:Q4 based on a large set of predictors, with dynamic model averaging (DMA) and dynamic model selection (DMS). DMA/DMS allows not solely for coefficients to change over time, but also for changes in the entire forecasting model over time. DMA/DMS provides on average the best inflation forecasts with regard to alternative approaches (such as the random walk). DMS outperforms DMA. These results are robust for different sample periods and for various forecast horizons. The paper highlights common features between the USA and the EA. First, two groups of predictors forecast inflation: temporary fundamentals that have a frequent impact on inflation but only for short time periods; and persistent fundamentals whose switches are less frequent over time. Second, the importance of some variables (particularly international food commodity prices, house prices and oil prices) as predictors for consumer price index inflation increases when such variables experience large shocks. The paper also shows that significant differences prevail in the forecasting models between the USA and the EA. Such differences can be explained by the structure of these respective economies. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

具有常余维数2k+2l不动点集的(Z2)k作用

设(Z₂)^k作用作用于光滑闭流形Mⁿ, 其不动点集具有常余维数r, J^r_n,k是具有上述性质的未定向n维上协边类［Mⁿ］构成的 集合.J^r_*,k为未定向上协边环MO_*的理想. 通过构造MO_*的一组生成元证明由所有维数大于2^k+2^l的上协边类及分解式中每个因子的维数都小于2^k的2^k+2^l维可分解上协边类构成.     

一种基于度量距离学习的图像检索方法

CBIR系统由于受图像低层特征的限制,制约了它的检索效果。机器学习和统计方法是一种有效的提高检索性能的方法,但通常需要大量的训练样本才能达到满意的检索精度。提出一种理想的距离度量函数,在对图像进行简单分类并提供少量训练样本的基础上,通过类的距离度量矩阵M的学习来考虑分量之间的相关性。这个度量导入二次最佳化问题的解,将训练样本类结构的倾斜最小化。试验结果表明,该方法能在学习样本极少的情况下提高检索的性能。     

基于互信息的Web文档聚类方法

由于网络信息的激增,如何充分利用大量的信息,并有效地为Web用户服务成为一个急需解决的问题。相关研究表明利用Web文档聚类的方法可以缩小信息检索的范围,提高查询准确率。通过分析Web文档的特征以及常用Web文档聚类方法的优缺点,提出了一种基于互信息理论的Web文档聚类的方法。在聚类的过程中,计算特征词之间的互信息值,根据阈值判断特征词是否属于同一类别。实验结果表明,该方法与K-Means聚类算法相比较,在准确率和召回率方面均有提高。     

空间矢量脉宽调制技术的仿真研究

空间矢量脉宽调制(SVPWM)是一种新型的PWM方法,文章介绍了其基本原理,提出了在Matlab/Sim-ulink环境下用S函数实现电压型空间矢量PWM逆变器的方法,详细描述了仿真模型的设计过程和编程要点,给出了仿真结果,并与正弦波脉宽调制(SPWM)进行了简要的比较.为基于SVPWM的电力电子变流器的研究打下了基础,并且对电力电子技术的教学也起到辅助作用.     

复空间形式的紧致全实伪脐子流形

主要研究复空间形式中具有平行法平均曲率向量的紧致全实伪脐子流形,给出了截面曲率作为全脐子流形判定条件的结果.     

变频防爆绞车电控装置的研制

在分析防爆绞车现状的基础上,阐明变频绞车电控装置的必要性。提出了一种基于空间矢量的PWM(Pu lseW idth M odu lation)算法的全数字化变频器,对空间矢量脉宽调制的理论进行了简要的介绍。该变频器主要由主回路和控制电路两部分组成。控制电路采用数字信号处理器TM S320LF2407以硬件的形式实现SVPWM(Space V ector Pu lse W idthM odu lation)波的输出;主回路中采用智能功率模块DYNEX作为功率器件。经在500 kW交流电机上实验,结果令人满意。     

依托地铁发展整合广州站域公共空间资源

广州地铁的网络化发展正在逐步走向成熟,城市公共空间在"以公交为导向"的城市规划理念(TOD)下,依托地铁发展,有效地整合功能和建立有地域性特征的发展模式是其中的关键环节.文中通过对现状和问题的分析、比较研究,用系统科学的方法,提出以地铁车站为核心、步行系统为联系纽带,形成网络化的站域公共空间体系.