基于多幅不同曝光量照片的场景高动态范围图像合成

提出了一种恢复相机成像系统光照响应曲线,合成场景高动态范围图像的方法.在满足光学成像系统相反法则的前提下,利用多幅同一场景不同曝光量的照片图像,结合最小二乘原理和B样条函数拟合方法,恢复了相机的光照响应曲线,获得图像中像素值与曝光量之间的映射关系,进而将不同曝光量的场景照片图像融合成一幅高动态范围图像.图像中的像素值与场景中对应点的真实亮度值成正比,扩大了场景图像的表示范围,增加了场景图像中高亮区和暗区的细节特征.实验表明,合成的高动态范围图像效果满意.     

轨/姿控发动机推力矢量测试平台动态特性分析

采用模态分析法解耦矩阵,建立轨/姿控火箭发动机推力与推力矢量测试平台系统的传递函数,采用有限元方法预估了固有频率,并通过实验模态分析方法对测试平台系统进行了精确测试,得出了测试平台在实际安装状态下4 kHz以内的各阶固有频率、阻尼比、主振型、留数等模态参数.验证了有限元方法的分析结果和测试平台系统的合理性,并通过仿真计算和模拟实际试车状态的实验,验证了所建立的传递函数的准确性.     

表征高温性能的沥青纯粘性稠度

利用自行研发的沥青稠度测试仪,对沥青高温流动和粘弹特性进行分析可知,粘性成分是沥青抵抗变形的关键.为此引入了0.1 s-1剪变率时的纯粘性稠度,并提出了计算方法.将高温时0.1 s-1纯粘性稠度与沥青常规高温指标和沥青混合料动稳定度进行了比较分析,结果表明:高温时0.1 s-1纯粘性稠度克服了常规指标不适宜评价改性沥青的缺点,适合作为沥青高温性能新指标.最后,分析并推荐了沥青高温0.1 s-1纯粘性稠度标准的建议值.     

含区间参数的战场资源动态调度模型及算法

战场资源调度是作战指挥领域研究的热点.首先描述了战场资源调度问题,分析了战场资源动态调度需求,在此基础上建立了包含区间参数的战场资源动态调度模型.然后设计了三种不同的贪心策略,分别为基本贪心策略、双重贪心策略和一致贪心策略,提出了模型求解的混合贪心算法.最后结合联合作战算例进行了仿真验证,结果表明本文方法可行优越,能应用于不确定性的战场环境中.     

动态惩罚机制下互联网金融平台行为及监管策略的演化博弈分析

运用演化博弈理论研究了互联网金融平台行为及监管策略的博弈演化过程,系统考察了互联网金融平台行为及监管博弈过程的影响因素,并重点对固定惩罚机制和动态惩罚机制下互联网金融平台行为及其监管策略博弈均衡进行了比较.研究表明,固定惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构的博弈过程不能达到稳定的均衡状态,两个群体的行为呈现周期模式.动态惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构间的博弈演化轨迹呈螺旋收敛的趋势;互联网金融平台的"自律"的初始概率不同,其随时间演化收敛到不同的均衡值;提高最重惩罚度上限,互联网金融平台选择"自律"行为策略的概率增加.     

考虑多因素扰动的项目关键链缓冲区间设置及控制模型

项目规划及执行过程中极易出现不确定性,故需对项目关键链缓冲区间进行动态调整以适应项目任务关系变化.针对项目计划关键链缓冲区间设置及调整控制问题,本文提出了一种考虑多因素扰动的缓冲设置及调整控制联动模型.项目初始缓冲设置充分考虑项目工序安全工期、网络复杂程度及资源紧张程度等因素影响,项目执行过程中将缓冲/资源绩效指数与Bayes估计相结合,通过对Weibull分布参数估计实现缓冲信息的递阶转换,提升对缓冲使用的控制能力,最后通过实例验证所提方法与控制模型的有效性.     

动态外部性与城市群经济增长收敛的实证研究

区域经济收敛性一直是研究热点,动态外部性成为关注焦点.通过分析动态外部性与城市群经济空间收敛机理,构建动态经济权重模型,判断区域经济空间关联性.然后分析面板数据平稳性,结合动态空间面板模型,计算技术空间溢出水平,准确判定区域经济收敛性.最后,以环长株潭城市群例证该模型和方法的可行性,并得出:①空间外部性是影响经济收敛的主要因素,技术空间溢出是关键,SDM较好地描述了此收敛性;②使用SDM分析时必须确保面部数据的平稳性,剔除短期周期性误差对区域经济收敛性的不当影响;③空间权重受地理邻近、产业结构和市场潜能的交互影响,是动态的,且对经济收敛结果影响很大;④环长株潭城市群存在明显经济收敛机制,技术空间溢出效应较显著,仍需要进一步消除限制知识和贸易自由流动的行政壁垒和交通瓶颈促进城市群技术进步和经济协同发展.     

基于系统动力学的企业转型的技术变迁路径分析仿真模型

技术变迁是企业转型的重要途径之一,本文分析了信息化环境下企业转型中技术变迁过程,采用系统动力学方法,构建了技术变迁路径的因果图和系统流图;通过案例仿真实验,获取了影响技术变迁的关键因素,即RD投入和企业信息系统上线率.动态模拟结果表明,这两个因素能够有效提高企业转型的经济转化能力,但其投入量必须控制在合理范围之内.     

Forecast robustness in macroeconometric models

This paper investigates potential invariance of mean forecast errors to structural breaks in the data generating process. From the general forecasting literature, such robustness is expected to be a rare occurrence. With the aid of a stylized macro model we are able to identify some economically relevant cases of robustness and to interpret them economically. We give an interpretation in terms of co‐breaking. The analytical results resound well with the forecasting record of a medium‐scale econometric model of the Norwegian economy.