基于比较静态模型的FDI优惠政策指数门槛值的求解

针对FDI （foreign direct investment） 优惠政策拉大中国区域差距及挤压内资企业投资的问题,基于比较静态分析方法,在Romer内生模型基础上,求解了市场均衡时FDI优惠政策指数的门槛值,并对影响门槛值大小的因子进行了分析. 结果表明,最终生产部门人力资本存量的增加、研发部门生产率的提高,以及本国技术吸收能力的增强都会使FDI优惠指数变大,但市场平均利率的上升却带来FDI优惠指数的减小,而FDI优惠政策指数对经济增长率的贡献度则无法判断.     

基于集中式模型的我国各地区及三大产业的DEA效率评价

基于集中式模型, 首先在考虑地区内部三大产业的情况下, 对2010年我国31个地区展开DEA效率评价, 然后在保持各地区整体效率不变的前提下进行效率分解, 确定各产业的效率值和相对重要程度. 此外, 对各地区三大产业的规模收益问行了研究. 实证分析结果表明, 各地区的整体效率值偏低, 第一产业的效率重要程度偏低, 第二产业和第三产业的效率均值相差不大, 但大部分地区的产业比第二产业的相对重要程度高. 此外, 从规模收益角度来看, 大部分地区整体处于规模收益递减阶段, 大多数地区的第一和第三产业均处于规模收益递增阶段, 绝大多数地区的第二产业已处于规模收益递减阶段.     

恩格斯“末世”论探析——《自然辩证法》中的“终极关怀”

恩格斯的《自然辩证法》包含着一种末世论的观点。任何事物的发展都有一个终结,整个宇宙的命运也是这样。永恒发展是物质永恒循环中的发展,对人类历史和人自身价值的理解应当置于这个大背景之下。恩格斯的末世论受到了基督教思想的影响,又是立足当时科学成果对宗教神学的批判,是对人的历史命运和人自身价值的终极关怀。     

基于衡阳市放射性医疗检查的剂量调查

当前,放射性医疗受检者对放射性医疗检查所接收放射性没有足够的认识及相应的重视,导致其年受照剂量可能出现超标现象.因此结合《个人和环境监测用热释光剂量测量系统》,利用热释光法,对衡阳市区部分三甲级医院的X光机对受检者不同体位受照剂量进行调查,为受检者接受放射性检查提供参考.     

一类o-对称矩阵的3种分解

给出o-对称矩阵概念及结构,研究其中一类o-对称矩阵的LDU分解和Cholesky分解及三对角分解,给出了分解公式,得到一些新结果,据此可大大减少这类矩阵的LDU分解和Cholesky分解及三对角分解的计算量和存储量.     

广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

An extended Lagrangian support vector machine for classifications

Lagrangian support vector machine (LSVM) cannot solve large problems for nonlinear kernel classifiers. In order to extend the LSVM to solve very large problems, an extended Lagrangian support vector machine (ELSVM) for classifications based on LSVM and SVMlight is presented in this paper. Our idea for the ELSVM is to divide a large quadratic programming problem into a series of subproblems with small size and to solve them via LSVM. Since the LSVM can solve small and medium problems for nonlinear kernel classifiers, the proposed ELSVM can be used to handle large problems very efficiently. Numerical experiments on different types of problems are performed to demonstrate the high efficiency of the ELSVM.     

基于VMD-LSTM-IPSO-GRU的电力负荷预测

为了挖掘电力负荷数据中的潜藏信息,提高负荷预测的精度,针对电力负荷强非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、优化长短期神经网络(long-term and short-term memory network,LSTM)、改进的粒子群算法(improve particle swarm optimization,IPSO)优化门控循环单元(gated recurrent unit neural network,GRU)的混合预测模型。首先,使用相关性分析确定确定输入因素,再将负荷数据运用VMD算法结合样本熵分解为一系列本征模态分量(intrinsic mode fuction,IMF)和残差量,更加合理地确定分解层数和惩罚因子;其次,根据过零率将这些量划分为低频和高频,低频分量使用LSTM网络,高频分量利用IPSO-GRU网络分别进行预测;最后,将预测结果重构得到电力负荷的最终结果。仿真结果表明,相对于其它常规模型,该混合模型可有效的提取模态特征,具有更高的预测精度。     

低热值燃料稳定燃烧的研究现状与进展

随着经济的持续发展,我国的能源需求不断增加.即便煤炭产量以及石油进口量都在不断刷新也难以保障能源的安全供给.因此,节约能源,扩大可利用的能源资源范围,对我国的经济建设极为重要.低热值燃料的应用能提高能源利用效率,但其热值低,稳定燃烧难以控制,需要在组织燃烧场、拓展可燃极限、稳定燃烧方面争取技术突破.本文将低热值燃烧技术分成两类进行了综述,一类是优化着火条件,一类是优化燃烧场结构,并介绍了国内外的一些低热值燃料燃烧实例,探讨了这方面的应用基础研究和技术开发现状.     

多连通区域上一类带开方的Riemann 边值问题

在由L分割的复平面是L围成的区域S 和由l 1个连通分支Si-(i=0,1,2,…,l)组成的开集S-情形下,求出边值问题ψ (t)=G(t)ψ-(t) g(t)的一般解为ψ(z)=∏(z)X(z)2(2 1π∫iLg(t)dtX (t)∏(t)(t-z) Pλ(z))2.