基于多元回归分析的我国能源消费结构对GDP的贡献研究

21世纪以来,我国对基础能源的需求日益增大,现有能源供应量与各行业发展速度不相适应,改善能源结构、开辟新能源增长点成为促进我国经济发展的重要途径。本文通过建立多元回归方程,运用STATA11.0软件具体分析1978-2008年我国能源消费结构对GDP变化的影响作用,得到＂原油、水电、风电、核电＂等能源对我国GDP增长贡献大于＂原煤＂等能源,并提出改善能源结构、提高能源利用率的建议。     

大数据环境下的车牌统计算法的数据分片研究

【目的】在大数据环境下,寻找最佳的输入数据分片数量,以便改进统计算法的运行效率。【方法】以车牌统计为例,调整相关多个参数以改变算法中输入数据的分片数量,并分析不同参数下算法运行时间的差异。【结果】最佳的分片数量下的运行效率近似于最差的分片数量下运行效率的2倍。【结论】大数据处理中,合理的输入数据的分片数量有助于提高算法的运行效率。同时也分析了分片数量与算法运行时间的函数关系,以期找到最佳的分片数量区间。     

基于因子分析与K-means聚类算法的P2P网贷平台风险评估模型

【目的】将人工智能领域的技术应用于网贷平台风险识别，提出了一种用于P2P网贷平台的风险评估模型，为网贷平台的风险划分提供决策支持。【方法】通过因子分析提取因子指标，进而利用K-means聚类算法对基于因子指标变化后的网贷平台运营数据进行聚类簇的划分，最终通过聚类结果对P2P网贷平台的风险进行划分。【结果】在获取真实网贷数据之后，采用皮尔森相关系数对平台指标进行影响指标的划分，随后使用因子分析将影响指标转化为因子指标，并在因子指标的基础上采用K-means算法对数据进行聚类分析。【结论】实验结果表明，因子分析聚类方法所得到的分析结果更为符合网贷数据所对应公司产品的实际情况，所得结论符合金融领域的实际情况，其聚类结果对网贷平台的风险评估和风险预测具有指导性的意义。     

四参数坐标转换原理和程序设计

四参数在平面坐标转换中被广泛应用,如何正确和科学地使用四参数显得尤为重。通过分析四参数的原理,提出用VB编程求解四参数的方法,并结合工程实例,分析和判断如何选取公共点,满足了测绘和施工的求。     

大学生心理健康与主观幸福感相关研究

目的：研究大学生心理健康与主观幸福感指标的相关。方法：采用《精神症状自评量表》（SCL-90）和《综合幸福感问卷》（MHQ）测量了107名大学生。结果：（1）幸福指数及各维度与SCL-90总均分及各维度存在显著负相关;（2）逐步回归分析显示,抑郁、恐怖和强迫可解释幸福指数的20%变异,强迫因子解释生活满意的22%变异,抑郁分别解释正性情感12%变异,负性情感11%变异。结论：心理健康指标评估应包括正负两个指标系统,抑郁是影响大学生主观幸福感的核心因素。     

快速凝固技术在铝合金中的应用

介绍了快速凝固技术的技术特点及性能特征,综述了快速凝固铝合金材料的制备工艺并分析了快速凝固制备耐热铝合金、耐磨铝硅合金、低密度铝锂合金的发展历程、结构特点、制备理论及工艺,最后点明了快速凝固技术的不足之处和其发展前景。     

21世纪量子通信技术研发热潮及其多行业推广——量子信息技术发明与专利战略背景研究

进入21世纪,出于促进社会全面信息化和维护国家总体性安全利益的客观需要,越未越多的大国都在密切关注如何能找到一种比电子信息技术更为高效、安全的信息传输方式、途径和手段,并纷纷投以巨资,开展系统尝试与艰巨研发.而此前先在欧美国家悄然兴起,稍后即有我国科学家共同参加开创研究的量子通信技术及量子信息技术,恰恰是这种具备绝对安全性的追求目标.本文围绕电子信息技术所必然会出现的进一步更新和转换趋势,量子通信及下一代信息技术的优异性能特征与目前研发热潮,量子通信及新型信息技术在社会多行业的应用与推广前途等现实重大态势,进行了前瞻性探讨和背景分析.     

数字化医学成像技术与发展

介绍各种数字化医学成像技术的特点、现状及今后的发展前景     

半素环上的n-(α,β)导子

本文利用素环、半素环、(α,β)-导子和(α,β)-双导子的性质,研究了半素环上n-(α,β)导子的性质,证明了:半素环R上的每个n-(α,β)导子(n≥3)必映入R的极大中心理想中.推广了前人的结果,希望对进一步的研究工作有所帮助和启发.     

基于改进VGGNet卷积神经网络的鲜花识别

【目的】提出一种基于VGGNet的改进算法Small VGGNet（S VGGNet），使得在最高运算效率和检测结果的同时，有效减少VGGNet模型超参数的规模，并用于花草树木等植物分类问题。【方法】在原VGGNet模型的基础上减少了一个全连接层，改进了最大池化层，优化了模型结构并减少了网络参数。将新算法用于花草树木等植物分类问题上，进一步分析该算法的预测时间、运行时间、分类准确度等。【结果】无论在训练样本规模、运行时间或者分类结果的准确度上，与多种传统方法和改进VGG算法相比，S VGGNet算法均有明显提升。【结论】提出的S VGGNet算法是有效的。