几乎无偏刘估计的不可容许性

考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果.     

侦察员还是教练员:风险投资家的角色研究综述

有风险投资参与的企业往往表现出更出色的业绩,风险投资家在投资过程中既可能扮演侦察员角色又可能担当教练员角色,学术界对于风险投资家的哪种行为是影响企业业绩的主要来源存在争议;针对风险投资家这两种角色的相关研究成果进行了系统梳理和初步探讨,发现大部分文献对于风险投资家的培育作用持肯定态度。     

气相Lys分子体系捕获双电子单重激发态的特性

采用密度泛函理论（DFT）中的B3LYP方法, 在6-311+G(2df)基组水平上, 对气相赖氨酸（Lys）分子和Lys^2-的基态稳定构型进行优化, 并用含时密度泛函理论（TD DFT)方法考察气相Lys分子和带电离子体系单重激发态的特性. 结果表明： Lys分子体系捕获双电子时, 其体系能量有所增加； S1单重激发态与S0基态能量差值变小； 分子体系的荧光波长增加； S7单重激发态跃迁轨道数减少.     

煤矿10kV开闭所供电可靠性的提高

煤矿10kV开闭所增加旁路母线,可提高向煤矿井下采区供电的可靠性。     

神经网络TSP问题仿真分析

描述了Hopfield神经网络和自组织特征映射神经网络解决TSP问题时的求解过程和仿真算法.通过对两种算法的仿真比较,得出以下结论:对于较大规模的TSP问题,SOFM模型的寻优结果要优于HNN模型寻优结果;HNN对网络模型参数和初始条件具有很强的依赖性且调整参数组合非常困难,而SOFM的参数设置和调整相对要简单得多;SOFM算法对待解决问题的拓扑分布不敏感,而HNN算法的收敛性对待求解问题的自身分布有很强的依赖性;当待求解问题的数目增大时,SOFM算法的运算时间增加缓慢,而HNN算法的运算时间增加较快.因此,在解决TSP问题时,自组织特征映射神经网络比Hopfield神经网络的效率高,随着问题规模的增大,其优势更为明显.     

2-［(1’S,2''R)(2''-羟基-1’,2’二苯基乙基)氨基］-3,4-二酮环丁烯硫醇钠的表征与应用 

针对2\[(1’S,2’R)(2’羟基1’,2’二苯基乙基)氨基\]3,4二酮环丁烯硫醇钠的结构，通过元素分析，红外光谱及核磁共振进行了表征，并考察了它与常见金属离子的作用。实验表明，该化合物是一个优良的手性配体。     

重庆在长江经济带区位与交通的比较优势

选取了省市生产总值(GDP)、各省市进出口总额、交通便利指数、城市新房均价4个主要的区位因子构建了评价长江经济带各省市区位优势的指标体系,结合功效系数法与熵值法,获得了长江经济带各省市区位优势的综合评价结果,结果显示:重庆区位优势在长江经济带排名第四,且在长江经济带上游位居首位;选取了反应地区交通状况的铁路营业里程密度、公路密度、内河密度、客运量总计、旅客周转量合计、货运量合计、货物周转量合计7项相关指标,构成了评价交通网络优势的指标体系,利用主成分分析法定量分析长江经济带各省市的交通网络优势,研究显示:重庆交通优势在长江经济带位列第七,但在长江经济带上游位居首位,交通比较优势凸显。基于上述的比较优势的结论,确定了重庆市区位与交通在整个长江经济带的发展战略定位。     

重庆水资源安全情景模拟及预测研究

针对重庆水资源的安全利用,建立重庆水资源安全系统动力学模型,设计5种不同情景,预测了2006—2030年重庆水资源安全在不同方案下发展状态;结果表明:保持现行发展模式不变,不加以任何改进,不利于重庆水资源的安全利用;仅通过节能减排或者降低工农业用水与中水回用都不能使水资源安全利用得到有效改善;只有加强环保力度,在治污减排的同时,改进工业工艺与产业结构,推进农业现代化,加强点源污染控制,才能有效提高重庆水资源安全,促进地区经济、社会和环境的协调发展。     

无原子可测集的一个注记

针对测度在无原子可测集上的取值问题,提出两个新命题进行讨论。利用下定向的随机变量集合的下确界性质,通过对可测集的剖分,结合可测集与测度的性质,凭借反证法证明了测度为正数a的无原子可测集中必存在某个可测子集,使其测度落在区间[a/3,2a/3]内;在此基础上用数学归纳法证明了无原子可测集中必有一个单调不增的子集列,使得对无论多小的正实数区间,子集列中总存在某个集,其测度落在区间内;证明了测度不小于某正实数λ的无原子可测集中必存在某可测子集,使其测度落在区间[λ/3,2λ/3]内;进一步给出经典定理的新证明:若0ba,则测度为a的无原子可测集中必存在某可测子集,使其测度恰好为b;最后简要分析了文献中对定理的不同证明。     

风险概率下不完全信号时内部交易

针对不完全信息下双寡头交易,提出了风险资产交易市场中内部交易模型.内部交易者能获得私有信息,因此内部交易者利用私有信息进行投资获取利润;但是,当内部交易者对市场的有利情况进行分析后,他们以某风险概率投入交易量,此时内部交易者交易策略相同,期望利润更高,交易强度更大,释放的私有信息不变;由于内部交易者可以选择性投入交易总量,当投入交易量对自己有利时,他们投入大量交易量,因此,他们交易强度更大,能获得更高利润;内部交易者私有信息释放量只与交易量相关,与他们是否交易无关,所以,内部交易者选择性投入交易量会更有利.