一个包含Smarandache Ceil函数的对偶函数的方程

利用初等方法研究了一个包含Smarandache Ceil函数Sk(n)的对偶函数-Sk(n),给出了当k=6时方程-S6(1)+-S6(2)+…+-S6(n)=6Ω(n)的具体正整数解。     

关于映射周期性的若干性质及其应用的注记

若f∈PfT(R)∩C(R),则F(x)=∫axf(t)dt,x∈R与周期函数有何关系,具有哪些性质?本文将就这一问题进行研究,获得了一个关于周期函数一个重要的若干性质的定理,应用其便捷的处理了一大批与周期函数有关的问题,进而给出了关于映射周期性的若干性质及其应用的注记,这对经济周期性研究有一定的参考意义。     

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.     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

市级党校图书馆功能转变研究

为了更好应对信息技术发展带来的挑战，市级党校图书馆应明确功能定位，确定图书馆功能转变的路径方式，客观分析影响图书馆功能转变的不利因素，制定具体措施，实现市级党校图书馆的功能转变。     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

利用反预报方法从截面预言近滴线丰质子核的结合能

在Origin等数据处理软件中,当实验数据较少时,自由参数的不同初始化设置会导致较大的结果差异,这为物理结果的确定带来较大不确定性.通过最小二乘法分析了345MeV/u ~(78) Kr+~9Be反应中产生的丰质子同位素的截面和结合能,并得到线性回归方程.通过回归方程,利用结合能预报部分丰质子核素的截面,以及通过实验截面对近质子滴线核素的结合能进行反预报测量.这对于近质子滴线的丰质子核素实验测量具有较好的借鉴意义.     

环境规制政策与公共健康——基于环境污染的中介效应检验

为了探究环境规制政策对于环境污染及公共健康的影响,本文基于我国1978至2013年颁布的976条环境规制政策,利用从政策属性力度、政策内容力度两个维度对我国环境规制政策进行量化的数据,构建了针对环境规制政策效果的计量模型,通过将中介效应检验方法引入环境健康经济学分析,检验了环境污染对环境规制政策与公共健康的中介效应.研究结果表明:环境规制政策对公共健康具有促进作用;我国总体的环境规制政策对于防治环境污染产生了一定程度的积极效果;环境规制政策通过对环境污染显著的部分中介效应进而对公共健康产生了促进作用.本研究基于总体环境规制政策文献量化角度考察的"政策-环境-健康"三维动态关系结果,阐明了环境规制政策、环境污染以及公共健康三者的影响传输路径,对于有效评估环境规制政策效果,保障环境质量以及公共健康的可持续提升具有理论借鉴价值.     

带变量核的分数次积分交换子在变指数Herz-Morrey空间上的有界性

证明了带变量核的分数次积分算子T_(Ω,μ)与Lipschitz函数b生成的高阶交换子[b~m,T_(Ω,μ)]在变指数Herz-Morrey空间MK_(q,p)~(α,λ)(·)(R~n)上的有界性.     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.