基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

制造商融资决策:银行、商业信用或区块链供应链金融

基于收益共享契约构建银行信用融资、商业信用融资和区块链供应链金融的对比模型，探讨各模式下供应链的最优决策方案，定量分析各融资模式下供应链绩效随不同参数的变化情况.研究表明，当零售商资金成本低于制造商资金成本时，商业信用融资一定优于银行信用融资;存在两个区块链供应链金融平台费率的阈值，只有当平台费率低于低阈值点时，区块链供应链金融才是同时利于制造商和零售商的最优模式.此外，收益共享比率越高，制造商收益越高，则零售商收益越低.     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

国民经济动员中医护人员组成形式数据建模

提出一种医护人员在国民经济动员中组合形式的解决方案，并由此建立数据模型。用UML对已建立的模型进行描述并加以改进，便于系统的实现。     

网络决策分析的积因子方法

提出一种改进的网络决策分析方法,这个方法利用有向图及有向图相关的矩阵、将层次分析方法的积因子方法(方案合成排序应用乘积而不是相加)推广到一般的网络决策分析问题.文章对照传统的方法阐述了网络决策分析积因子法的步骤及特点.     

浅谈乒乓球运动特点和发展规律

通过对乒乓球运动特点和发展规律的探讨,进一步加深了对本项目特点和发展规律的理解和掌握,为提高科学的教学、训练水平,培养高水平人才提供借鉴。     

控制工程造价关键在决策和设计阶段

控制工程造价关键在于决策和设计阶段。文章分析了目前设计方面存在的问题，并提出解决办法。     

数字调制方式的识别研究

数字调制方式的识别对于通信信号分析有着重要的作用 .此文首先介绍了数字调制方式的识别算法(DMRA) ,即判决理论算法的原理 ;然后提出了一种基于该算法的判决流程 ;最后在软件环境中进行计算机仿真 ,通过实验数据对该算法进行修正 .仿真结果表明 ,该修正算法具有较高的识别率和良好的可行性 .     

基于AHP的居民个人住房购房决策模型

影响个人住房购房的因素很多,如价格因素、家庭收入因素、区位因素、楼盘小区配套因素等,这些因素对于购房者的影响程度各不相同,于是选择一套适合自己的住房便成为摆在购房者面前的一道难题。运用多目标决策分析中的层次分析法解决了购房者的这个难题。     

个人语码转换的动机研究

在言语交际中语码转换现象非常普遍。对语码转换的动机研究更是涵盖了社会语言学、语用学、心理学等各个学科角度。基于前人的理论研究成果,本文认为个人语码转换的深层动机受控于社会规则和话语主体意识等二元因素。