水槽中驻孤波的参数激励分析

从流体力学方程组出发，引入新的尺度假设，基于多重尺度分析，导出了计及激励、损耗在内的水槽孤波支配方程和驻孤波解，通过耗散分析，给出了下截止驱动振幅△_ｃ随驱动频率Ω的约束关系和在△－Ω图象中等振幅线。本文低功率因数尺度假设更符合实际情况，且更有利于解释实验。 关键词：     

人力资本与教育的随机扰动模型

在一个带有生产扰动和公共支出扰动的随机模型中,把教育的产出--人力资本引入效用函数和生产函数,利用随机最优化方法,确定了最优经济增长率和最优个体教育投资率.通过分析参数,得出了最优税率.     

谐和随机噪声联合作用下Van der PolDuffing振子的参数主共振

研究了Van der Pol－Duffing振子在谐和与随机噪声联合激励下的参数主共振响应和稳定性问题。用多尺度法分离了系统的快变项，并求出了系统的最大Liapunov指数和稳态概率密度函数，还分析了失稳、分 叉和跳跃现象，讨论了系统的阻尼项、非线性项、随机项和确定性参激强度等参数对系统响应的影响。数值模拟表明所提出的方法是有效的。     

基于团队的知识共享和知识形成机理研究

越来越多的企业开始采用以团队为基础的组织结构，团队的核心能力在于能够实现知识共享，因此对团队知识共享及形成进行研究有着重要意义。本在阐述以团队为基础的组织与官僚层级制组织相比更有利于知识共享的基础上，从心理学和经济学的角度分析了团队知识共享的理论基础，指出了团队知识管理的三个误区，并首次提出了团队知识形成的三种机制和途径：事前学习、事中学习和外部学习。     

微小尺度下自然对流换热特性实验研究

采用直接电加热法对平均为101 μm、403μm及801μm的铜丝进行加热,使用高精度电阻仪测量电加热前及电加热后的铜丝的电阻值,根据温度与金属电阻之间的关系能够相当精确的测量整个铜丝电加热后的平均温度值。电加热时的电压及电流也同时被测量。实验结果表明,在自然对流条件下,实验得到的努谢尔特数与经典的准则关联式得到的努谢尔特数随着外径的减小,其偏差越来越大,最大偏差超过50％。     

有限元多尺度小波

利用有限元插值和多尺度分析理论构造出了有限元多尺度小波.这些小波函数集许多优良性质于一身,如固定的短支集、高阶的消失矩、半正交性及正则性等.     

基于多源数据特征驱动和多尺度分析的PM2.5混合预测研究

精准把握PM_2.5污染的动态演变规律对政府和企业的大气污染防治决策至关重要.因此,文章提出了基于多源数据特征驱动及多尺度分析的混合预测建模框架,以提高PM_2.5预测精度.预测建模框架分为:1)多源数据分析,有效融合与PM_2.5污染相关的气象、污染、舆情等多源数据;2)多尺度分析,通过多元经验模态分解技术(MEMD)将多源数据分解成不同模态下的预测特征;3)混合预测分析,有序结合计量和机器学习模型,集成各模态预测值为最终结果.文章以北京市PM_2.5为研究案例结果表明:1)文章提出的混合模型的预测精度优于所有的基准模型;2)微博个数和情感能够叠加提升PM_2.5预测精度,且优于单因素预测结果;3)引入MEMD分解的模型精度显著高于基准模型.     

非线性年龄等级结构种群系统的边界控制问题

探究一类具有年龄等级结构的种群模型的边界调控问题,包括系统的能控性和最优控制.应用特征线方法和Gronwall不等式建立状态分布关于控制变量的连续依赖性;基于线性系统的能控性与集值映射不动点方法获得了非线性种群系统的近似能控性;运用Ekeland变分原理证明了最优策略的存在唯一性,构造适当的共轭系统和法向量对最优策略作出精细刻画.数值模拟结果展示了控制策略的可行性.     

基于连续小波变换下的土壤有害元素砷含量估测

与传统检测方法相比,利用高光谱技术进行土壤有害元素砷含量的估算,具有快速、准确,成本低的特点,可对干旱区绿洲土壤有害元素砷污染进行动态监测。基于新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤样品的采集,获取土壤光谱数据和有害元素砷含量。通过bior1.3,db4,gaus4和mexh这4种小波基函数对土壤原始光谱反射率进行连续小波变换,并将变换后光谱数据与有害元素砷进行相关分析,以筛选出的敏感小波系数为自变量,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归、BP神经网络和随机森林回归方法对有害元素砷含量进行高光谱反演。研究结果显示：（1）4种小波基函数在3~8尺度的光谱分解效果明显优于其他尺度,特别是4~6尺度的连续小波变换有效提升了光谱反射率与土壤有害元素砷之间的相关性,通过显著性检验的小波系数数量有了明显增多（p<0.01）,在可见光的400~700 nm以及近红外的1 100~1 700和2 200~2 400 nm附近具有较强的相关性;（2）通过比较4种小波基函数对光谱数据中有效信息的辨识能力,认为小波基函数bior1.3和mexh要优于db4和gaus4,其中bior1.3的光谱分解效果最好,gaus4相对最弱;通过bior1.3第5尺度的光谱变换,与土壤有害元素砷显著相关的波段数量最多,为507个（p<0.01）;（3）比较4种建模方法的反演结果发现,SVMR,BPNN和RFR模型相较于PLSR模型具有更强的估测能力,模型的估测精度更高。综合分析各模型的稳定性及估测精度后,认为bior1.3-25-RFR模型可作为研究区土壤有害元素砷的最佳估测模型。该模型的训练集和验证集的R2分别为0.893和0.639,RMSE为1.075和1.651 mg·kg-1,RPD分别为2.89和1.64,表明模型估测效果较好,稳定性较强。采用合适的小波基函数进行连续小波变换可减少土壤高光谱数据中的白噪声,挖掘出土壤光谱数据中的有效信息,对土壤有害元素砷含量的准确估测提供有力的技术保障。