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1.
传统的破片式防空反导战斗部爆炸后产生的破片杀伤元数量虽多,却不能有效击毁来袭的不敏感弹药,存在威力不足问题,因而限制了其发展。周向多线性爆炸成型弹丸(multiple linear explosively-formed projectile, MLEFP)战斗部爆炸后在周向产生多个高速、大质量、大长径比的对折型线性爆炸成型弹丸(linear explosively-formed projectile, LEFP),具备击穿、击爆厚壁壳体不敏感弹药的能力,因此在中近程防空反导作战中具备广阔的应用前景。从线性毁伤元的发展和对折型LEFP的成型技术出发,重点分析了炸药装药、药型罩等关键部件影响线性毁伤元成型的研究成果,对比了3种毁伤元初速工程计算模型的理论依据、优缺点等,概括了近年来对折型LEFP侵彻试验结果,最后总结了周向MLEFP战斗部及其毁伤元未来的发展方向。 相似文献
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单指标面板模型已广泛应用于各学科领域的研究中,其估计方法较为丰富,然而鲜有估计方法将个体内的相关性考虑在内.基于此,本文研究了一类个体内存在相关性的固定效应部分线性单指标面板模型,采用惩罚二次推断函数法和LSDV法相结合的方法对模型进行估计,证明了所得估计量的一致性和渐近正态性.Monte Carlo模拟结果显示其具有优良的有限样本表现,并将该估计技术应用于实际数据分析中. 相似文献
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6.
传统的面向支持向量回归的一次性建模算法中样本增加时,均需从头开始学习,而增量式算法可以充分利用上一阶段的学习成果。SVR的增量算法通常基于ε-不敏感损失函数,该损失函数对大的异常值比较敏感,而Huber损失函数对异常值敏感度低。所以在有噪声的情况下,Huber损失函数是比ε-不敏感损失函数更好的选择,在现实情况当中。基于此,本文提出了一种基于Huber损失函数的增量式Huber-SVR算法,该算法能够持续地将新样本信息集成到已经构建好的模型中,而不是重新建模。与增量式ε-SVR算法和增量式RBF算法相比,在对真实数据进行预测建模时,增量式Huber-SVR算法具有更高的预测精度。 相似文献
7.
企业之间通过相互参股组成股权联盟提升收益和竞争力来应对多变的环境成为企业股权改革的趋势。在实际管理实践中,供应链各节点企业通过参股战略以改善各自绩效从而提升供应链效率。本文考虑在线性市场需求环境下,构建了由供应商A与制造商B组成的二级供应链,供应商A对制造商B实施参股战略的供应链模型。引入Stackelberg博弈模型,分别讨论分散式与集中式情况下各节点企业的最优决策。研究表明,供应商A对制造商B参股不能消除供应链双重边际效应,基于此设计了收益共享和线性转移支付的协调契约。该契约通过调整批发价使供应商A与制造商B以任意比例分配系统利润,使供应链完美协调。 相似文献
8.
研究一类带次线性中立项的二阶非线性广义Emden-Fowler时滞微分方程的振动性.利用Riccati变换和不等式技巧,在非正则条件下建立了该类方程多个简便的Philos型和Kamenev型新振动准则.所得定理也适应于包括经典Euler方程等线性非中立型方程,推广和改进了已有文献中的相应结果.最后还给出应用实例展示了所得定理是有效和便捷的. 相似文献
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10.
机器学习势由于具有与第一性原理计算相当的准确性,且低得多的计算成本,在原子模拟中极具前景. 然而原子机器学习势的可靠性、速度和可迁移性在很大程度上取决于原子构型的表示. 适当地选取用作机器学习程序输入的描述符是一个成功的机器学习表示的关键. 本文发展了一种简单有效的方法,可以基于训练数据固有的相关性,从大量待选的描述符中自动选取一组最佳的线性独立原子特征. 通过对几个具有较少冗余线性独立嵌入密度描述符的基准分子构建嵌入原子神经网络势的应用,证明了这种新方法的有效性和准确性. 该算法可以大大简化原子特征的初始选取,并极大地提高原子机器学习势的性能. 相似文献