AR(2)模型自相关函数计算公式的回顾

本文基于AR(2)模型的Yule-Walker方程组,利用二阶线性常系数递推关系的一般理论,导出了AR(2)过程自相关函数计算公式.     

磁性纳米颗粒系统偶极相互作用的Monte Carlo研究

采用局域Monte Carlo方法模拟不同易轴分布的简单立方排列单分散单畴Fe纳米颗粒系统的ZFC-FC曲线及磁滞回线.结果表明：随着偶极相互作用的增强，系统的阻塞温度T_B逐渐增大，且ZFC曲线的峰变宽.说明偶极相互作用使得系统的有效能垒提高，分布宽度增加.研究FC曲线磁化强度的倒数与温度关系，发现偶极相互作用系统中存在反铁磁有序.系统的阻塞态及超顺磁态的磁滞回线表明，极低低温下，随着偶极相互作用的增强，系统的矫顽力和剩磁减小，偶极相互作用阻碍系统的磁化；系统处于超顺磁态，各向异性作用及偶极相互作用使得系统的磁化曲线偏离Langevin曲线且偶极相互作用展现出退磁相互作用效应.偶极相互作用增强，系统磁化曲线与Langevin曲线偏差量的最大值向低场移动.在偶极相互作用下，易轴与外场夹角为45°的磁性纳米颗粒系统的平均有效能垒和有效能垒分布宽度较易轴随机分布系统的大.     

基于信任链的骚扰电话预判技术研究

当前,骚扰电话乱象屡禁不止,严重影响了人民群众的正常生活,甚至威胁到个人财产安全,因此简单有效地识别骚扰电话技术成为亟待解决的问题。区别于现有的对电话号码进行黑白名单标记、大数据分析等识别方法,提出基于信任链的骚扰电话预判技术,从可信度量的角度计算来电号码的可靠程度,并针对高危受害群体的典型应用场景进行分析,通过对骚扰电话的预判,降低其受到电话骚扰甚至电话诈骗的可能性。     

对外开放对区域经济增长和产业转型的动态影响——基于GVAR模型的实证研究

新常态下,我国对外开放增速放缓,一定程度上影响了我国区域经济发展和产业转型.因此选取2005年-2015年的季度数据,通过全球向量自回归模型(GVAR)实证分析对外开放对区域经济增长和产业转型的动态影响.研究结果显示:1)外资引进的增加对区域经济增长有显著的拉动作用,而对产业高级化的作用有明显的区域特征,除南部沿海经济区和大西北经济区受到抑制外,其他的都呈现带动效果.2)对外贸易对区域经济增长和产业高级化都呈现出了阻碍作用.     

直觉模糊模型检测在工程决策上的应用

将直觉模糊Kripke结构扩展到加权直觉模糊Kripke结构,将直觉模糊计算树逻辑诱导到加权直觉模糊计算树逻辑;研究在此之上的直觉模糊期望测度和多属性工程决策问题。用加权直觉模糊Kripke结构的权值自然地刻画了工程问题中的成本和收益,直觉模糊测度量化工程进展的不确定性,用加权直觉模糊计算树逻辑描述不确定性工程属性约束。给出了基于直觉模糊模型检测的多属性工程寻优算法,并讨论了算法的复杂度。     

基于诺兰阶段模型的决策支持程序实现方法研究

文章叙述了使用Java开发平台和电子表格软件实现基于诺兰阶段模型的决策支持程序的方法,介绍了所需建立的类文件和Excel函数等技术要点,总结了此类决策支持程序在系统规划和分析阶段所起的作用。     

基于DID模型的ITS对北京交通拥堵改善的研究:评价期的视角

采用双重差分模型,基于智能交通系统(ITS)效用发挥滞后时间为3年,选择2010年和2014年作为评价时点对ITS实施效果和北京交通拥堵之间的相关性进行分析.DID模型计量分析的最终结果显示,ITS效果的发挥明显改善了北京交通拥堵问题.为了验证评价结果的可信度,通过改变评价时点这一参数对评价结果进行稳健性检验,结果仍显示ITS效应发挥对北京交通拥堵改善有很大的促进作用.     

用于脑运作分析的前向网络样本重组树生成算法研究

文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用,并用量化模型结合结构风险最小化相关理论说明时序控制作用的意义。文献[10-24]汇总介绍量化模型中的一些细节。为方便同行阅读,我们在2013年也发表了系列综合报告[1-29]。文献[31-32]介绍我们开发的一个算法,这一算法实现将一个有向网络分解为一系列前向网络集合。分解出来的前向网络集合可用于分析各种情况对任一细胞活动情况的影响,也可用于搭建精细的神经网络模型,进而用于辅助医学等方面的研究。算法的网络分解能力能符合文献[1-28]所介绍的大脑处理信息量化方案的要求。算法的设计用到了笔者在2004年论文[30]中总结的一种算法设计思路,采用这一思路设计的算法有好的可扩展性,本文介绍了怎样将文献[31-32]介绍DG-FFN Trees算法升级扩展为DG-FFN SR Trees算法,升级成的DG-FFN SR Trees算法可用于实现样本排列图的生成。     

MODELING CONTACTS OF IONIC POLYMER METAL COMPOSITES BASED TACTILE SENSORS

We report the first attempt to model the contacts of an ionic polymer metal composite（IPMC） based tactile sensor. The tactile sensor comprises an IPMC actuator, an IPMC sensor and the target to be detected. The system makes use of multiple contacts to work： the actuator comes into contact with the sensor and pushes the movement of sensor; the contact between the sensor and the object detects the existence and the stiffness of the target. We integrate modeling of various physical processes involved in IPMC devices to form a simulation scheme. An iteration and optimization strategy is also described to correlate the experimental and simulation results of an IPMC bending actuator to identify the two key parameters used in electromechanical transduction. Modeling the multiple contacts will aid the design and optimization of such IPMC based soft robotics.