中国自然保护地规划的回顾与对比研究

中国自然保护地历经60余年的发展，形成了多部门主导、保护类型多样的自然保护地体系。面对机构改革和以国家公园为主体的自然保护地体系建立的契机，传统规划的经验积累为新规划体系的构建提供了借鉴的可能。通过回溯机构改革前各类自然保护地规划，对比分析其规划结构体系，并从人地关系视角切入，分析各类规划针对保护对象、保护利用强度,以及社会发展调控上的差异，总结各类自然保护地规划的既有经验，为新时期规划体系的重构提供支撑。     

市场导向与政策导向对生物质能源企业绩效影响研究——基于组织学习的中介效应

基于文献分析与推导,立足生物质能源企业微观视角,构建以组织学习为中介变量的概念模型,实证探究了市场导向和政策导向对生物质能源企业绩效的影响。研究发现,市场导向通过组织学习对生物质能源企业绩效产生正向影响,政策导向既可直接也可间接通过组织学习对生物质能源企业绩效产生正向影响。因此,为生物质能源企业经营管理者提出的策略建议是:培育市场化,重视市场导向与组织学习的结合;加深政策变革感知,全面响应政策导向和加强组织学习能力的培养。     

财税政策、工农业分工与农业生产率——理论分析与经验证据

本文基于动态分工演进,以自给自足的自然经济为起点,将秩序服务和财税政策纳入一个理论框架,结合超边际决策分析和一般均衡分析,考察在此过程中各个经济人的最优决策在市场上相互作用而内生的各种变化,揭示了财税政策作用于工农业分工和农业生产率的内在机制。然后,使用中国改革开放以来的数据对相关结论进行实证检验。模型分析表明,政府财税政策的实施在促进工农业分工水平提高的情况下,会扩大粮食生产的迂回化经济程度,进而推动粮食部门的农地生产率提升。就长期而言,单位面积的财政支农支出对农地生产率的提高有显著正向影响,在其他农业生产要素既定情况下,单位面积的财政支农支出每增加1%,农地生产率增加3.23%;从短期来看,单位面积财政支农支出对农地生产率的作用较弱,但在反向修正机制的作用下,最终会达到有效提高农地生产率的长期稳定均衡。另外,财政支农支出的增加促进了分工水平的提高,而分工水平的提高又推动了农业生产率的提升。     

网络规划教育的特征及其未来发展趋势——基于全球规划教育慕课特征研究的启示

网络规划教育发展迅速,但学科对其研究较少.研究采集主流MOOCs平台的规划教育课程,与传统规划教育课程和相关文献进行比较研究,获得网络规划教育与传统规划教育在内容结构、学习时间、教育机构方面的特征和差异,并分析未来发展趋势.网络规划教育与传统规划教育在传播特征上并无本质区别,可理解为传统规划教育的网络版,介于传统规划教育和未来规划教育间的"过渡模式".根据已有研究基础探索了未来规划教育的发展趋势和三大特征.     

一种基于TDOA的多天线联合测角算法

针对分布式多天线系统中传统测角方法存在测量精度偏低、宽带信号不适用等问题，提出了一种基于时延差（Time Difference of Arrival,TDOA）测量的多天线二维测角算法。该算法基于最小二乘原理，综合利用多基线测量结果进行迭代计算，有效提高了估计精度，且无需解模糊。推导了算法的克拉美罗界(Cramér-Rao Lower Bound，CRLB)与均方根误差表达式，讨论了算法的测角性能。当天线数为7、天线间距100 m、时延估计精度优于10 μs时，测角精度接近CRLB，方位角精度优于3°，俯仰角精度优于4°。算法复杂度适中，能够应用到多天线无源侦察、空间目标跟踪等应用中。     

基于BP人工神经网络中国光伏产业贸易摩擦预警研究

建立有效的贸易摩擦预警系统有利于中国新兴产业的健康发展,有利于中国实施制造强国战略。将警兆信号法与人工神经网络相结合,从宏观经济形势、产业供给能力、双边贸易状况、市场需求水平等四个维度切入,构建了中国光伏产品出口贸易摩擦预警系统模型。预警分析表明,模型的预警效果与现实拟合较好,具有可行性。从模型的预警结果来看,2019年~2020年中国输美光伏产品贸易摩擦警情均低于轻警级别,仍面临一定的贸易摩擦风险。     

广东自贸区与海南自贸区错位发展的路径选择

错位发展在经济领域是指经济发展水平不同、或产业发展阶段不同、或资源禀赋不同的地区采取各自功能定位的行业发展模式。实施错位发展战略有利于防止各区域产业的恶性竞争,促进各区域经济转型升级,构建协调有序的总体发展格局。广东和海南相继成立自贸区以后,两地在产业优势、发展阶段、人民币国际化路径、开放模式上存在错位发展的空间。广东自贸区和海南自贸区地理临近、产业互补,通过协调两地发展规划、海南自贸区借鉴广东自贸区基础设施建设以及体制机制建设经验、海南自贸区发展具有比较优势的产业和建设自贸区联席会议等方式,实现两地错位发展与深度合作,对于两省自身、所在区域及国家整体发展层面都有重要的意义。     

基于图形小波变换的遥感图像表示与去噪

离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）通常用于图像的表示。然而，对于具有不规则形状边缘的图像，尤其是对于纹理和细节信息较多的遥感图像，DWT却很难有效表示，进而影响后续去噪效果。针对该问题，提出了一种基于图形小波变换（Graphic Wavelet Transform，GWT）的图像去噪方法。首先，将图像表示为图形信号，并通过该图形信号的谱表示构造相应的变换矩阵；然后，设计了一种改进自适应阈值的图像去噪方法，在GWT变换域内对图像去噪。实验结果表明，与常用的图像去噪方法相比，所提算法能够提供更好的图像主观质量。采用均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）和峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）作为客观指标，结果表明，采用所提方法得到的重建图像客观质量更优。     

一种利用优先经验回放深度Q-Learning的频谱接入算法

针对认知无线传感器网络中频谱接入算法的频谱利用率不高、重要经验利用率不足、收敛速度慢等问题，提出了一种采用优先经验回放双深度Q-Learning的动态频谱接入算法。该算法的次用户对经验库进行抽样时，采用基于优先级抽样的方式，以打破样本相关性并充分利用重要的经验样本，并采用一种非排序批量删除方式删除经验库的无用经验样本，以降低能量开销。仿真结果表明，该算法与采用双深度Q-Learning的频谱接入算法相比提高了收敛速度；与传统随机频谱接入算法相比，其阻塞概率降低了6%~10%，吞吐量提高了18%~20%，提高了系统的性能。     

相关信噪比对天线组阵相位估计性能的影响

传统天线组阵理论为了简化分析，均假设反正切相位鉴别器是一种最大似然估计器，其估计方差能够达到克拉美-罗下界。然而当相关信噪比在中等值以下时，这一假设条件不再适用。为此，分析了相关信噪比对相位估计性能的影响。针对传统天线组阵合成性能分析方法在描述低相关信噪比条件下相位估计性能方面存在的问题，通过引入修正因子，得到了相位估计方差的理论公式，实现了对低相关信噪比条件下相位估计性能的准确描述。