广东省碳排放量测算、影响因素分析及预测模型选择北大核心

广东省是中国经济最发达的省份之一,科学预测其碳排放量对“双碳”背景下探索省级控碳发展路径具有重要意义。论文首先对各类碳源和碳汇进行核算,得到了广东省1995—2019年的净碳排放量;运用扩展的STIRPAT模型分析广东省碳排放的影响因素,并将其作为碳排放量预测模型的输入变量;建立经鸡群算法优化的快速学习网CSO-FLN预测模型,对广东省碳排放量进行预测,并将预测结果与FLN、ELM模型进行比较分析以验证CSO-FLN模型的优越性和有效性。研究结果表明:广东省的净碳排放量在研究期间呈现上升趋势;人口规模、富裕度、产业结构与碳排放量之间均存在正相关关系,对外开放、技术水平、能源结构与碳排放量之间存在负相关关系;CSO-FLN模型的预测精度高于FLN、ELM模型,可作为后续碳排放量预测的有效建模方法。     

基于射频指纹技术的卫星信号个体识别方法

现有射频指纹识别研究主要集中于射频指纹产生及提取的通信机理,忽略了实际应用中信号采集数据的清洗筛分、识别算法模型的效率等工程性问题。为此,分析了卫星通信号的载波信息提取的原理与方法,并针对现有射频指纹方法的不足,围绕卫星信号识别领域,利用海量采集的射频指纹数据,深入研究基于自组织神经网络的射频指纹识别算法,提出了对应的算法模型,并与现有常见的无监督算法进行了比较。结果表明,所提方法可以取得更优的算法聚类效果和时间开销,可作为设计实现卫星频谱管理系统的基础。     

共享经济背景下平台企业利益关系演变研究

新技术、新经济的发展,使平台企业既面临机遇也面临挑战。一方面,平台共享使企业迅猛发展、社会福利持续增进、新技术模式不断涌现、公众以指数级的速度学习,使企业、社会与公众实现利益共享共赢。但另一方面,平台的技术垄断导致企业分工方式、生产组织形式和雇佣模式发生偏向平台资本的变化,而平台资本的快速扩张与平台垄断的若隐若现预示着平台企业利益关系显现出从共享到分化的趋势。以劳动过程理论的技术—分工—控制为研究脉络,发现算法垄断、平台分工、"平台—超外包"生产组织形式与二元化雇佣模式是导致平台企业利益关系显现出分化趋势的主要原因。针对平台企业的利益分化问题,在充分发挥平台经济促进经济发展优势的同时,应通过创新监管机制、强化平台企业社会责任等举措,避免平台企业利益分配失衡加剧,实现共享经济的均衡协调发展。     

“一带一路”国家经济金融风险评价

"一带一路"倡议自提出以来,成效显著,但部分国家经济金融风险较高且各国风险存在差异化,所以有必要对各国的风险进行评价。使用基于K-means聚类算法的贝叶斯网络模型对"一带一路"国家的经济金融风险进行分析评价,结果表明建立的贝叶斯网络正确率达到95%以上,根据各国的经济金融风险等级,虽然有少数国家的经济金融风险较高,部分"一带一路"国家的经济金融风险呈波动趋势,但是,"一带一路"大部分国家经济金融风险呈下降趋势或处于较低水平。     

一种基于Edline线特征的车道线识别算法

为了提升车道线检测的准确性和实时性,改良车道偏离预警系统的性能,提出了一种新的车道线识别算法。首先应用投影法对采集到的图像设立感兴趣区域,以此来减少图像中存在的干扰信息;其次应用一种改进后的自适应高斯滤波算法对采集所得图像进行平滑处理,减少图像中不必要的细节;最后采用边缘绘制算法进行边缘检测,在此基础上,提出一种线段检测算法——Edline算法提取边缘线,对检测到的直线段进行筛选和聚类。利用引用计数法对车道线进行跟踪和预测。结果表明,新算法的平均处理时间为17.1 ms,准确率为96.19%,将其应用在车道偏离预警系统中可以有效地提高预警效率,提升预警的准确性和响应速度。研究结果丰富了车道线识别理论,可为车道偏离预警系统的应用及基础研究提供参考。     

基于故障模拟的双工序智能RGV调度研究

随着人工智能技术的不断发展和进步,智能加工系统正变得越来越自动化和智能化,由此引发了智能加工系统的管理和效率问题。因此,本文针对在智能RGV两道工序发生故障时进行研究,由于故障的发生具有随机性,我们通过对加工过程中CNC发生故障的平均概率进行随机模拟,判断故障发生的位置,以物料的生产效率和每个物料的等待时间为目标建立了基于故障随机模拟的多目标动态优化模型,使用基于FCFS的动态规划算法对模型进行求解,给出了故障发生的模拟情况和RGV调度方案。最后,通过实例计算得到的结果表明,该模型和算法具有良好的实用性,能客观、有效地给出RGV调度方案,对智能加工系统具有一定参考价值。     

使用粒子群算法解决期权定价模型参数校准问题——以heston模型为例

期权定价模型的参数校准问题是一个常见的难题,以heston 模型为例,定价时需要估计6 个参数,参数估计问题实质上是高维非线性规划问题,由于估参函数的性质不好,一般的估参方法常常失效。使用粒子群（PSO）智能算法可以改善该模型的参数校准问题,因为粒子群算法具有内在随机性,因此参数估计中的局部极小值问题可以被较好地解决。使用2017 年12 月20 日的香港恒生指数期权作为估计样本,并对2017 年12 月25 日的期权进行样本外预测,数值结果表明使用heston 模型对期权进行定价并配合粒子群算法估计参数具有良好的定价效果。     

解非线性电路稳态响应的一种有效算法

本文提供一种计算非线性电路的稳态响应的有效算法,在多频信号激励的强迫振荡电路和耦合振荡电路都可使用。该方法可称为“代换算法”。因为,它每一步的变量都是用残留误差的各个频率分量解关联时不变电路,该电路是用“松弛法”将时变电路转换而来。此算法非常简单而有效,并且可应用于各种非线性电路。     

微波非线性电路理论研究新进展

本文介绍近几年微波非线性电路理论研究中取得的主要成果,重点介绍两种通用的微波非线性电路分析方法——改进的谐波平衡法和频域延拓交调波平衡法。     

基于顾客知识挖掘的产品目标市场分析

论文提出了基于顾客知识挖掘的产品目标市场分析模型。按照顾客的性别、年龄、收入等特征,把顾客分类,比如:高收入男性青年顾客、高收入女性中年顾客;然后由每一类顾客(比如高收入男性青年顾客)对产品评价指标进行打分,接下来用Kohonen Associatio(nKA)算法求出这一类顾客对产品指标的总体评价程度;从而使得向目标市场营销时更有针对性。