基于压缩感知的直扩通信多音干扰抑制

针对直扩通信多音干扰抑制算法应用受限于采样率较高的问题,在分别构建信号和干扰稀疏字典的基础上,利用正交匹配追踪算法,设计了一种压缩域直扩通信多音干扰抑制算法,并通过理论分析和计算机仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明,在已知干扰稀疏度的条件下,该方法能够有效抑制多音干扰,干扰抑制效果不随干扰数量、干扰强度变化而变化,在压缩率为1/2、干信比为20 dB的条件下重构信号与加性高斯白噪声信道中传输信号解调性能相比只有约5 dB的信噪比损失。这将为在多音干扰条件下压缩采样后直扩信号的重构提供一种有效方法。     

江苏省基本养老保险水平评价及发展路径研究

基本养老保险是我国社会保险制度的重要内容,其水平的高低对我国社会保险制度的完善具有重大的意义。文章以经济发展水平、人口结构因素、制度实施水平为基本测度内容构建了基本养老保险水平的评价指标体系。运用遗传投影寻踪模型,对江苏、浙江、上海、北京、广东和山东的基本养老保险水平进行了评估和比较。研究发现,江苏省基本养老保险在六省市中处于较低的水平。在此基础上从经济总量、就业水平、生育政策、劳动力转移、养老金待遇、劳动监察等方面提出推进江苏省基本养老保险发展的对策及建议。     

房地产风险评价的投影寻踪模型研究

提出房地产投资多目标决策模型，结合指标及数据分布特点将投影寻踪方法应用到房地产风险评价中，采用实码加速遗传算法来简化PP模型建模过程，该方法直接面向数据建模，将多种指标线性投影为决策者提供了一个综合全部指标信息的决策依据，且具有简便、通用、准确等优点。     

Robust backward population projections made possible

Based on formal results for population dynamics under varying fertility and mortality levels, this paper presents a new approach to backward population projection. Unlike other methods in the literature, the method presented here is robust and accurate in both the short and long run. The method and the theory behind it contribute to the knowledge about dynamic populations and may find applications in population modeling and reconstruction.     

哲学、信仰与人生

离开人生,哲学是空洞的,它没有内容。如果离开哲学的话,人生是盲目的,人生便找不到方向,不知道该往哪里走。在哲学和人生之间我们要找到一种属于我们每个人的信仰,为我们的人生指明方向,给我们的灵魂提供一个可以寄托的精神家园。对我们每个普通人来说,学习哲学的意义在于指导我们的人生,哲学所要追求的终极目标是永恒不变的信仰,哲学是不断地引领我们走向释然,不断地引领我们走向个人心灵解放的一种过程。     

基于遗传投影寻踪模型的交通用地集约利用综合评价

研究目的:对2006年全国31个省、直辖市、自治区的交通用地集约利用水平进行综合评价,提出全国交通用地集约利用相关政策建议。研究方法:针对交通用地集约利用评价系统的多目标和指标间的不相容性,提出交通用地集约利用综合评价的遗传投影寻踪模型。研究结果:(1)全国公路与铁路用地集约利用水平以及交通用地投入产出经济效益对集约利用水平影响较大。(2)2006年全国交通用地集约利用水平呈现东南—西北依次递减趋势。研究结论:遗传投影寻踪模型采用直接审视数据—通过计算机模拟数据结构—评价的新途径,为交通用地集约利用研究提供了新的思路和参考依据。     

基于投影寻踪的商务酒店微观选址研究

商务酒店微观选址属于多指标综合评价问题,各指标在性质和重要性方面均存在明显差异。本文用投影寻踪(Projection Pursuit Clustering,PPC)技术建立商务酒店微观选址综合评价模型,该模型通过优化投影向量系数,将影响酒店微观选址的多维指标转化为综合反映各指标信息的一维综合投影值,并依据该投影值的大小对酒店位置的优劣进行客观评价和排序;同时,根据各评价指标投影向量系数的大小和是否大于0,可以判定评价指标的性质、重要性及其进行排序。实例研究表明,PPC建模过程简单,对样本数量的要求不高,可避免人为因素的干扰,模型的稳健性好,为商务酒店微观选址的非线性决策问题提供了一种新的研究方法。     

A Generalized Goals-achievement Model in Data Envelopment Analysis: an Application to Efficiency Improvement in Local Government Finance in Japan

Abstract

Data envelopment analysis (DEA) has become an established benchmark tool in efficiency strategies in both the public and the private sectors. The aim of this paper is to present and apply a newly developed, emerging from a blend of a Distance Friction Minimization (DFM) and a Goals Achievements (GA), model in DEA. The above-mentioned DFM-GA model is illustrated empirically by using a data set of efficiency indicators for cities in Hokkaido prefecture in Japan. In summary, this paper presents a practical policy instrument that may contribute to efficient decision making of both public and private actors.

Modèle généralisé de réalisation des objectifs dans l'analyse par la méthode d'enveloppe: application dans l'augmentation du rendement dans les finances des administrations régionales au Japon

RÉSUMÉ?La méthode d'enveloppe [data envelopment analysis (DEA)] est un étalon bien établi pour les stratégies d'efficacité tant dans le secteur public que dans le secteur privé. L'objectif de la présente communication est de présenter et d'appliquer un modèle de méthode d'enveloppe nouveau et ajusté. Le modèle DFM-GA susmentionné est illustré de façon empirique au moyen d'un ensemble d'indicateurs d'efficacité pour des villes de la préfecture d'Hokkaido, au Japon. En résumé, la présente communication présente un instrument de politique pratique qui pourrait contribuer à des prises de décision efficaces par des acteurs tant publics que privés.

Un modelo generalizado de logro de objetivos en el análisis envolvente de datos: aplicación a la mejora de la eficiencia en las finanzas de gobiernos locales de Japón

RÉSUMÉN?El análisis envolvente de datos (DEA) se ha convertido en una herramienta de referencia establecida en las estrategias de eficiencia, tanto en el sector público como privado. El objetivo de este trabajo es presentar y aplicar un modelo DEA ajustado y recién desarrollado. El modelo DFM-GA mencionado anteriormente se ilustra empíricamente utilizando un conjunto de datos de indicadores de eficiencia relacionados con ciudades de la prefectura de Hokkaido, Japón. En resumen, este trabajo presenta un instrumento práctico de política que puede contribuir a una toma de decisiones eficiente tanto de actores públicos como privados.

     

一种基于RAMP算法的OFDM稀疏信道估计方法

针对OFDM稀疏信道估计需要信道稀疏度作先验条件的不足,将正则化自适应匹配追踪（RAMP ） 用于信道重建,可在信道稀疏度未知的情况下,自适应地调整候选集原子的个数,并利用正 则化过程实现支撑集的二次筛选,逐步扩大支撑集,准确地估计出信道的冲激响应。仿真结 果表明,该方法收敛速度快,估计效果好,有较好的应用价值。