家庭基站中基于随机矩阵的能量动态检测频谱分配机制

针对家庭基站和宏基站并存的情况下会导致相互干扰以及协调使用频谱需要信令开销问题，提出了一种基于随机矩阵的频谱分配机制。该机制将动态的检测空闲频谱点的频谱感知技术应用于家庭基站和宏基站共存网络中，家庭基站在一个时间段内接收各个频点上的信号，利用随机矩阵能量动态检测频谱可用性，实时感知网络中的频谱空洞，生成可借用频谱点集合，选择业务请求用户服务质量高的家庭用户借用该集合。该方法以复杂度为代价，避免使用信令交互找到可用频谱，从而减少了网络信令开销。仿真结果表明所提机制能够提高网络容量和公平性以及网络链路效率。     

空间目标的联合矩阵束极点估计

极点作为谐振区雷达目标的最主要电磁特性，具有很大的空间目标识别前景。但是在使用频域观测数据提取目标极点时，存在虚假极点和估计精度问题。针对上述问题，首先通过加窗和截断改进了后时响应信号的获取流程，抑制了虚假极点影响；然后采用最小描述长度法（MDL）估计极点个数，避免了定阶错误引起的虚假极点；最后采用联合矩阵束法估计极点，有效减少了单角度数据估计极点时存在的遗漏极点和虚假极点问题。FEKO软件验证表明，所提算法具有更高的精度和抗噪能力。     

某斜拉桥拉索索力分析

斜拉桥的主梁内力不仅受到自重和桥面荷载的影响,更重要的是受到斜拉索索力的影响,不同的拉索索力或不同的索力分布直接影响主梁的内力情况,所以根据拉索的可调整特性,系统调整拉索索力可使桥梁结构内力达到目标状态。由此可知斜拉桥的索力是分析是斜拉桥整体结构受力状态的研究重点。拉索索力分为成桥索力和施工索力,依托某工程案例,采用影响矩阵法研究拉索索力对两种索力的影响及应用。针对该工程案例特点建立有限元模型,利用影响矩阵法分析拉索的成桥索力和施工索力,将结果进行对比分析,验证影响矩阵法的实用性。     

企业集团高质量发展的财务战略选择——以蒙牛集团为例

近年来,我国的部分企业在财务战略选择方面存在较为突出的问题,企业集团高质量发展的目标无法得到有效实现。为此从财务战略矩阵理论入手,对案例企业的价值创造能力和可持续发展能力进行综合分析,构建案例企业财务战略矩阵模型;以企业融资、投资、运营三个角度为出发点,探讨企业集团财务战略选择机制。拓展和深化我国财务战略的理论研究,为我国企业集团开展财务战略活动实现高质量发展提供理论依据和实践借鉴。     

基于不同空间权重矩阵的我国省域经济空间效应研究

运用Geoda空间分析软件,针对我国31个省市(港澳台除外)的2001-2020年GDP,运用不同权重矩阵进行空间相关分析和动态变化分析.基于"后"型、K-最近邻和欧式距离空间权重矩阵进行全局和局部空间自相关分析.结果表明不同权重矩阵的全局Moran'sI指数检验都有显著的空间相关性,其中K最近邻矩阵时达到最大.我国省域经济呈现局部聚集性分布,不同空间权重矩阵在检测省域经济中,"高-高""低-低""高-低""低-高"空间聚集性方面存在一定差异.结论我国省域经济存在显著全局及局部自相关性.结合不同的空间权重矩阵进行综合分析,有助于深入掌握我国省域经济分布特征,为合理配置资源提供依据.     

海康威视轻资产运营模式转型的财务绩效评价

轻资产运营模式是一种以较低有形资产规模获取较高企业价值的商业模式,近年来受到广泛关注.在这种价值驱动的新型资本战略模式下,企业流动资产尤其是现金类资产较多,固定资产和存货相对较少,企业将更多资金投入到技术、品牌、营销等高附加值环节,通过"轻"资产形态来获取"高"利润回报,并提升财务绩效.本文以实施轻资产运营模式转型战略的海康威视作为案例分析对象,运用纵向案例研究方法分析海康威视轻资产运营模式转型的动因和运营效果,运用财务战略矩阵模型探究轻资产转型对其财务绩效的影响,并针对轻资产运营模式转型过程中存在的问题提出相应对策建议,以期为相关企业进行轻资产运营模式转型提供有益的借鉴.     

多创新方法集成与融合应用的LCUE矩阵法研究及实施

在日益复杂的产品需求和生产环境下，企业面临的生产难题也更加复杂，如何科学系统地使用创新方法解决企业生产难题，是长期困扰企业的问题。研究多个创新方法集成与融合应用概念模型，构建以企业生产难题为导向的多创新方法集成与融合应用理论体系，并基于多创新方法集成与融合应用过程，提出从多个维度指导企业实施多创新方法集成与融合应用的“LCUE矩阵法”。最后，结合某空调装配企业生产实际，以价值流方法为模板，基于LCUE矩阵实施多创新方法集成与融合应用，有效解决了企业生产难题，验证了多创新方法集成与融合应用及LCUE矩阵法的可行性。     

核k’-均值聚类算法及在生物医学上的应用研究

核k'-均值聚类算法在k'-均值聚类算法的基础上,通过核函数,将样本从原空间映射到高维特征空间,使得非线性样本在高维空间中线性可分,然后对高维空间中的线性样本进行聚类。由于核函数的本质是成对样本间的内积,可表示成对样本间的相似度。文章利用高维空间中不同样本之间的内积,构造核矩阵,使得核矩阵中的每一矩阵元均由任意两个样本间的内积组成。内积越大,表示两个样本越相似,内积越小,表示越不相似,因此,求所有样本到其聚类中心的最小距离平方和的聚类问题可转化为求核矩阵的迹最小问题。文章利用两组真实生物医学数据集进行了算法验证,结果表明,在同等条件下,核k'-均值算法的聚类准确率要高于k'-均值聚类算法。