不对称信息下的物流服务供应链质量监督

不对称信息下物流服务供应链质量监督是物流服务供应链的重点研究内容之一。考虑一个物流服务提供商和集成商的供应链结构,在对称信息下质量监督基本模型的基础上,建立了不对称信息下Bayes-Nash均衡模型并给出了均衡解,模型进一步考虑了引入物流服务集成商本身受到惩罚因素及提供商之间竞争因素对质量监督的影响,分别得出了新的Bayes-Nash均衡解。此外,对比了引入这两种因素前后提供商和集成商质量决策的变化并给出了提高物流服务供应链质量水平的措施。     

效用理论在保险决策中的应用

效用函数的凹凸性将风险态度进行了三类划分：风险中性型、风险厌恶型、风险喜好型。本文从效用理论出发研究了不同的风险态度决策人的不同的风险决策结果,讨论了效用理论在保险产品的定价中的应用,并根据不同的风险态度和不同的损失分布函数确定最优投保方式.     

顾客资产管理研究述评

顾客资源是企业资源的一种,也是企业在日益激烈竞争环境中获得优势的来源之一。目前,学术界关于顾客资产的研究和评述已有很多,其研究成果主要集中于顾客资产管理起源、顾客资产分析、顾客筛选和组合、顾客资产的影响因素、顾客资产实施以及供应链中的顾客资产的管理等方面。在现有的研究中,通过利用度量模型,可以有效识别顾客资产和顾客终身价值,有效帮助企业了解顾客的心理与需求,从而建立起营利性的顾客关系。企业在改进产品与服务的同时,实现企业与顾客的共同需求,强化企业与顾客关系,进而增强企业竞争力。     

基于误差校正的多因素BP国际碳市场价格预测

碳价预测是碳金融市场参与者进行风险管理的关键要素,已有基于多因素的碳价非线性预测模型没有对碳价影响因素进行降维,造成预测模型复杂;现有研究在对碳价初始预测误差进行预测时,没有考虑不同频率数据适用的预测方法,难以较好地刻画不同频率数据的波动特征.以CER现货价格为研究样本,构建了基于误差校正的多因素BP国际碳市场价格组合预测模型:利用ALASSO方法筛选碳价主要影响因素以达到降维目的,运用BP模型构建基于多因素的碳价初始预测模型;按照分解-重构-集成的思想进行误差校正,即运用EEMD分解初始预测误差,利用游程判定法重构分解项,并分别选用Elman对高频进行预测,运用SVM预测中频和低频,运用ARIMA方法预测余项,将各分项预测值叠加为误差预测值,进而得到校正后的碳价预测值,并与其他模型进行对比.     

中国和巴西农产品贸易的增长前景分析

基于2002年～2015年相关贸易数据,综合利用显示性比较优势指数、综合贸易互补性指数、竞争优势指数和贸易强度指数,对中国和巴西农产品贸易的互补性、竞争优势及增长前景进行了分析.结果表明:中国和巴西具有出口比较优势的产品品类差异较大;中国农产品出口与巴西农产品进口的互补性较弱,巴西农产品出口与中国农产品进口的互补性较强;中国农产品整体竞争优势弱于巴西,但园艺产品持续保持较强竞争优势,两国农产品出口市场结构具有一定相似性,而各自出口的主要产品则有所不同;两国多类农产品存在紧密的贸易联系,具有进一步增长潜力.     

认知型飞蜂窝网络中的子信道分配与功率控制

为了解决宏蜂窝与飞蜂窝构成的两层异构网络上行干扰与资源分配问题,提出了一种在认知型飞蜂窝的双层异构网中结合子信道分配和功率控制进行资源分配的框架。通过对异构网中跨层干扰问题进行分析与建模,将求解最优子信道分配矩阵和用户发射功率矩阵作为干扰管理问题的解决方法。模型中认知型飞蜂窝网络子信道和飞蜂窝网络用户构成非合作博弈,双方利用效用函数最优值进行匹配,构成初始信道分配矩阵;再由接入控制器根据接入条件从初始信道分配矩阵中筛选用户,并优化接入用户的发射功率矩阵,得到最优子信道分配矩阵和功率矩阵。仿真结果表明,优化框架提高了双层异构网络中飞蜂窝网络用户的吞吐量和接入率,降低了异构网中跨层干扰。     

结合像素域JND阈值空间相关性与图像块类型的残差滤波算法

为了更好地将人眼视觉感知特性应用于视频压缩系统,从而去除视频的视觉冗余成分,在利用像素域的恰可察失真(Just Noticeable Distortion,JND)阈值的基础上,结合JND阈值的空间相关性与图像块类型,提出了一种改进的残差滤波算法。该算法首先在像素域计算出每个像素的JND阈值,然后在变换单元(Transform Unit,TU)中挖掘每个像素JND阈值与其周围邻近像素JND阈值之间的空间相关性,再利用索贝儿(Sobel)边缘检测算子将TU分成不同类型的图像块,并且计算出对应的复杂度因子,最后结合上述像素JND阈值的空间相关性和TU复杂度因子对TU残差进行滤波。提出的算法模型可以嵌入到高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)框架。实验结果表明,在全I帧配置下,提出的算法与标准算法HM16.0相比,在人眼主观感知质量基本一致的情况下,平均可节省16.1%的码率。     

一种基于微波雷达回波信号的车型分类方法

车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力,将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先,以雷达触发前的N帧信号为基础,对雷达的回波信号进行分析并构建数据集;然后,分析LeNet-5卷积神经网络的特点;最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明,与传统的支持向量机方法相比,所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征,大小车型识别准确率达到97%以上,可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。     

5G系统中基于解调参考信号的信道估计方法

5G系统使用解调参考信号(Demodulation Reference Signal,DMRS)用于下行信道估计,工程中通常采用插值法得到数据位置信道响应,考虑实际信道中噪声的影响,频域采用线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Squared Error,LMMSE)插值算法。针对LMMSE需要获取信道先验统计特性以及存在矩阵求逆运算量大问题,利用信号时域内能量集中特点估计出信道均方根时延、信噪比和信道自相关矩阵,对于DMRS信号在频域上间隔较大、DMRS信号所在子载波相关性不强的问题,通过引入导频加密方法提升DMRS信号所在子载波间的相关性以提升信道估计性能,并通过滑动窗口插值方法进一步降低LMMSE算法求逆运算复杂度。仿真结果表明,所提算法均方误差和误码率总体均优于线性插值和基于矩阵奇异值分解的LMMSE算法,并与传统LMMSE算法相比性能极为接近,而且复杂度降低了99.85〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗,适合实际工程应用。     

经济容积率在城镇土地利用潜力评价中的思考

在对经济容积率概念进行了论述后,通过经济学分析明确了经济容积率是区间,不等同于其它容积率一样是一个定值。依据于投入产出的分析,给出了经济容积率的一般计算公式。同时认为,经济容积率不仅应用于城镇土地利用潜力评价中,而且还可以在城市规划的制定、房地产开发的项目选择等领域中得到更为广泛的应用。