基于IPSO-BP神经网络的铁路客运量预测

在分析有关铁路客运量预测方法的基础上,针对BP神经网络模型存在的不足,提出基于粒子群优化算法(PSO)优化BP神经网络的参数,即改进的PSO方法(IPSO)。以我国1990—2007年的铁路客运量为研究对象,确定输入样本和输出样本,以及训练集和测试集,建立基于IPSO的BP神经网络优化模型预测铁路客运量。预测结果表明,IPSO-BP网络的算法训练时间短,收敛速度快,预测精度高。     

税费改革与农民负担变化的新趋势——基于东南沿海某县级市的调查分析

本文根据东南沿海某县级市六个村的调查数据和访谈资料,对税费改革前后农民负担的变化趋势进行了初步的分析。研究发现：包括国家税金、三提五统和义务工在内的农民负担在税改后实现了下降;但包括学杂费、行政事业性收费等在内的农民负担却持续上升,其中学杂费的增长速度最快。农民负担从显性向隐性方向发展,但在不同发达程度的乡镇有较犬程度的差异。     

基于有向图的电磁环境复杂度度量算法

以用频装备接收机的信噪比参数和用频网络可用性作为度量依据,定义了用频网络的4级电磁环境复杂度度量标准.在此基础上,通过将用频网络转化成有向图,提出了基于有向图的电磁环境复杂度度量算法,并以此算法为基础定义了战场电磁环境复杂度.通过计算战场电磁环境复杂度使得当前战场电磁环境对作战行动的影响程度定量化,为复杂电磁环境条件下的战场决策提供必要条件.     

智能制造、劳动力技能结构与出口技术复杂度

基于2003—2016年31个省份数据，研究智能制造对出口技术复杂度的影响以及劳动力技能结构的中介效应。结果发现：智能制造显著地提升了出口技术复杂度，且促进作用呈现出边际效应递减的非线性特征；相比于金融危机前，金融危机后智能制造对出口技术复杂度的促进效应更明显；智能制造主要通过优化劳动力技能结构，即协同中高级技能劳动力和替代低级技能劳动力，推动出口技术复杂度显著提升。     

基于时频分析的裂纹转子碰摩故障特征研究

为研究转子系统耦合故障特性,采用有限元方法建立了含有横向裂纹、转静碰摩的非线性转子动力学模型。首先研究了不同转速下裂纹、碰摩单一故障下转子系统的振动响应,其次研究了两种故障耦合情况下系统的振动响应特征。采用波形图、FFT谱图、瞬时频率和Hilbert-Huang时频谱(HHS)相结合的方法对故障转子振动信号进行了分析。分析结果表明:运用多种时频分析相结合的方法可以较为全面地了解转子的故障特征,裂纹转子在1/5、1/3临界转速时会发生较为明显的5X、3X谐波,且裂纹的产生会导致响应幅值增大,从而引起更为严重的碰摩。      

Promoting the Role of RCEP in Boosting the High-Quality Development of China’s Digital Economy

As the largest free trade agreement in the world at present, the Regional Comprehensive Economic Partnership (RCEP) has made provisions for cross-border e-commerce, regional trade cooperation, data and intellectual property protection, providing new opportunities for the digital economy development with its functions of optimizing factor resource allocation, accelerating the upgrading of industrial chains and value chains, and pushing close collaboration in international trade. This research consists of mechanism analysis, risk assessment and policy suggestions. First, it analyzes the mechanism of RCEP in promoting the development of the digital industry from three dimensions, namely dual-circulation of digital industry, spatial cooperation of digital economy and digital tariff guarantee, and explores the compatibility between the provisions of the RCEP agreement and the high-quality development of the digital economy. Second, it interprets the digital rules from the intention of digital rules, domestic knowledge legislation background of the parties, the effectiveness of digital regulation and coordination in the agreement, and the external environment; it analyzes the challenges that RCEP brings to China. Finally, this paper puts forward suggestions on how to promote high-quality development of China’s digital economy with RCEP.     

基于深度神经网络的对抗样本生成算法及其应用研究综述

随着深度学习理论的迅速发展,基于深度神经网络的各项技术得到了广泛的应用,并且在众多应用领域取得了出乎意料的实践效果。然而,近年来大量研究发现,深度神经网络普遍存在天然缺陷,容易受到对抗样本的威胁,严重影响模型使用的安全性,因此对该领域的研究已经成为深度学习相关领域的热门研究方向。研究对抗样本有利于暴露模型存在的问题进而加以防范,对其应用的挖掘有利于为隐私保护等研究提供新思路。为此首先介绍了对抗样本研究领域中的重要概念和术语,然后按照时间从产生机理的角度梳理该领域研究中的基础算法及后续衍生的进阶算法,接着展示了近年来对抗样本所涉及的具体领域及其应用,最后对该领域进一步的研究方向和应用场景进行了展望。     

数据赋能与效能迭代：能源战略资源供应链数字化转型研究

在数字经济快速发展的背景下，打造数字化供应链不仅是时代发展的需要，更是推进企业向高质量发展的重要驱动力。文章围绕数字经济为企业带来的巨大变革，以国勘公司供应链转型的实践为研究对象，对国勘公司从垂直过程管控到供应链数字化嵌入路径的演化进行深入分析。基于动态能力理论，探究企业供应链数字化转型促进供应链敏捷性的作用机理。研究发现：在数字技术驱动下，传统供应链由原本显著离散型的线性结构转变为智能灵活、互相联系的网络状结构，使供应链各个环节信息传递效率提高，供应链决策更加直观透明。供应链数字化转型促进了业务流程、供应商管理、物流与库存管理三个环节的动态能力，从而实现供应链敏捷性的提升。研究为国勘公司以及相似的非数字化企业进一步走出国门、提升国际化供应链管理水平并增强海外市场竞争力具有一定的借鉴意义。