鸟类目标微多普勒分析及参数估计

鸟类扑动的翅膀产生的微多普勒包含了目标的尺寸与微动特征信息,可用于鸟类目标参数估计,对探鸟雷达目标识别具有重要意义。首先建立鸟类目标雷达回波模型,推导了鸟翅膀散射点的微多普勒数学表达式,并通过计算回波的自相关函数估计目标扑翼频率;然后对微多普勒表达式进行泰勒级数展开,利用展开系数与扑翼幅度之间的关系得到扑翼幅度的估计值;最后根据半翼展与微多普勒谱宽之间的关系得到半翼展的估计值。仿真实验证明了所提方法的有效性和抗噪性：对扑翼幅度大于30??、半翼展大于0.3 m的目标,在信噪比高于0 dB的噪声环境下估计精度高。     

采用改进型AlexNet的辐射源目标个体识别方法

针对辐射源目标精确识别需求,结合以深度学习为代表的机器学习理论技术,提出将改进型AlexNet作为特征提取器,实现目标细微特征提取固化,形成智能化识别网络模型。以广播式自动相关监视（ADS-B）信号为实验对象,在机场实地采集了13个目标的ADS-B脉冲信号数据作为辐射源目标个体识别的训练和测试样本,利用AlexNet和改进的AlexNet验证了算法的有效性。结果表明,改进的AlexNet网络训练时间更快,综合识别率达到98.32%.     

国内外汽车电子设备外界环境条件试验发展状况

汽车电子技术已经迅速成为汽车行业发展极快的前沿技术领域,因此汽车电子设备的可靠性研究变得越来越重要,温度、湿度、盐雾、振动等外界环境条件是影响电子设备性能和可靠性的重要因素。介绍了国内外汽车电子设备外界环境条件试验的发展状况,并为促进国内汽车电子设备外界环境试验发展提出了相应的对策。     

Discovering latent commercial networks from online financial news articles

Unlike most online social networks where explicit links among individual users are defined, the relations among commercial entities (e.g. firms) may not be explicitly declared in commercial Web sites. One main contribution of this article is the development of a novel computational model for the discovery of the latent relations among commercial entities from online financial news. More specifically, a CRF model which can exploit both structural and contextual features is applied to commercial entity recognition. In addition, a point-wise mutual information (PMI)-based unsupervised learning method is developed for commercial relation identification. To evaluate the effectiveness of the proposed computational methods, a prototype system called CoNet has been developed. Based on the financial news articles crawled from Google finance, the CoNet system achieves average F-scores of 0.681 and 0.754 in commercial entity recognition and commercial relation identification, respectively. Our experimental results confirm that the proposed shallow natural language processing methods are effective for the discovery of latent commercial networks from online financial news.     

维修备件库存的两级优化研究

针对汽车维修备件的库存储备存在配置不合理的问题,提出了一种优化方法。该方法在遗传算法的基础上,采用仿真方法建立汽车的使用可用度模型,实现备件库存配置的两级优化,并实现了在满足备件库存成本约束的前提下,使汽车的使用可用度达到最大,即修复率的最大化。给出了应用该方法的具体步骤,并通过数值分析与讨论,验证了该算法的有效性。     

Do analysts who understand accounting conservatism exhibit better forecasting performance?

This study investigates the performance of analysts when they match the asymmetric timeliness of their earnings forecast revisions (i.e., asymmetric forecast timeliness) with the asymmetric timeliness of firms’ reported earnings (i.e., asymmetric earnings timeliness). We find that better timeliness‐matching analysts produce more accurate earnings forecasts and elicit stronger market reactions to their forecast revisions. Further, better timeliness‐matching analysts issue less biased earnings forecasts, more profitable stock recommendations and have more favorable career outcomes. Overall, our results indicate that analysts’ ability to incorporate conditional conservatism into their earnings forecasts is an important reflection of analyst expertise and professional success.     

基于无交叉遗传算法的物流车辆路径问题研究

设计并实现了一种求解基本车辆路径问题的无交叉遗传算法,阐述了无交叉遗传算法求解物流车辆路径问题的关键技术,包括编码方案、初始种群生成方案、适应度函数、种群选择方案和变异操作等;并对比了使用目标函数倒数法和目标函数做差法构造适应度函数时的求解效果。实验结果表明,给出的无交叉遗传算法在求解车辆路径问题上具有良好的性能。     

创业导向、外部知识获取与创业机会识别

创业活动是创新、就业和经济增长的重要来源。企业家通过持续探索创造新业务,促进社会和经济的发展和繁荣。本文基于资源基础理论和知识基础理论,以大众创业浪潮为研究背景,深入揭示创业导向、外部知识获取与创业机会识别之间的关系,并以中国246份创业新企业为样本进行了实证研究。研究结果表明：创业导向对新企业的机会识别和外部知识获取均具有积极影响;外部知识获取在创业导向和新企业的机会识别之间起到部分中介作用;此外,市场知识获取比技术知识获取对创业机会识别的影响更为突出。     

单车场无时间窗甩挂运输车辆调度的启发式算法

考虑了牵引车空驶、带空挂车行驶和带重挂车行驶所引起的成本差异,定义了牵引车运行成本的概念,将总运行成本最小作为调度方案优劣的判别指标,并同时考虑牵引车数量最少。将牵引任务分为四种类型,定义了任务链、虚拟任务、链内交叉和链间交叉的概念,提出了一种求解该类单车场甩挂运输车辆调度无时间窗约束的启发式算法,包括初始调运方案、链内优化、空车调运交叉、牵引车数量优化和链间交叉。最后给出了仿真算例,算法优化后的最终方案与初始方案相比,牵引车数量减少,总运行成本降低,验证了算法的有效性和可行性。     

非封闭的SIS确定模型与随机模型的研究

文章通过对具常数输入人口,死亡率和出生率的的SIS模型的确定形式与随机形式的研究,得到文中定义的基本再生数R0燮1时,传染病最终会消失,而当基本再生数大于等1时,传染病人数将稳定,传染病最终会形成地方病,最后验证了两种模型的结果是一致的。