简介：本文首先分析了增量学习过程中支持向量与非支持向量的相互转化问题，而后在此基础上提出了基于超球结构的支持向量机增量学习算法。该算法主要利用超球结构，完成对增量学习中训练样本的选取，进而完成分类器的重构。实验表明，该算法比传统支持向量机增量学习算法具有更高的分类精度。

简介：目前沪深股市相关结构的Copula模型选择差异很大,并没有形成统一的认识。在指出现有Copula检验要受到模型参数估计影响后,引入了贝叶斯估计方法将模型参数估计与拟合优度检验有效的分开。接着,沪深股市相关性的贝叶斯实证结果发现两市相关结构Copula模型具有时变特征,势必导致当前研究结果的不一致;同时也反映了Copula对样本区间选择有很强的依赖性。

简介：本文考察具有缓冲库存的随机加工时间的非均匀节拍生产线运行特点，通过对非均匀节拍生产线缓冲库存容量设计的两类模型的分析，综合并总结了缓冲库存容量最优设计的一些结构特性。

简介：在竞争环境下,探讨议价能力对产品定位-价格决策、成员利润、用户以及社会整体的影响,采用稳定性分析法研究均衡状态下的渠道结构分布,并对基本模型进行拓展分析。研究表明：生产商议价能力越强,产品批发/零售价格和渠道成员利润越高,零售商在筛选产品生产商时更愿意选择知名品牌;采用自营模式将提高消费者剩余和社会福利;成本差异的扩大将提高社会福利,而用户偏好不确定性虽然有助于提升上下游成员利润,但会损害社会整体利益。

简介：随着工业化、城镇化进程的不断加快，我国电力需求量将持续上升。电力的充足供应是我国经济稳步发展的重要保证，故合理准确的对电力需求进行分析及预测具有重要的现实意义。基于此，分析我国电力需求现状，利用通径分析筛选电力消费需求的核心驱动因素。在模型选择的基础上，基于单变量（ETS、ARIMA模型）和多变量（情景分析）两个维度进行电力需求量分析及预测。结果表明：GDP每提高1％使得电力需求量提高0．5249％；工业化水平每提高1％使得电力需求量提高2．2146％，城镇化水平每提高1％使电力需求量相应提高1．0076％。“十二五”末中国电力消费需求量将近61425．96KW／h，2020年中国电力消费需求将近81410．10KW／h。

简介：网络结构和网络上的信息披露机制对网络功能的发挥有着直接的影响，建立相应的数学模型并采用数学分析和仿真验证的手段揭示其对于网络参与主体收益的影响规律，具有理论和应用价值。在明确网络中两类参与主体的基础上，定义了他们的收益，并根据信息披露的不同情形，分为两种情况求解模型，应用数学证明和仿真分析的手段得到了网络结构对收益影响规律的三个结论。在对结论分析的基础上，指出了模型的管理学意义，讨论了进一步的研究工作。

简介：通过对市场结构理论演变过程的回顾，认为以SCP范式为基础的传统市场结构分析框架越来越不适应于当前日益复杂的经济环境。基于此，本文提出了网络型市场结构的概念，分析了网络型市场结构的特征，讨论了网络结构型市场结构的分类，并提出了网络型市场结构的一般模式。接着，构建了网络型寡头垄断市场结构模型，分析了该模型的四个特性。之后，对2×2网络型寡头垄断市场结构存在的八种策略组合进行了合并整理，求出了在现实中经常采用的四种不同的策略组合下的Cournot产量均衡解、价格均衡解以及实现均衡时的利润。最后，通过一个算例对各个Cournot均衡解的特性进行了分析，并比较了四种策略组合的优劣。

简介：金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性，还具有长记忆性。基于此，本文建立ARFIMA-GARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR，利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R／S分析法检验各个资产收益率的长记忆性，经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构，建立联合分布模型。进而采用MonteCarlo方法模拟产生各资产的收益率序列，计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明：沪深股市具有长记忆性，且两者具有对称的尾部相关性；Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCH-Copula模型能更准确地度量投资组合风险。

简介：针对介于全局网络与自中心网络间的社群现象及其网络结构的创新悖论,分析了不同层面网络社群结构的涌现特征,从组织间关系的非对称视角,探究网络社群动态变化对双元创新的差异性影响。利用高科技生物制药行业的合作与专利数据,使用快速压缩社群识别算法和多元回归模型进行实证检验。研究结果表明：宏观层面的全局网络存在显著“抱团”的多社群巨元组结构;中观层面的网络社群存在选择偏好的核心-边缘结构;微观层面社群组织动态的跨社群运动和成员流动二维变化加剧;社群动态的二维变化对突破式创新具有正向影响,与渐进式创新呈现倒U型关系;位置非对称性正向调节社群动态对双元创新的影响,技术非对称性的调节作用不显著。研究结论有助于揭示技术创新网络社群的合作创新模式,对提升组织创新能力,维持创新网络平稳运行具有重要意义。

简介：科技产业化实施系统是科研成果的物化和转化的关键，其发展和完善将直接影响到科学技术转化为生产力的程度。本文将采用系统动力学的方法论对科技产业化实施系统进行研究和分析。

简介：本文对评估地区工业化阶段的指标体系进行了分析和探讨。首先，对现存的单一指标的指标体系逐个加以分析，重点指出单一指标在评估地区工业化阶段过程中存在的不足；其次探讨比较合理的综合评价的指标体系；最后，利用所述综合评价指标体系，对合肥市的工业化阶段进行了评估。

简介：股权集中度与公司绩效的关系，董事会独立性与公司绩效的关系是公司治理中的重要内容。以往的实证研究仅检验这两个直接关系。实际上公司董事会独立性，股权集中度，和公司绩效存在三角关系。本文研究此三角关系，以我国沪深300指数成分股上市公司数据为样本应用结构方程模型进行实证检验。结果发现，股权集中度与董事会独立性为负向关系，董事会独立性与公司绩效为负向关系，股权集中度对公司绩效不但有直接影响而且通过董事会独立性产生间接影响。

简介：本文通过将定性分析与关系图描述相结合，提出H1：城镇化对经济发展具有显著正向促进作用、H2：城镇化可通过消费渠道影响经济发展、H3：城镇化可通过投资渠道影响经济发展、H4：城镇化可通过出口渠道影响经济发展四项研究假设。进一步，根据地区实际经济发展水平，将我国划分为发达与欠发达两类地区。设定经济发展变量PGDP为被解释变量，城镇化变量UR、城镇化与投资交互项变量UR×PFI、城镇化与消费交互项变量UR×HC和城镇化与出口交互项变量UR×PE为被解释变量，采用2000—2012年我国31个省市区的面板数据。基于单位根检验、协整关系检验、F检验、Hausman检验，建立个体固定效应模型，验证假设H1～H4在全国及两类地区是否成立。结果表明：H1、H2、H3假设在全国及两类地区均成立；H4假设仅在欠发达地区成立。基于研究结论，本文提出了相应的启示。

简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。

简介：通过对现有灰色关联度模型及算法的分析,首次提出了角度化灰色T型关联度模型。在分段线性表示的基础上,使用相邻线段间的夹角构成的角度序列近似表示时间序列,并给出了相关灰色关联系数和灰色关联度的计算方法。角度化灰色T型关联度模型不仅能够反映序列的正负相关关系,并且满足对称性、唯一性、可比性和规范性等性质。最后,通过实证分析证明了该模型的实用性和有效性。

简介：本文构造了一个完全信息二次线性动态对策模型，分析面临贸易自由化时，对一个幼稚产业的最优保护进口关税，给出了符合子博弈精炼均衡的对策解。并以中国轿车工业的实际数据进行实证分析，考虑在贸易自由化的背景下，轿车产品的最优总体平均进口保护关税税率。

简介：根据物料库存管理的特点，本文从预测、管理。订货策略各个方面，以一体化系统设计的观点优化库存管理结构，提出了相应的库存管理信息系统的设计思想，并在微机上做了初步实现。在系统的实现过程中，条形码技术的应用使库存数据的采集更为方便。

简介：针对Yanowitz和Bruckstein的二值文字图像后处理算法存在的问题，提出了一种新的基于灰度期望值的后处理算法。实验结果表明，该算法能自动选取阈值、运算速度快、处理效果好，具有良好的噪声适应性。

简介：我国权证市场是一个新兴市场，权证市场价格与理论价格长期存在较大偏离。本文以中化CWB1为例，首先运用修正的Black—Scholes公式计算权证的理论价格，证明权证价格偏误的存在主要不来源于模型设定误差，而是与标的股票价格相关。再运用计量经济学的方法讨论权证价格偏误和标的股票价格的协整关系，并建立误差修正模型以定量地描述二者之间的短期波动关系。最后从理论上分析我国权证市场的发展现状和导致价格偏误的深层次原因。