具有年龄结构的离散流行病模型

离散的流行病模型能够更恰地描述某些流4行病的传播过程，本文针对恢复者不具有免疫力而被再次传染成为易感者的情况，提出了具有年龄结构的离散SIS（易感者Susceptible、染病者Infective、易感者Susceptible）模型，运用线性化方法，比较法及计算机模拟等方法对模型的动力学性态进行了较全面的研究，研究中引入基本再生数，其意义为在染病期内一个典型的染病者在完全易感的人群产生的新患者平均数，基本再生数决定平衡点的稳定性，文中主要得到了无病平衡点的全局稳定性，最后，对所研究的理论结果进行了计算机模拟。     

冲突证据决策新方法及应用

冲突证据决策方法研究是证据理论重要研究课题。鉴于现有的证据理论改进方法在冲突证据决策过程中存在计算量较大,归一化过程不合理,证据组合效果不理想等一系列问题,提出基于二次组合的冲突证据决策方法。首先,提出新的基于二次组合的冲突证据决策方法的流程图;然后,提出新的乘性归一化规则,并对新的乘性归一化规则进行算例分析,验证其合理性;最后,分析现有冲突度量函数的不足,并提出新的冲突度量函数,并分析冲突度量函数的合理性。通过算例分析,并与现有证据组合规则的比较表明,所提方法不仅计算量得以改善,组合结果也得到提升。      

人力资源会计的理论及在我国企业中的应用

旨在结合人力资源会计理论,对我国企业推行人力资源会计的必要性、可行性及能够采取的措施进行探索,以期为推进我国企业人力资源会计的实施提供有益帮助。     

经济信息

新疆优先发展新兴产业"2012年新疆产学研洽谈会暨院士企业行"7月10-11日在乌鲁木齐举行,活动中,自治区相关部门表示,"十二五"期间,新疆将加快抢占产业竞争制高点,建立现代产业体系,立足现有基础和优势,优先发展新兴能源、新材料、先进装备制造、生物、信息、节能环保、清洁能源汽车七大产业按照新规划,到2015年,全区战略性新兴产业将形成协调推进、有序发展的基本格局,产值达到2000亿元,占当地生产总值的比重升至8%左右。     

D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用

近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的数学性质,给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效     

实时数据库的主动机制研究与实现

主动机制是实时数据库管理系统（ＤＢＭＳ）的一个重要功能。在主动机制的基础上,实时ＤＢＭＳ能够根据数据库中某些数据及环境的变化,主动地作出一定的反应,执行预先设计的动作,而不仅仅是被动地执行用户的命令。文中主要介绍一个实时ＤＢＭＳ的主动子系统,采用事件－条件－动作的规则来实现其主动功能;讨论了规则的表示和存储结构,规则子系统的系统结构及与ＤＢＭＳ的联系;并详细介绍了条件评价器、规则检索优化、规则冲突     

卫星控制系统测试数据自动判读系统设计

针对卫星控制系统测试数据类型多和数据量大的特点,人工判读方式存在判读时间长和判读精度不够高等不足,分析了卫星控制系统测试数据的变化规律,建立了测试数据的判读规则,在此基础上完成自动判读方法设计和自动判读系统设计,该系统能够按照设置的判读规则进行自动判读,对判读结果进行实时显示和存储,提高了测试效率和判读的准确性.     

高效率的特征型紧致WENO混合格式

特征型紧致加权基本无振荡（WENO）混合格式HCW-R结合了迎风紧致格式CS5-P和WENO格式,具有十分优异的分辨率特性。但在求解多维方程组时,HCW-R格式需要求解块状三对角方程组,因而计算代价十分高昂。采用迎风紧致格式CS5-F代替CS5-P,构造了一个新的特征型紧致WENO混合格式HCW-E。由于HCW-E的特殊形式,其可沿迎风方向、由边界处向内推进求解,避免了处理三对角或块状三对角方程组,从而其计算代价与显式格式无异。虽然就分辨率而言,HCW-E稍逊于HCW-R,但前者的计算效率要显著高于后者。因此,当花费相同的计算代价,HCW-E格式可以获得更好的数值结果。一系列求解Euler方程组的数值试验验证了HCW-E的高分辨率特性和相比HCW-R更高的计算效率。HCW-E格式的效率优势在求解高维问题时更为明显。      

数据立方体关联挖掘在红外抗干扰中的应用

为了分析空空导弹在红外抗干扰过程中, 各干扰量与脱靶量之间的耦合关系, 利用红外抗干扰试验仿真平台, 通过设置干扰量获得海量数据, 构建数据立方体对海量数据进行数据预处理, 同时统计出数据集中各事务的支持度计数, 将处理后的数据利用FP-Growth关联规则算法挖掘干扰量与脱靶量之间的关联规则。通过对关联规则的分析得到:导弹进入角与弹目距离是影响导弹脱靶量大小的主要因素, 各个干扰量之间不能随意组合, 应该根据导弹来袭方向、目标机动方式选择诱饵投掷策略, 否则干扰效果会大大下降。同时设置一组对比试验, 验证基于数据立方体的FP-Growth算法处理高维数的脱靶量数据, 拥有较高的挖掘效率。      

一种新的空间多维关联规则模型与算法

空间对象具有自相关、连续性、多尺度等特点,导致空间关联规则挖掘与传统的统计关联规则挖掘不同,不存在统计的“事务”,挖掘更加复杂。本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”,以代替传统关联规则挖掘中的事务,建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatial multidimensional association rules model,SMARM)。设计并实现了一种新的挖掘算法SMARBIA,用基于影响域、空间支持度等剪枝技巧,克服了空间多维关联规则挖掘过程中候选项目集庞大的困难。实验表明,该算法能有效地减少候选项目集而获得较好的性能。