我国住房养老保险的制度设计

我国自1983年实施计划生育政策到如今已经是第27个年头,计划生育后的第一代已经进入了适婚年龄的阶段,与此同时我国又正迅速步入老龄化社会,整个社会的家庭模式向四二一转变,养老压力日益突出。传统的养儿防老养老模式对新一代的年轻人生活造成了巨大的经济压力,让年轻一代有心无力。由于住房是绝大多数家庭的必备品和重要的资产,推出住房养老保险,既可以不改变老年人生活习惯又可以增加收入提高生活质量,对于和谐社会构建有着重要的意义。尝试通过一种新的制度安排,将住房和养老结合起来,提出住房养老保险的新一代养老方式。     

基于BP神经网络的GNSS-R海面风速反演

针对GNSS-R进行海面风速反演过程中时频域相关物理量较多，数据耦合性强等问题，提出了基于反向传播（BP）神经网络反演海面风速的方法。建立反演过程中相关观测量与风速的对应关系，选取多观测量作为输入，对输入数据进行处理，设置神经元与激励函数，使用BP神经网络自适应调整拟合参数，将风速作为神经网络输出端的特征量提取。反演结果，风速≤ 20 m/s时，反演均方根误差RMSE=1.21 m/s，风速>20 m/s时反演均方根误差RMSE=2.54 m/s，反演结果优于使用时延相关曲线前沿斜率（LES）和时延多普勒相关功率均值（DDMA）方法得到的反演结果，且迭代次数较少，复杂度较低，证明该方法可以应用于GNSS-R海面风速反演。     

An IPC-based Prolog design pattern for integrating backward chaining inference into applications or embedded systems

Prolog is one of the most important candidates to build expert systems and AI-related programs and has potential applications in embedded systems. However, Prolog is not suitable to develop many kinds of components, such as data acquisition and task scheduling, which are also crucial. To make the best use of the advantages and bypass the disadvantages, it is attractive to integrate Prolog with programs developed by other languages. In this paper, an IPC-based method is used to integrate backward chaining inference implemented by Prolog into applications or embedded systems. A Prolog design pattern is derived from the method for reuse, whose principle and definition are provided in detail. Additionally, the design pattern is applied to a target system, which is free software, to verify its feasibility. The detailed implementation of the application is given to clarify the design pattern. The design pattern can be further applied to wide range applications and embedded systems and the method described in this paper can also be adopted for other logic programming languages.     

结合颅骨形态特征与神经网络的民族判别

针对颅骨民族判别问题，提出结合颅骨形态特征与神经网络的判别方法，可以推进法医人类学的发展，加快探索民族发展历程。首先，根据颅骨形态学相关研究，提取36个维吾尔族和汉族颅骨数据的几何特征；其次，采用反向传播神经网络（BPNN）对特征向量进行民族判别，并通过Adam算法对网络进行优化，避免陷入局部最优值，添加正则化项保证算法稳定性；最后，分别采用2种网络结构进行对比实验，输入层、隐藏层和输出层的神经元个数分别为36、6、2和36、12、2，并设置不同初始学习率进行对比实验。结果表明:隐藏层神经元个数为12、学习率为0.000 1时，分类精度最高，测试阶段平均准确率最高为97.5%。为了验证所提方法的普适性，生成116例国外颅骨数据进行实验，测试阶段平均准确率为90.96%。相比较于支持向量机（SVM）、决策树、KNN、Fisher等机器学习方法，所提方法学习能力更强且分类精度有明显提升。      

基于BHS-树的定性故障诊断方法

基于定性模型的诊断方法,由于无需系统定量模型,尤其适用于航天器等复杂系统的故障诊断.该方法推理过程包括冲突集的确定及诊断集的生成.基于BHS-树的方法,是一种由冲突集生成诊断集的有效途径,但存在诊断结果冗余及反向递归过程复杂的问题.采取异常/正常特征量相结合的措施,有效地解决了诊断结果冗余的问题,能够准确确定诊断集;同时在系统单故障的假设前提下,对反向递归过程进行适当简化,降低了推理的复杂程度,并通过实例对上述改进进行了验证.     

钝体逆向喷流减阻降温数值仿真研究

本文采用基于结构化网格的Navier-Stokes方程数值模拟方法,开展基于不同来流迎角逆向喷流技术的钝体减阻降温影响研究。结果显示,随着来流迎角变化,无喷流状态的钝体阻力大小基本无变化,而有喷流状态的阻力随迎角增大而单调增大,上母线有喷流状态热流值均小于无喷流状态,而下母线远离喷口位置的壁面温度基本无减少。背风侧与迎风侧的壁面压力及热流分布发生明显变化。     

矢量喷流下平尾偏转对飞机气动性能的影响

通过系列参数试验,研究有、无矢量喷流作用下飞机平尾偏转对飞机气动特性、操纵特性以及飞机绕流/矢量喷流之间干扰特性的影响.实验结果表明:在亚音速中小迎角下,有、无矢量喷流时平尾偏转并不影响飞机的纵向静稳定性,只是改变飞机的零升力矩系数m_z0和零升力迎角α₀,但平尾偏转可以较大幅度地改善前体机翼的绕流形态,减缓机翼涡及边条涡的破裂.此外当飞机处于失速状态时,矢量喷流对于涡破裂失速流动表现出强烈的干扰作用,对飞机的气动特性产生了较大的影响,其干扰区域不仅局限于飞机后体,而且还延伸至前机体,该有利气动干扰量可以达到飞机气动力的10%以上.     

具有后挡板的喷流流场的数值研究

本文对发射台底面与后挡板之间的喷流流场进行了数值研究。采用迎风的Ｐｅｔｒｏｖ－Ｇａｌｅｒｋｉｎ有限元方法求解欧拉方程。描述了喷流出口处及挡板附近的流场细节。计算结果已成功地应用于导弹发射台的设计。     

应用低温风洞模拟热喷流

应用低温风洞模拟热喷流,是喷流模拟技术一大进步。本文讨论了喷流模拟相似参数,分析了现有冷喷和热喷技术不足,指出应用低温风洞模拟喷流的基本优点,研究表明,通过选择不同组成和组分的喷流模拟气,低温风洞可实现喷流全参数完全模拟。     

直升机涡环状态试验数据处理研究

采用神经网络误差反向传播算法，以旋翼涡环状态试验数据为基础，研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响，分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明，神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响。