会计准则制定模式的经济学分析

文章分析了两种会计准则制定模式下的交易成本.认为最佳的准则制定模式应是交易成本最低的模式,即规则与原则保持一种内在的平衡.由于会计准则制定模式的转换将面临着巨大的制度转换成本,故美国目前保持着审慎的态度.指出我国的准则制定也面临着如何平衡规则与原则的问题,并提出了我国会计准则制定过程中应注意的问题.     

激光陀螺锁区测试系统

介绍了激光陀螺仪的原理和应用，以及激光陀螺仪自锁效应产生的机理。重点研究了激光陀螺仪锁区测试系统的设计和使用方法。本文所研究的激光陀螺锁区自动测试系统是由计算机控制的智能化测试设备，通过与被测产品激光陀螺在电气上直接连接，能够自动完成对激光陀螺锁区的测试工作，并记录测试结果。该测试系统具有良好的可维护性和可开发的适应性，使用安全、可靠、高效。     

基于异频扰动和CFD技术的滑动轴承动力特性系数识别方法

目前CFD技术已广泛应用于滑动轴承的数值仿真中,但还存在两个问题,相对于传统的通过求解Reynolds方程获得流体压力场和油膜力的方法,如何通过CFD计算结果来识别得到动力特性系数,以及CFD方法误差有多大。针对这些问题,本文基于同幅异频位移激励技术,同时充分考虑惯性力、刚度、阻尼交叉项等因素给出了一套适用于挤压油膜阻尼器、可倾瓦轴承、固定瓦轴承等多种模型的动力特性识别方法,应用该方法可以一次性识别出油膜的动力特性系数。通过滑动轴承算例与短圆瓦轴承刚度阻尼理论解进行对比,验证了该方法的准确性。     

雷达辐射源的序贯识别方法

针对雷达信号环境,依据已知的模板信息,提出了一种雷达辐射源序贯识别方法。通过理论推导和仿真分析验证了该算法的可行性,并与传统的统计分析识别 ［1］ 方法相比,该方法能够更充分地利用辐射源的脉冲信息,提高复杂电磁环境下的辐射源识别能力。仿真结果显示该方法的识别效果优于统计分析识别方法     

KTP晶体频率转换带宽特性研究

以0．8μm波长作为泵光频率,对KTP晶体在近红外光区的匹配特性作了研究,对各种可能的频率转换关系进行了分析,提出了两个最优宽带转换方式以及获得宽带频率转换的方法。     

高压水射流结构的红外热像特征

对高压水射流进行了红外探测,提取了射流红外辐射温度的二维与三维特征,研究了湍射流的涡旋结构、射流分段结构及其时间演化特征.结果表明:射流大尺度涡结构呈现不规则的椭圆形,随着射流雷诺数增大,涡的尺度也不断增大;拟序结构中配对的大涡并非严格对称,其强度不同、涡的精细结构也不同;大涡可由尺度、强度、旋向不同的子涡组成;射流初始段的红外辐射温度呈线性分布、主体段呈随机分布、过渡段呈出突变的特点.     

一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法

提出了一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法。首先陈述了空间有形目标识别的意义并分析了其特点,进而提出了一种基于预分类的两级分类识别策略。在此基础上重点针对空间有形小目标识别所具有的小样本学习问题的本质和特点,采用基于序贯最小优化(Sequential Minimal Optimization :SMO)改进的支持向量机解决训练问题,从而提高了训练的效率和精度。最后,通过10类空间有形小目标共1360个成像尺度不大于30×30像素的仿真样本进行仿真检验,结果表明本文所提出的识别方法的正确率达到了98%(训练样本数454,测试样本数906),完全可以满足实际应用需要,而且具有良好的实时性。     

从"天人合一"到"中和之‘善'"——探求"和谐"的内涵及其衍变的历史

从词源学的角度看,"和谐"最初指原始先民在篱笆墙内安居足食、内心和谐的一种生活状态.随着社会的发展,"和谐"的内涵也发生了改变,开始由精神上、审美上的音乐之"和"衍变出社会哲学意义上的"和同之辨".春秋末期,孔子以其使命意识和理性精神,启动了"和同之辩"向"中和之辩"的转机,从而使"和谐"具有了"善"的道德价值取向.     

基于标签多伯努利滤波的衍生目标跟踪算法

针对现有随机有限集(RFS)滤波器在低信噪比环境下对衍生目标跟踪性能严重下降的问题,提出了一种基于Delta扩展标签多伯努利(δ-GLMB)滤波器的改进算法。基于随机集理论和伯努利衍生模型,推导了新的预测方程,并采用了假设裁剪及分组手段和多伯努利近似技术以降低算法的计算量。针对假设增多引起的虚警问题,将多帧平滑思想和算法相结合,利用标签信息对新目标进行回溯处理。仿真结果表明,所提算法能对目标数目进行无偏估计,在低探测概率和强杂波环境下性能明显优于概率假设密度(PHD)算法,计算开销在衍生初始阶段增长快于PHD,目标较分散时低于PHD。     

基于均方根容积粒子的SMC-PHD算法

传统的序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)算法采用状态转移密度作为重要性采样函数.当目标非线性运动时,少数粒子将具有较大的权值,导致估计精度低、结果发散.针对上述问题,提出了一种基于均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)和统计门限技术的重要性采样函数设计方法.在重要性采样函数估计时,首先利用SCKF对重要性采样函数的均值和协方差阵进行预测,而后利用统计门限技术提取与重要性采样粒子相关联的量测.通过相应的权值对所提取的量测进行合并,更新重要性采样函数的均值和协方差阵.在此基础上将设计的重要性采样函数应用于SMC-PHD的强度预测和更新,最终实现多目标状态和数目的估计.实验表明,本算法在非线性多目标跟踪中具有精度高、估计结果稳定的优点.