仿真模型确认中的数据有效性分析

给出在仿真模型确认中的数据有效性分析方法．对于测量数据可采用统计的方法，如Grubbs准则和t检验准则；在小样本未知分布的情况下，可采用非统计方法，如信息熵判别法和灰色理论判别法．通过实例说明这些方法的应用．这些方法的使用有助于仿真模型确认的研究．     

考虑服务水平的信息系统运维服务提供商二级价格歧视研究

通过分析在线性需求和非线性需求条件下,两寡头竞争性信息系统运维服务提供商在二段和n段定价中实施二级价格歧视时,服务水平对提供商的价格和利润的影响,从而得到了服务水平与价格和利润的关系.研究表明:在线性需求条件下,服务水平与价格和利润成正比,且服务水平必须维持在较高的水平之上才能保证盈利,而在非线性需求条件下,服务水平很低时两家提供商仍会保持盈利;同时文中也得出不同分段需求区间的分段点.研究二级价格歧视为信息系统运维服务提供商考虑服务水平定价提供参考.     

模拟驾驶环境下驾驶人分心状态判别

为了探寻驾驶人分心判别方法,构建了驾驶人分心状态判别模型。首先设计分心模拟驾驶试验,采集正常驾驶和发送语音信息过程中的驾驶绩效特征和驾驶人眼动特征数据,建立驾驶人分心状态判别指标备选集;其次,采用基因选择算法对备选指标进行筛选,得到29个备选指标的重要度排序;然后,依次选取重要度较高的部分指标作为BP神经网络的输入指标,利用遗传算法（GA）全局搜索的性能优化BP神经网络的初始权值和阈值,将优化后的GA-BP神经网络作为弱分类器,再将多个弱分类器组合成Adaboost强分类器,建立基于Adaboost-GA-BP组合算法的驾驶人分心状态判别模型;最后,利用模拟驾驶器试验平台采集的数据计算不同判别指标数量下模型的性能,从而确定最优判别指标,并对模型进行验证和评价。结果表明：模型最优判别指标为重要度排序中前14个指标;模型能够准确识别驾驶人分心状态,判别精度为95.09%;与BP神经网络算法、GA-BP神经网络算法和Adaboost-BP神经网络算法相比,Adaboost-GA-BP组合算法在准确率、精准率、召回率、F₁值和ROC曲线等模型性能方面均最优。建立的模型能够有效判别驾驶人分心状态,可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据。     

一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法

左右舷模糊一直是困扰拖曳线列阵声呐使用的关键技术,其制约了拖线阵声呐的使用效能。现有声呐系统装备的首端阵和舷侧阵均具有左右舷分辨能力,其与拖线阵声呐的信息互补性为拖线阵左右舷分辨提供了可能。文中提出一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法,即利用舷侧阵和拖线阵公共频段的联合波束形成技术实现拖线阵的左右舷分辨,通过仿真分析验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够实现拖线阵左右舷分辨,平均分辨正确率不低于90%。     

公交驾驶员心理状况影响因素分析与疾病判别模型

为对公交驾驶员心理疾病实现精准干预，维护乘客生命及公共交通安全，本文通过分析公 交驾驶员心理状况影响因素构建心理疾病类型判别模型。选用由基本信息、身体状况、生活状 态、驾驶行为、组织认同感、人格特征以及职业压力与工作倦怠问卷组成的公交驾驶员心理健康 状况调查问卷，对400名城市公交驾驶员展开问卷调查研究，通过皮尔逊相关性检验分析心理状 况影响因素，利用K-means聚类算法和多元Logistic回归模型判别和分析心理疾病，提出相应干 预措施。结果表明：人格冷怒和驾驶行为、身体状况、生活状态、组织认同感显著正相关，职业压 力与工作倦怠和这4个影响因素显著负相关，相关性均较强，因此，构建心理疾病判别模型时排除 与多个影响因素均呈较强相关性的人格冷怒、职业压力与工作倦怠这两个影响因素；被调查的公 交驾驶员中，心理状态良好型、轻度心理疾病型、严重心理疾病型占比分别为52%、34%、14%；公 交驾驶员心理疾病类型与身体状况、驾驶行为以及生活状态显著正相关，与驾驶行为的相关性最 强，身体状况次之，生活状态最弱。     

Using GPS data to analyse the distance travelled to the first accident at fault in pay-as-you-drive insurance

In this paper we employ survival analysis methods to analyse the impact of driving patterns on distance travelled before a first claim is made by young drivers underwriting a pay-as-you-drive insurance scheme. An empirical application is presented in which we analyse real data collected by a GPS system from a leading Spanish insurer. We show that men have riskier driving patterns than women and, moreover, that there are gender differences in the impact driving patterns have on the risk of being involved in an accident. The implications of these results are discussed in terms of the ‘no-gender’ discrimination regulation.     

Bayes判别法在水下爆炸实验中的应用

介绍Bayes判别法的基本原理，使用该方法对装药在水下爆炸的模拟实验进行分析研究，并在理论和实际中进行了误判概率及爆炸效果的讨论和计算。该方法的有效性对实际应用具有一定的指导作用。     

无形资产定义与界定问题的研究

对当前各种典型的关于无形资产概念的观点进行分析归纳，利用逻辑学属性加种差的下定义方法给出无形资产定义，再根据定义所揭示的内涵，确定无形资产基本特征，并将其作为识别和界定无形资产的标准，以便对无形资产进行认识和界定。     

用混频环单元实现某分析接收机的二本振信号源

详细地介绍了用混频环来实现本振单元的主要思想和具体的电路力，并进行了详细的讲述，主要思想：经过鉴相器的鉴相以后，得到误差信号，经过放大器的放大以后，分成二路到VCO，控制VCO输出信号的频率。一路是高端信号频率，输出二本振信号范围在800．6～798．6MHZ，另一路是低端信号频率，输出二本振信号范围在320．6～318．6MHZ。至于选择哪一路，受计算机输出信号的控制。     

基于Fisher判别准则的公路隧道围岩分级评价

该文借鉴Fisher判别理论,建立公路隧道围岩评价模型,以期取得较好的效果。该项研究借助Fisher判别明显的统计优势,综合国内外大量岩体围岩分级指标资料及工程实际,建立了公路隧道围岩识别的Fisher判别分析模型,选用隧道洞室围岩岩石单轴饱和抗压强度σc、节理平均间距d、岩石质量指标RQD、地下水情况W等方面的综合指标作为围岩类别判定的评价因子,以21组公路隧道围岩实测样本数据进行学习训练和检验,并建立了相应的线性判别函数对13组待判隧道围岩类别情况进行了预测,判别结果与实际一致。研究结果表明,FDA模型回判估计误判率为0,交叉确认估计误判率为4.8%,判别性能稳健可靠,对现有评价公路隧道围岩分级方法进行了有效的验证和补充。