试析单片机系统的抗干扰问题与应对

应用单片机的过程中难免受到一些干扰，对于单片机设计方面最重要的任务之一就是解决单片机在应用过程中免干扰设置的研究设计。如今，在设计单片机应用系统方面，干扰问题就可以通过提升硬件与软件的相关设计技术来解决。但是，依经验所知，从软件方面来解决干扰问题的成本较小，效果也比较显著。本文从单片机易受干扰出发，着重从软件设计方面提出解决方案。

基于两阶段DEA模型的区域创新投入产出评价及科技创新政策绩效提升路径研究——基于科技创新政策情报的分析

[目的/意义]结合科技创新政策情报和我国31个省市的科技创新成果及效率研究我国科技创新政策绩效的提升路径。[方法/过程]运用改进的两阶段动态网络DEA模型,将科技创新政策发布后各地区创新行为分为两阶段,第一阶段是从创新投入到中间创新产出阶段,第二阶段是中间产出到成果转化阶段,得到两阶段效率得分。[结果/结论]研究发现第二阶段是创新效率提升的瓶颈,也是科技创新政策绩效提升的瓶颈,以此为研究重点,基于虚拟前沿面来挖掘提升创新效率以及科技创新政策绩效的具体方法并最终提出政策建议。

一种股票市场的深度学习复合预测模型

深度学习能够从大量原始数据中提取高级抽象特征而不依赖于先验知识,对于金融市场预测具有潜在的吸引力。基于"分解—重构—综合"的思想,提出了一种全新的深度学习预测方法论,并在此基础上构建了一种股票市场单步向前的深度学习复合预测模型——CEEMD-LSTM。在此模型中,序列平稳化分解模块的CEEMD能将时间序列中不同尺度的波动或趋势逐级分解出来,产生一系列不同特征尺度的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);采用深度学习中适合处理时间序列的长短期记忆网络(Long-Short Term Memory,LSTM)分别对每个IMF与趋势项提取高级、深度特征,并预测下一交易日收盘价的收益率;最后,综合各个IMF分量以及趋势项的预测值,得到最终的预测值。基于3类不同发达程度股票市场的股票指数的实证结果表明,此模型在预测的两个维度即预测误差与预测命中率上均要优于其他参照模型。

沪铜期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应

运用了Granger因果检验、脉冲响应函数、VEC模型以及BEKK模型,对沪铜期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应进行实证分析.实证结果表明:期货价格与现货价格存在着长期均衡关系和Granger双向引导关系,在价格发现中,期货市场占主导地位,且比现货市场有着更强的信息效应;期货市场与现货市场各自的波动持久性均显著,而两者间的交叉波动效应相对较小,但是现货市场来自期货市场的波动溢出效应大于期货市场来自现货市场的波动溢出效应.

考虑退货价格的易逝品供应链联合契约模型

在由一个制造商和一个零售商组成的两级供应链框架下,考虑到需求受退货价格的影响,建立了易逝品供应链联合契约模型;指出了作为单纯的批发价格契约只是该联合契约的特殊形式,无法实现供应链的协调;而基于批发价格契约与利润共享契约的联合契约能够实现供应链协调,并给出了供应链协调的条件式,进而分析了契约参数之间的关系;最后,通过数值计算验证了所得结论的正确性.