基于双格的多值模型的精化关系与对称化简

多值模型是传统布尔模型的扩展。与布尔模型相比,多值模型更适合对包含不确定和不一致信息的软件系统进行建模。为了解决模型检测时的状态爆炸问题,研究了对基于双格的多值模型的对称化简方法。提出了一种新的多值模型的精化关系,证明其保持对μ演算公式的模型检测结果的正确性。定义多值模型的对称化简商结构,证明商结构与原模型之间存在互为精化的关系,因此对μ演算公式的模型检测在二者上可以得到相同的结果。

基于分解的多值模型的逼近关系

多值模型可用于对包含不确定与不一致信息的软件系统进行建模与验证。提出了采用基于分解的方式来刻画多值模型之间的逼近关系,这为采用抽象方法解决模型检测时所产生的状态爆炸问题奠定了理论基础。为此,首先给出了多值模型分解为多个三值模型的方法,并且证明了任意μ演算公式在多值模型上的检测结果等于在分解后所有三值模型上的检测结果的合并。进一步,由三值模型上的混合模拟关系给出了多值模型间逼近关系的结构定义,并证明对于任意给定的两个满足逼近关系的多值模型,μ演算公式在其上的检测结果在信息序关系上得以保持。

经典命题演算的多值模型

自Ｌｕｋａｓｉｅｗｉｃｚ创立多值逻辑以来，人们普遍认为经典命题演算只是二值逻辑系统。然而，这种观点实际上并不成立。本文用集合概念对逻辑学的基本概念“真值”作了精确定义，并以此区分了真值与真的概率，由此给出了经典命题演算的一般真值模型、有穷多值模型及无穷多值模型，并具体证明了可靠性定理和完全性定理，从理论上说明了经典命题演算不仅存在二值逻辑系统，而且存在多值逻辑系统，不仅存在有穷多值逻辑系统，而且存在无穷多值逻辑系统。

基于吴方法的多值模型检验

大型复杂系统的开发过程中不可避免的涉及到非确定或不一致信息的处理,而多值模型检验作为经典模型检验的一种扩展,是处理和分析包含此类信息模型的一种有效手段.提出了一种系统化的多值逻辑(涵盖经典逻辑)的代数表示方法,使用吴方法的基本思想和框架实现复杂系统形式验证中基于多值逻辑的模型检验的代数化,建立了通过吴方法实现多值模型检验技术的整体框架.这种代数化的多值模型检验方法可以作为现有方法的有力补充.

推广的多值指数双向联想记忆模型及其应用

推广了Wang的多值指数双向联想记忆(multi-valued exponential bi-directional associative memory,简称MV-eBAM)模型,使其成为所提出的推广的多值指数双向联想记忆 (extended MV-eBAM,简称EMV-eBAM) 模型的一个特例.EMV-eBAM具有比前者更高的存储容量和纠错性能,因此利用这种性能,设计了一种基于联想记忆的新型图像压缩算法.该算法在无噪声情况下具有与矢量量化(vector quantization,简称VQ)算法相近的性能,而在双重(信道和图像)噪声环境下则具有显著的抑制效果.对比实验结果显示,在添加5%椒盐噪声下,该算法几乎能完全排除噪声干扰,而VQ则反而放大了噪声.该算法的另一个优点是,当在差错信道中传送时,可以获得比采用循环纠错码更强的纠错性能.因而,该算法具有较强的鲁棒性.

具有内连接的指数多值双向联想记忆模型

C_CWang的多值指数双向联想记忆模型 (MVeBAM)是一种高存储容量的联想神经网络 .本文在MVe BAM的基础上通过引入自相关项 (或内连接 )提出了一个新的具有内连接的多值指数双向联想记忆模型 ,推广了MVeBAM .通过定义简单的能量函数证明了其在同、异步方式下的稳定性 ,从而保证了所学模式对成为被推广的MVeBAM(EMVeBAM)的稳定点 .最后 。

研究格值模型论的一种新方法

多值公式、模型及其他有关概念可以转化为相应的二值概念,这个过程是可逆的.因而在考虑格值问题时,就不必沿着二值的思路,只需先将它们转变为二值的,然后再把二值相应结果转变为多值.这个思路对考虑有关模型存在的问题很有效.

我国物联网上市公司技术突破路径研究——基于多值选择模型和倾向得分匹配法对179家公司的探索

文章从我国物联网企业技术突破的视角出发,选取2003-2012年我国物联网179家上市公司的数据为研究样本,将其划分为突破性技术企业、创新性技术企业及战略性技术企业三类,通过多值选择模型和倾向得分匹配估计法来探索这三类企业在自主创新和技术引进之间如何抉择,并结合当今物联网技术发展背景,得出我国物联网企业技术突破路径。

软件模型检测中的抽象模型研究综述

抽象是解决模型检测中状态爆炸问题的一个基本方法.对近年来软件模型检测研究中所提出的一系列抽象模型进行综述.首先以抽象解释为理论框架阐述了抽象软件模型检测的各组成部分.然后根据模型的结构和功能特征,将抽象模型分为3类:1)传统的用于支持自上逼近或者自下逼近的布尔Kripke结构;2)分别对应于3值和4值Kripke结构的Kripke模态迁移系统(Kripke modal transition systems,KMTS)和混合迁移系统(mixed transition system,MixTS),可同时支持自上逼近和自下逼近的抽象;3)具有超迁移关系的广义Kripke模态迁移系统(generalized Kripke modal transition system,GKMTS)和超迁移系统(hyper transition system,HTS),可提供更精确的抽象模型检测;重点分析这些模型的提出原因、相应的逼近关系、最优模型及其局限性以及抽象模型完备性的研究结果.最后,分析了目前关于抽象模型的理论和应用研究中存在的问题,给出进一步研究的方向.

高等教育层次对收入阶层的影响及其时期差异性研究

文章基于CGSS 2006—2018年的数据分析了改革开放以来不同时期大学毕业生在收入上的差异。研究发现:高等教育学历者相对于未取得高等教育学历者、本科及以上学历者相对于大专学历者,在收入阶层上处于较高层次,但受不同时期就业市场供求状况影响,以上两种相对收入阶层差异随时间推移逐渐递减。因此,应继续普及高等教育;本科及以上层次高等教育要优化调整布局;大专层次高等教育要发挥特色优势;要继续推进市场化进程,优化就业创业环境。

不确定型多值Kripke结构的模型检测

多值模型检测是经典模型检测的一种扩展,主要用于具有不一致信息的系统的验证。为了对具有不一致和不确定性的系统进行形式化分析,本文提出非确定型多值Kripke结构作为此类系统的模型,引入一种多值计算树逻辑作为非确定型多值Kripke结构的规范语言,给出一种多项式时间的模型检测算法。研究结果表明本文提出的模型检测技术适用于具有不确定行为的多值系统的自动验证。

新农合制度下参合农民的就诊意向及其影响因素

为了调查新农合制度下参合农民的就诊意向及其影响因素,首先对山东省66个县1278个农户进行入户问卷调查,发现超过九成的农户会选择基层医疗机构。然后采用嵌套Logit模型对农户就诊意向的影响因素进行检验,实证结果显示,在第一层次医疗机构(基层与高层)选择时,老年患者、慢性病患者和认为缴费水平过高的农户会倾向到基层定点医院就诊;农民受教育程度越高、报销次数越多、报销金额越高或者同时拥有商业保险者,越倾向到高层定点医疗机构就诊。在第二层次各级医疗机构选择时,平均花费和医疗服务质量高、报销比例高、距离近的医疗机构更受青睐,其中前两个因素的作用十分显著。

利用混合整数规划的卫星操作规划问题研究

对于成像卫星的操作规划,如何高效求解其规划问题模型是一个十分关键的问题。针对基于规划域定义语言(PDDL)表示的成像卫星操作规划问题的求解,采用将基于命题式的PDDL语言描述的模型转化为多值变量模型的方法,建立了基于混合整数规划的问题求解模型,从而可以方便地采用混合整数规划的已有求解器进行求解,提高了问题的求解效率。对关键技术进行了分析,并设计了问题求解流程。仿真实验结果证明该方法是可行和适用的。

抑制或促进?劳动力外流对农村人情消费的影响研究

人情消费是中国乡村维持社会联系的重要传统,如今却愈发成为农村家庭沉重的经济负担,农村劳动力外流可能对原有社会人情关系产生不确定性影响。文章首先从人情关系网络视角出发分析中国乡村人情消费独特的内在逻辑以及在此逻辑下不同务工类型(就近务工和离乡务工)可能对乡村社会人情关系带来的冲击;继而基于中国家庭追踪调查(CFPS)微观数据,采用多值处理效应模型实证分析不同务工类型对农民家庭人情消费的实际影响,并进一步从地区和农户异质性两个方面讨论劳动力外流对农民家庭人情消费的影响差异。研究表明,不同务工类型对农民家庭的人情消费的影响各异,表现为就近务工对农民家庭的人情消费的影响并不显著,而离乡务工对人情消费有显著的抑制作用,意味着离乡务工可能会瓦解或重塑农户原有的乡村社会人情关系,并可能会改变人情消费的方式。此外,农民务工对人情消费的作用效果在不同经济发展水平的区域也存在差异;离乡务工对人情消费的抑制作用在年轻一代的农民家庭中表现更为明显;受教育程度越高的农户,其表现出的抑制效应也越大。

P2P网贷平台特征与平台运营的稳健性——基于中国1706家P2P网贷平台的证据

基于1706家中国P2P网贷平台的数据,建立多值logit模型来研究平台特征对平台运营稳健性的影响。研究发现,有无资金托管、预期收益率、投资期限、高管是否有从事金融行业经验、是否加入监管协会、是否有经营许可证、是否允许自动投标、是否允许债权转让、有无经营许可证对平台运营的稳健性有不同程度的影响,并且各因素对不同类型平台的影响也存在区别。在此基础上,对投资者、平台和监管部门这些P2P网贷市场主要参与者分别提出相关建议,以促进P2P网贷市场的良性发展。

经济欠发达地区机构养老服务资源配置研究——基于广西南宁的问卷调查

随着人口老龄化程度的加深,机构养老服务需求大增。文章以广西南宁市为调研案例,通过构建多值Logistic模型,分析各类养老机构入住老年人的条件特征分布,归纳各类养老机构提供的照护服务及价格水平差异特征,揭示各类机构存在资源配置状况高低不平的原因。研究发现,从老年人的失能程度来看,小型民办养老机构收住的失能老年人最多,其次是公建民营养老机构,第三是公办养老机构。从老年人的经济条件看,小型民办养老机构收住的老年人经济水平最差,其次是公办养老机构,第三是公建民营养老机构。通过进一步对机构进行剖析,发现公办养老机构服务资源配置水平较高且收费低廉,公建民营机构硬件条件最好,但收费最高,小型民办养老机构服务资源配置最差,但收费最低。文章的结论是:各类养老机构服务资源配置不均衡,导致老年人在选择机构时表现出“偏好”,机构养老服务供给与老年人需求错位,建议公立养老机构发展起引领作用,和公建民营养老机构一道优先承担老年人的基本养老服务需求职责,强化其公益性和福利性属性,同时,大力扶持小型民办养老机构发展,提高养老机构供给水平。

基于K-均值聚类的多值有序Logistic回归模型在信用卡信用评级中的应用研究

随着全球经济的发展,申请信用卡的人数激增,对于申请人的信用等级的评估显得尤为重要.从申请信用卡的大数据中选取出相对重要的特征变量,通过K-均值聚类方法对客户数据进行分类,分为多个类别.并建立了多值有序的Logistic回归模型.本文的全部输出结果均是在统计软件SAS 9.3环境下实现的,并且采用了SAS宏程序,实现大数据下银行信用卡申请人信用评级的批量数据处理和分析,同时也可将本文的方法推广到其他类似评级分类的大数据处理中.

汇率变动的出口和研发效应研究

企业的出口与研发是相互关联的经济活动,且影响着宏观经济的内外循环格局。在过去较长时期里,我国企业重出口、轻研发,导致经济在过度依赖外部大循环的同时缺乏竞争优势。只有出口与研发并重,方能促进国内国际双循环良性互动。汇率是影响企业出口与研发的重要因素,理论分析表明:本币低估是企业偏重出口轻视研发的重要原因;而本币适度升值会增加研发活动的吸引力,促使企业兼顾出口与研发。使用多值选择模型对2009—2020年上市公司数据进行实证检验的结果支持了上述结论。进一步,针对汇率制度改革不同阶段的回归结果表明,在当前的汇率双向波动阶段,升值对出口的抑制作用减弱,对研发的促进作用增强,总体上更有利于出口与研发均衡发展。由此建议在增强人民币汇率弹性的同时适度升值,有助于构建双循环新发展格局。

Experimental verification of mathematical model for multiphase flow in air-agitated seed precipitation tank

In order to check the validity of the mathematical model for analyzing the flow field in the air-agitated seed precipitation tank,a scaled down experimental apparatus was designed and the colored tracer and KCl tracer were added in the apparatus to follow the real flow line.Virtue tracers were considered in the mathematical model and the algorithm of tracers was built.The comparison of the results between the experiment and numerical calculation shows that the time of the tracer flows out of stirring tube are 40 s in the experiment and 42 s in numerical calculated result.The transient diffusion process and the solution residence time of the numerical calculation are in good agreement with the experimental results,which indicates that the mathematical model is reliable and can be used to predict the flow field of the air-agitated seed precipitation tank.

心脏外科术后切口感染危险因素识别及预测研究:基于多值Logistic模型和径向基神经网络算法

目的对心脏外科术后切口感染的危险因素进行识别并对感染的可能性进行预测。方法对2 374例成人心脏外科手术的临床资料进行回顾性分析,通过结合多值Logistic模型与径向基神经网络算法(RBF)的识别与预测方法,发掘术后切口感染的主要因素,以期降低切口感染的发生。结果多值Logistic回归分析的估计结果表明,既往吸烟、有糖尿病史且使用胰岛素、肥胖、手术用血、术后出血量和术后是否进行再次开胸止血6个变量是引起切口感染的危险因素。进而将上述6种危险因素作为预测算法的输入变量,得到预测结果的ROC曲线和未经变量筛选的RBF预测结果的ROC曲线。经比较发现,通过筛选出的变量建立的RBF有更高的准确度,预测性能也更好。结论多值Logistic模型和RBF均是心脏外科术后切口感染危险因素分析的有效定量分析方法,RBF准确性更高,预测性能更好。