长三角地区数字普惠金融与碳减排:助力还是阻力?--基于函数系数部分线性面板数据模型的实证分析

基于2011—2019年我国长三角地区41个城市面板数据,运用函数系数部分线性面板数据模型探讨数字普惠金融对碳减排的影响。研究发现,数字普惠金融对碳减排具有显著的非线性促进作用,且这种促进作用受经济发展水平的影响呈现区域异质性。特别地,当经济发展水平超过阈值人均GDP5.42万元时,数字普惠金融对碳减排的正向促进作用呈现先增强后减弱的“U”型关系。机制分析表明,数字普惠金融可以通过提高绿色技术创新水平促进碳减排。进一步研究发现,当经济发展达到一定程度时,数字普惠金融覆盖广度、使用深度和数字化程度对碳减排具有显著的促进作用,且覆盖广度和使用深度的促进作用大于数字化程度。

一种处理部分标记数据的粗糙集属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中重要的研究内容之一,是数据挖掘中知识获取的关键步骤。Pawlak粗糙集约简的对象一般是有标记的决策表或者是无标记的信息表。而在很多现实问题中有标记数据很有限,更多的是无标记数据,即半监督数据。为此,结合半监督协同学习理论,提出了处理半监督数据的属性约简算法。该算法首先在有标记数据上构造两个差异性较大的约简来构造基分类器;然后在无标记数据上交互协同学习,扩大有标记数据集,获得质量更好的约简,构造性能更好的分类器,该过程迭代进行,从而实现利用无标记数据提高有标记数据的约简质量,最终获得质量较好的属性约简。UCI数据集上的实验分析表明,该算法是有效且可行的。

对瑕疵图像基于模型的部分数据重建

通过分析投影数据对"待重建图像"所含瑕疵的影响,采用标准模型的投影数据按一定准则替换含瑕疵图像相应的投影数据,从而提出了一种基于模型的对大批量相似图像进行部分数据重建的方法。

一种计算部分数据立方的算法

预计算一个完整的数据立方可以获得最快的查询响应速度,但是对于一个大规模的数据立方,所需的存储空间非常大,因此通常只能预先计算数据立方中的部分聚集。文章提出了计算部分数据立方的算法PCC(PartialComputationofCube),它的特点是采用自底向上的划分方法,能根据需要计算的聚集确定维的划分路径,并裁减不必要的聚集和划分。实验表明,和利用完整数据立方的计算方法BUC来计算部分数据立方的方法比,PCC算法的效率更高。

基于鲁棒估计的并行磁共振成像中部分数据重建算法

部分傅立叶数据重建和多通道并行成像是两种有效的磁共振快速成像技术,两种技术都是通过减少梯度编码步数来缩短数据获取时间.结合技术相比于单项技术可以更加有效地提高扫描速度.但是,由于在部分数据恢复过程中由于共轭对称性的破坏会产生破坏数据并且带来相位偏移,使得在之后进行的并行重建过程产生误差,造成重建图像产生伪影.文中提出了一种新的约束重建算法去消除重建图像中产生的伪影.算法应用AM鲁棒估计的框架对破坏数据进行数据修正,很好地抑制了异常值对数据集造成的影响.实验结果显示文中算法达到了优质快速成像的目的,更具有实用性.

具部分缺失数据两个指数总体的估计和检验

讨论部分缺失数据两指数总体的参数估计和关于总体相同的似然比检验 .证明估计的强相合性和渐近正态性 ,给出似然比检验统计量的极限分布 。

一种基于部分数据的阶跃响应辨识方法

针对气动定位系统强非线性的特点,用机理建模分析系统模型存在很大偏差,而试验建模只需利用系统输入输出数据即可实现系统模型的辨识。该文在比较几种阶跃响应辨识方法的基础上,提出了一种用部分数据辨识系统模型的方法。实测结果表明该方法计算精度高,应用范围广,在实际工业过程中有较强的实用性。

清代辽东旗人社会中的男性失婚问题研究——基于中国多世代人口数据库—辽宁部分(CMGPD-LN)

当前我国人口性别结构长期失衡的状况加剧了男性婚姻挤压,贫困地区农村男性大龄未婚或终身不婚问题突出。研究历史能够对现实问题提供借鉴,利用中国多世代人口数据库—辽宁部分,运用离散时间事件史分析技术和logit回归模型,研究了1749～1909年清代辽东旗人社会中的男性失婚问题。研究发现:超过20%的30岁及以上男性仍未结婚,大约15%的男性终身不婚;包括个体、家庭、亲属关系和地区在内的微观、中观和宏观因素共同决定了男性的婚姻状态,年龄越大、有残疾、无职位的男性未婚的机会比率更大,父母一方或双方在世、父亲或叔伯有职位的男性未婚的机会比率更低;微观、中观和宏观因素同样决定了未婚男性的居住模式,年龄越大、有残疾、父母不在世的男性独住的机会比率越大,叔伯有职位的男性独住的机会比率越小,分家是导致未婚男性独住的重要事件。

具有部分缺失数据两个正态总体的估计和检验

讨论了部分缺失数据两个正态总体的参数估计和总体期望相等的似然比检验,证明了估计的强相合性和渐近正态性,并讨论了基于精确分布的检验问题.

利用部分声源面测量数据识别噪声源

为利用声源面少量测量数据识别噪声源,提出了一种基于声辐射模态的联合利用声压与法向振速进行噪声源识别的方法。首先,对辐射声阻抗矩阵进行特征值分解,得到基于振速的声辐射模态;然后,推导出了与基于振速的声辐射模态具有一一对应关系的基于声压的声辐射模态;最后,建立了联合利用声压与法向振速的噪声源识别公式。进行了单点激励下的简支平板数值仿真和固支平板激振实验,结果表明:该方法能够联合利用少量的声压与法向振速对声源面的声压和法向振速进行较好的重建,从而实现噪声源识别。该方法的提出能够促进基于声源面测量的噪声源识别技术在工程实际中的应用。

基于部分叠加数据的叠前同时反演技术的应用

鄂尔多斯盆地苏里格西部地区气田的主力储层位于二叠系石盒子组盒8段,属于岩性油气藏,具有典型的砂泥岩薄互层特征,而且横向变化大、非均质性极强。含气砂岩的声波阻抗和泥岩的声波阻抗存在较大范围的重叠,难以区分。本文较详细地介绍了基于部分叠加数据的叠前同时反演技术的研究思路、可行性分析及其关键反演技术应用和质量控制措施。通过对苏里格西部地区实际资料的应用,验证了该反演技术对储层预测的有效性。

部分有界不确定数据的参数估计

提出并解决了部分有界不确定数据的参数估计问题,指出只要不超出给定的界,扰动可以任意变化,这样就可以避免过分保守和敏感的设计·

基于部分标签数据和经验分布的命名实体识别

近年来,基于数据驱动的命名实体识别方法在新闻、生物医疗等领域上取得了很大的成功,然而许多领域缺少标签,且人工标注成本高昂。为了降低标注成本,该文尝试使用含有噪声的部分标签数据进行命名实体识别,提出了一种基于部分标签数据和经验分布的方法。首先介绍基于部分标签数据的建模方法,然后引入标签经验分布的假设,通过将经验分布加入模型,有效降低了数据中的噪声。最后分别在植物病虫害数据集和优酷视频数据集上进行测试,结果表明,该方法优于其他方法。

部分测量数据和无溢出二次模型修正问题的可解条件

针对三个系数矩阵都对称,质量矩阵非奇异和测量数据部分测得的二次模型修正问题,主要研究了它的可解性。首先,给出了该问题的研究背景和文献综述并提出一种特殊部分测量数据的二次有限元模型修正问题,给出两个重要引理,最后,采用矩阵分块法求得问题的可解条件。

磁共振成象中的部分数据重建

本文从理论分析出发，研究并实现了用于磁共振成象的两种不同类型部分数据的重建算法，给出了实验结果并进行了分析和讨论。

无金标准部分核实数据下基于风险差的等价性检验

基于2个有误判分类器下的部分核实数据对2组疾病流行率进行比较研究,在2种模型下考虑了基于风险差的wald型检验、似然比检验、Score检验、基于反双曲正切变换的检验等6个统计量,通过随机模拟考察了各种检验犯第一类错误的概率和经验功效,用实际数据分析进一步验证了所提方法的有效性。

部分核实数据下基于比例差的置信区间宽度的样本量确定

基于无金标准的部分核实数据,从比例差的区间宽度的角度给出了比较两组患病率是否有显著性差异所需要的样本量。在2种不同的二重抽样模型下,分别基于Wald、对数变换、Logit变换、Score和似然比检验统计量构造的置信区间给出了在给定置信水平下区间宽度控制在指定范围内的样本量估计方法。模拟研究了在估计的样本量下区间估计的经验覆盖概率和经验覆盖宽度,并基于疟疾数据利用所提出的方法进行了验证。结果表明:所提出的样本量估计方法是准确有效的。

部分区间删失数据下广义指数分布的参数估计及应用

考虑部分区间删失数据,当时间变量服从广义指数分布时,在尺度参数是否受协变量影响下建立两种模型,再对模型参数进行极大似然估计,并用Newton-Raphson算法求解参数估计值.模拟实验和实例分析结果验证了模型的有效性.

磁共振部分数据重建方法研究

简单介绍磁共振成像部分数据采集技术,研究了部分K空间重建算法并对不同算法的重建结果进行比较分析,确定最适宜的算法应用于迈瑞0.36T系统中,以获得良好的效果。

无金标准部分核实数据下基于Bootstrap的小样本齐性检验

考虑了分层设计下的无金标准部分核实数据对疾病流行率的小样本齐性检验,基于2种模型提出了加权最小二乘统计量、基于对数变换、logit变换、双对数变换的加权最小二乘统计量和Score统计量,并基于这些统计量提出了基于Bootstrap的检验过程。模拟研究比较了基于大样本的渐近检验过程和基于Bootstrap的小样本检验过程。研究结果表明:在小样本下,基于Bootstrap方法的检验使其犯第一类错误的概率更接近名义水平且具有更高的功效,基于Score统计量的Bootstrap检验过程在2种模型下都表现良好,因而被实际应用所推荐。实例分析进一步验证了所提方法的有效性。