总部经济概念辨识:二维四方主体视角的研究——兼论促进总部经济发展的政府政策框架

目前学术界关于总部经济存在着多种视角的概念,这在一定程度上引发了学术界和实践界在认识上和行为上的误区。本文首先分析企业组织演变及其动因,然后在此基础上分析企业如何通过实行"脑体分离"以破解城市化进程中所产生的"企业悖论",进而促进了总部经济的形成和发展,接着从二维(企业、区域)四方(总部—制造基地、中心城市—外围城市)主体视角对总部经济概念进行界定,最后提出促进总部经济发展的政府政策框架。

社会服务概念辨识与路径优化

作为一个全新的概念范畴,社会服务在学界的理论体系中尚未达成共识性认知。通过文献梳理和多维诠释,我们能够清晰辨识社会服务概念本身内在的核心意涵。因此,本文试图从概念解析入手,在系统阐明国外社会服务供给模式的基础上,通过对国内社会服务发展历程的回顾与经验总结,提出中国社会服务体制改革的行动框架与优化路径。

高阶思维的概念辨识

高阶思维是近年教育领域中出现的高频词,无论是教育理论工作者还是教育实践工作者都对它推崇备至。但国内高阶思维研究文章的论述却折射出对高阶思维概念的片面认识甚至是错误认识。为了克服国内研究对高阶思维的认识缺陷,有必要对高阶思维的相关概念进行全面的辨识。为了实现这一目的,本研究对国内外的相关研究成果进行历史分析和内容分析。在明确高阶思维内涵和特征的基础上,进一步分析了高阶思维作为教育目标和评价标准,以及作为学术归纳的理解。经过一系列的分析,最终将高阶思维定性为一种包容性概念、一种相对性概念、一种表现高质量教育的时代性概念。

一种基于概念可辨识矩阵的概念约简方法

基于布尔因子分析的概念约简能够保持形式背景的二元关系不变。借鉴概念格中基于可辨识矩阵求解属性约简的思想,在形式背景上定义概念可辨识矩阵,基于此给出保持二元关系不变的概念约简方法。首先,在形式背景上定义一种新的可辨识矩阵,称之为概念可辨识矩阵。该矩阵的行和列都是形式概念,矩阵的每个元素是由属于所在行的形式概念的所有对象和属性对,但不属于所在列的形式概念的对象和属性对构成的集合。其次,研究概念可辨识矩阵与概念协调集之间的关系,利用概念可辨识矩阵给出概念协调集的判定方法。然后,利用概念可辨识矩阵详细讨论核心概念、相对必要概念和不必要概念的特征,进而分别给出判断这3类形式概念的方法。最后,给出基于概念可辨识矩阵寻找概念约简的步骤。

传递函数辨识(13):频率响应迭代参数估计(并联情形)

针对不同惯性环节并联而成的系统,基于系统的实频特性和虚频特性数据,利用梯度搜索、牛顿搜索,以及多新息辨识理论和耦合辨识概念,分别研究了实频特性、虚频特性、实频虚频联合、实频虚频耦合的梯度迭代算法、多新息梯度迭代算法、牛顿迭代算法和多新息牛顿迭代算法等.文中的方法可以推广用于其他传递函数描述的动态系统参数辨识,如具有共轭零点极点、重零点极点传递函数的参数辨识以及任意非线性函数的参数估计.

传递函数辨识(14):频率响应迭代参数估计(串联情形)

针对不同一阶环节串联而成的系统,基于系统的幅频特性和相频特性观测数据,分别研究了幅频特性、相频特性、幅频相频联合、幅频相频耦合的梯度迭代算法、多新息梯度迭代算法、牛顿迭代算法和多新息牛顿迭代算法等。文中的方法可以推广用于其他传递函数描述的动态系统参数辨识,如具有共轭零点极点、重零点极点传递函数的参数辨识以及任意非线性函数的参数估计。

多元伪线性回归系统部分耦合多新息随机梯度类辨识方法

针对多元伪线性滑动平均系统,讨论了多元增广随机梯度算法,为减小算法的计算量,将系统分解为一些子系统,给出了子系统增广随机梯度算法,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,推导了部分耦合(子系统)增广随机梯度算法、部分耦合(子系统)多新息增广随机梯度算法.进一步将提出的方法推广到多元伪线性自回归滑动平均系统,给出了部分耦合(子系统)广义增广随机梯度算法、部分耦合(子系统)多新息广义增广随机梯度算法.文中分析了多元增广随机梯度算法、部分耦合增广随机梯度算法、部分耦合多新息增广随机梯度算法的计算量.

类多变量输出误差系统的耦合多新息辨识方法

辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念是研究复杂多变量系统辨识的新理念和原理.将它们结合起来研究类多变量输出误差系统的辨识问题,提出了多元辅助模型辨识方法、多元辅助模型多新息辨识方法、变递推间隔多元辅助模型多新息辨识方法.为减小算法的计算量和提高参数估计精度,将系统模型分解为一些子辨识模型,应用辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念,研究和推导了部分耦合辅助模型辨识方法、部分耦合辅助模型多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,给出了参数估计的计算步骤和计算流程图.

多变量方程误差类系统的部分耦合迭代辨识方法

针对多变量方程误差滑动平均系统,利用最小二乘原理和迭代搜索原理,给出了增广随机梯度辨识方法、递推增广最小二乘辨识方法、梯度迭代辨识方法和最小二乘迭代辨识方法.针对多变量方程误差滑动平均系统和多变量方程误差自回归滑动平均系统,将多变量系统分解为一些子系统,利用耦合辨识概念,讨论了梯度迭代辨识方法、部分耦合(子系统)梯度迭代辨识方法、子系统最小二乘迭代方法和部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.进一步结合数据滤波技术,研究了多变量方程误差自回归滑动平均系统的子系统梯度迭代辨识方法、部分耦合(子系统)梯度迭代辨识方法、部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.文中给出了几个典型算法的计算步骤.

多元系统耦合多新息随机梯度类辨识方法

针对多元线性回归系统,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,讨论了多元随机梯度算法、多元多新息随机梯度算法,以及变递推间隔多元多新息梯度算法,进一步分解多元系统为一些子系统,给出了耦合子系统随机梯度算法、耦合随机梯度算法、耦合子系统多新息随机梯度算法、耦合多新息随机梯度算法,并将这些方法推广到多元伪线性滑动平均系统和多元伪线性自回归滑动平均系统.文中给出了几个典型耦合随机梯度算法、耦合多新息随机梯度算法的计算步骤和示意图.

输出非线性方程误差类系统递推最小二乘辨识方法

随着控制技术的发展,控制对象的规模越来越大,使得辨识算法的计算量也越来越大.对于结构复杂的非线性系统,特别是包含未知参数乘积的非线性系统,使得过参数化辨识方法的参数数目大幅度增加,辨识算法的计算量也急剧增加,因此探索计算量小的参数估计方法势在必行.针对输出非线性方程误差类系统,讨论了基于过参数化模型的递推最小二乘类辨识方法;为减小过参数化辨识算法的计算量和提高辨识精度,分别利用分解技术和数据滤波技术,研究和提出了基于模型分解的递推最小二乘辨识方法和基于数据滤波的递推最小二乘辨识方法.最后给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤、流程图.

输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法

典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.

输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法

针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图.

辅助模型辨识方法(5):最小二乘辨识

借助于辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究了辅助模型最小二乘辨识方法、辅助模型多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法、等递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法,以及有限数据窗最小二乘辨识方法,包括引入加权因子(加权矩阵)、遗忘因子得到的一些相应辨识方法.

辅助模型辨识方法(4):基本思想与梯度辨识

辅助模型辨识思想是针对系统存在一些不可测变量的辨识问题提出的,它是研究含有未知变量的线性系统、非线性系统辨识的重要手段.本文阐述了辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究辅助模型梯度辨识方法、辅助模型多新息梯度辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法,以及派生的变递推间隔辅助模型梯度辨识方法、等递推间隔辅助模型梯度辨识方法和等递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法.

辅助模型辨识方法(6):性能分析

辨识方法的性能分析是系统辨识领域的重要而困难的研究课题.新的辨识方法一诞生,就伴随着收敛性分析.辅助模型辨识是辨识的一个分支,辅助模型辨识方法已成为一大类辨识方法族,关于其收敛性也提出了许多课题.本文研究了输出误差系统辅助模型随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法、辅助模型多新息随机梯度算法、变间隔辅助模型随机梯度算法和变间隔辅助模型递推最小二乘算法的一致收敛性,近似分析了Box-Jenkins系统辅助模型递推广义增广最小二乘算法的性能.

关于课堂中数学概念教学的思考

数学概念是掌握数学基础知识的前提,是学好定理、公式、法则和数学思想的基础,搞清概念是提高解题能力的关键。只有对概念理解得深透,才能在解题中作出正确的判断。教师要重视数学概念教学,在教学过程中,要根据学生的心理发展特点去分析事物的本质特征,采用多种方法引入不同的概念,完善学生的认知结构,发展学生的思维能力,从而提高数学教学质量。

多变量系统的耦合梯度辨识算法与性能分析

针对多变量系统维数大、参数多、一般的辨识算法计算量大的问题,基于耦合辨识概念,推导多变量系统的耦合随机梯度算法,利用鞅收敛定理分析算法的收敛性能.算法的主要思想是将系统模型分解为多个单输出子系统,在子系统的递推辨识过程中,将每个子系统的参数估计值耦合起来.所提出算法与最小二乘算法和耦合最小二乘算法相比,具有较少的计算量,收敛速度可以通过引入遗忘因子得到改善.性能分析表明了所提出算法收敛,仿真实例验证了算法的有效性.