基于非结构化多维向量模型的社会就业指标考察

传统计量经济学分析框架无法消除被解释变量内生性对参数估计的影响。通过增加滞后变量，非结构化多维向量模型可以有效解决这一问题。文章运用这一模型从人力资本财政投入、社会就业以及经济增长三个维度实证考察社会就业指标与我国经济增长之间的关系。结果发现，在1996～2012年间人力资本财政投入、社会就业以及经济增长三个变量之间存在协整关系，且互为格兰杰因果关系。VAR模型分析结果表明，人力资本财政投入与经济增长都对社会就业有显著影响，其中前者更大。

基于梯形模型和支撑向量机的非结构化道路检测

在H.Jeong的梯形模型的基础上,提出了基于梯形模型和支撑向量机——SVM(Support Vector Machine)的道路检测算法。算法先对视频中提取的图像帧进行预处理,然后采用Kalman滤波及EM算法进行处理,接着用SVM得到道路检测结果,并进行滤波处理得到最终的检测结果。由于算法采用了比BP(Back Propagation)网络具有更好的分类识别效果的SVM,所以比采用BP网络的H.Jeong等人提出的模型具有更好的检测效果。该算法在预处理部分采用脉冲耦合神经网络即(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)消除道路上的阴影,减少了光照变化对最终检测结果的不利影响。实验表明,与H.Jeong的梯形及BP算法相比,道路的检测效果更好。

基于二维熵和轮廓特征的非结构化道路检测

针对非结构化道路场景复杂干扰因素较多、检测困难的问题,提出了一种基于轮廓特征和二维最大熵的道路检测算法。采用融合色彩特征不变量的二次二维最大熵分割算法对道路图像进行分割;利用边界跟踪算法提取分割图像的轮廓特征,根据道路区域的位置和几何特性选取最大轮廓;通过改进Mid-to-side算法进行边缘点搜索,用三阶道路模型重建道路边界,并对道路方向进行判断。实验结果表明,所提算法与传统算法相比,对三类不同场景下非结构化道路的检测准确率可提高25%左右,具有较强抗阴影干扰的能力,并能有效识别道路方向。

二维水动力模型在滩岸环境整治工程洪水影响评价中的应用

河道水力学计算和数值模拟是建设项目防洪与河势影响论证的重要基础。文章选用非结构化三角形网络进行数值模拟,采用实测水文资料率定和验证,构建基于MIKE21的二维水动力模型,分析工程建设对河流防洪形势的影响。模型在汉江干流老河口段岸线综合整治及生态修复工程(上游段)中进行了应用,准确模拟了工程建设前后汉江干流水位、流速、流态的变化,分析了工程建设对河道行洪安全、河势稳定的影响。模型在滩岸环境整治工程洪水影响评价中具有较好的适用性。

基于多维尺度向量的用户兴趣模型构建研究

用户的兴趣模型构建在个性化平台上有着广泛的应用,针对用户的兴趣进行服务定制具有非常重要的意义。提出以多维尺度向量的方式来表征用户的兴趣,多维尺度向量可以较好的反映用户兴趣特征。同时,用户的兴趣随着时间的变化呈现非规则性变化,多维尺度向量可以通过各维度上坐标反映这种非规则变化。实验选取10名志愿者,以新浪网作为兴趣采集资源,实验结果表明,新的算法能够较为准确地反映用户的兴趣变化。

基于异构向量空间的虚拟企业DLA模型研究

采用非连续、离散型N维线性空间的状态分布表示虚拟企业体系任意的可能状态。引入状态函数空间、态函数及其映射概念,提出了一种基于态函数向量“维度-层次-属性”的虚拟企业理论模型,即DLA模型。基于此模型构建了某大型企业虚拟企业系统,该系统的运行,提高了企业的运作效率,节约了运营成本,实现了企业的敏捷反应。

高等教育与收入差距:基于非结构化模型的分析

近年来,我国收入不平等的状况十分突出,已经引起政府、学者以及社会各界的广泛关注。文章利用向量自回归模型、协整关系检验和误差修正模型等非结构化分析方法,实证检验了高等教育发展对收入不平等的影响。在重点考察高等教育对收入不平等影响的同时,引入了经济增长和失业率等参考变量。经过检验发现:高等教育发展可以减少收入不平等,但是这种抑制作用较小,而经济增长和失业率的增加会加剧收入不平等状况。

后关系数据库与关系数据库的对比分析

针对关系型数据库和后关系数据库的发展现状、技术特征、优缺点分别作了对比性的分析与探讨。