基于双前沿面数据包络分析的云制造服务功能匹配

针对云制造环境下功能匹配过程中属性权重需提前确定,进而影响匹配精度的问题,提出了一种基于本体相似度的双前沿面数据包络分析(DEA)匹配方法,该方法根据总体几何平均相似度进行服务排序,并自动生成属性权重。首先,为了提高匹配效率,从基本信息、类型、状态及功能四方面对云制造服务与需求进行描述;然后,引入信息量并改进相似度计算方法,提出基于概念语义距离、信息量和概念层次顺序的本体概念综合语义相似度计算方法;在此基础上,运用双前沿面DEA模型衡量总体效率,以此进行服务排序;最后通过算例证明了该方法的可行性。所提方法为改善云制造服务功能匹配效果提供了参考。

中国陆面数据同化系统研究的进展与前瞻

陆面数据同化的核心思想是在陆面过程模型的动力框架内,融合不同来源和不同分辨率的直接与间接观测,准确一致地估计地表水分和能量循环的各个分量．作者已初步建立了中国陆面数据同化系统;同化方法采用了集合Kalman滤波,模型算子使用CoLM和SiB2等陆面过程模型,观测算子采用针对土壤(包括融化和冻结)、积雪等不同地表状态的微波辐射传输模型．该系统同化被动微波遥感观测如SSM／I,TMI和AMSR以及土壤和积雪的常规观测,已计算得到中国西北干旱区和青藏高原的土壤水分、土壤温度、积雪和冻土的同化资料．文中阐述了在同化系统的构建、同化算法的研究、陆面过程模型和微波辐射传输模型的集成以及大气驱动数据制备等方面的进展,讨论了陆面数据同化的特点和面临的问题,展望了未来的研究重点和同化方法在陆地表层系统科学研究中的应用前景．

陆面数据同化系统构建方法及其农业应用

遥感数据与模型的同化能够为地球表层科学研究提供更为丰富和更为精确的数据,实现数据在时间和空间上的扩展,是地球科学发展的新方法,并在农业上得到了广泛应用。论文在介绍了陆面数据同化系统组成结构的基础上,重点分析了同化系统一般的构建流程以及详细的构建方法,并针对农业遥感的需求,介绍了同化系统在农业领域的应用,最后分析了目前同化系统发展中存在的问题以及今后的发展方向。

一个基于模拟退火法的陆面数据同化算法

陆面数据同化系统是近年来兴起的新领域。我们发展了一个实验型的陆面数据同化方案,它使用一种启发式优化算法———模拟退火法极小化目标泛函。与变分法和Kalman滤波方法比较,这一算法具有独立于目标泛函的优点,可处理模型和观测算子的非线性和不连续性。使用GAME-Tibet实验中的土壤水分观测值进行单点数值实验,成功地将土壤水分观测同化到陆面过程模型SiB2中。结果表明,与不进行同化相比,土壤水分的估计值有较大改善。

非线性滤波方法与陆面数据同化

陆面数据同化研究近几年成为地球科学研究的新兴领域,其中以非线性滤波为代表的数据同化方法发展迅速并得到了广泛应用。在贝叶斯理论框架内,从递推贝叶斯估计理论的角度系统地分析了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波、SIR粒子滤波等非线性滤波方法的异同;针对应用比较广泛的集合卡尔曼滤波和SIR粒子滤波应用中存在的问题,论述了几种提高滤波性能的实用方法,如协方差矩阵的Localization方法、协方差矩阵的Inflation方法、双集合卡尔曼滤波方法、扰动集合、扰动大气驱动和模型参数、平方根集合卡尔曼滤波以及粒子滤波算法的改进等。最后总结讨论了各种非线性滤波方法应用中的特点、难点以及各种算法在陆面数据同化中的应用前景和发展方向。

陆面数据同化系统及其在全球变化研究中的应用

陆面数据同化的研究起源于20世纪末,发展比较迅速。本文从当前发展比较成熟的陆面数据同化系统、同化方法以及陆面数据同化在全球变化研究中的应用三方面做了综述。比较成熟的陆面数据同化系统主要是美国(全球)和欧洲的陆面数据同化系统,加拿大、韩国和我国的数据同化系统最近才有所发展;数据同化方法主要以基于统计估计理论和以基于变分的两大类方法为主流,近年来人工神经网络和粒子滤波技术有所发展;在生态水文学、碳循环和作物估产的应用研究中,陆面数据同化方法已经发挥了重要作用。

再分析资料和陆面数据同化资料土壤湿度产品在中国北方地区的适用性评估

土壤湿度是地球系统模拟的重要参数之一,准确获得其时空分布和变化特征是研究陆-气相互作用的基础。再分析资料和陆面数据同化资料均可提供全球或区域高分辨率土壤湿度产品,但在使用前需要对其进行评估分析。利用土壤湿度观测数据,计算ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、CRA40再分析资料和GLDAS-Noah、GLDAS-CLSM、CLDAS陆面数据同化资料土壤湿度产品与观测数据的中位数、模拟偏差、相关系数等统计指标,并分季节和气候区讨论不同土壤湿度产品在中国北方地区的模拟效果。结果表明:整体来看,CRA40与观测值的相关性最好,ERA5和ERA5-Land分别对干中心、湿中心模拟效果更好,GLDAS-Noah对于较干土壤地区模拟略偏湿,CLDAS对较湿土壤地区模拟结果以系统性偏干为主,NCEP-DOE R2和GLDAS-CLSM模拟效果较差;ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、GLDAS-Noah和CLDAS在所有季节均为模拟正偏差,春季模拟效果较好的是CRA40、ERA5-Land,夏季和秋季ERA5-Land、ERA5和CRA40与观测值相关性较好,不同产品模拟的冬季土壤湿度和观测值相关性是全年中最小的;不同土壤湿度产品在干旱区以模拟偏湿为主,GLDAS-Noah模拟效果最佳,但模拟土壤湿度峰值和谷值的出现时间较观测较早,GLDAS-Noah、CRA40、ERA5能较好模拟季风区干、湿土壤的持续时段和土壤湿度变化振幅,大部分产品能模拟出夏季风影响过渡区较干土壤和较湿土壤的出现时间。

CoLM改进与多源遥感陆面数据同化系统研发

该报告以发展气候系统模式为核心,研发相关的模拟技术,确定关键物理和模发展的冠层辐射模型为三维辐射传输模型(简称3-D模型)以替换陆面模型CoLM中基于二流近似的辐射传输模块,将动力植被模块(DGVM)引入了陆面模型CoLM,实现了模型的改进;制备了2005—2010年比湿、气压、气温、风速(U,V)、降雨、入射短波辐射、入射长波辐射大气驱动数据集和土壤及植被功能型参数数据集;实现了一个高分辨率多源遥感陆面数据同化系统HDAS,包含了多种数据同化算法,并针对高分辨率陆面数据同化需要重点解决了高性能计算问题;能够在陆面过程模型的动力学框架内同化多源遥感观测以及其他观测资料,生产中国陆地区域内2005—2010年空间分辨率为5 km、时间分辨率为1 h的同化数据集。

利用会计帐面数据进行项目投资评估的方法探讨

由于目前投资决策的评估方法和投资决策执行结果的评价方法之间所存在的矛盾，难以检查投资决策的实现程度，致使投资评估的标准与业绩评价的标准之间不存在直接联系。本文针对这一问题，通过清晰的会计思想，建立起了在项目执行以后，直接利用会计记录的帐面值确定其投资项目现值的一般方法，得出了事先的预算和事后的评价采用同一口径指标的联系。本文的另一重要部分是利用已得到的一般性方法，通过对几个特殊情况的简化处理，推导出了目前国内会计。

欧洲陆面数据同化系统组成,系统设计和原理简介

随着技术的进步,地球系统科学的发展,地——气系统的复杂性的进一步研究,对地表物理场精度的需求越来越高。而观测和模拟作为获得地表数据的两种基本手段,由于其各自的局限性,其精度已经不能满足进一步研究的需求,在这样的背景下,陆面数据同化系统逐步发展起来。本文主要介绍了世界主要的陆面数据同化系统之一——欧洲陆面数据同化系统。此系统采用的强迫数据是根据欧洲的实际情况由欧洲中心自行生产的一套数据,同时在欧洲不同的机构它们采用了不同的陆面过程作为欧洲陆面数据同化系统的核心,它们还将卡尔曼滤波和变分方法结合生产了一套独特的同化方法。并对此系统进行了验证和实例应用。

基于历史样本投影的四维变分陆面数据同化方法及其初步应用

法面临着计算量上的挑战。本研究将一种历史样本投影的四维变分同化方法(Historical-Sample-Projection4DVar,简写为HSP-4DVar)应用于陆面数据同化,建立起CoLM陆面模型的HSP-4DVar系统。相比其他四维变分同化方法,HSP-4DVar的分析值是显式求解,不需要编写和使用伴随模式,从而大大节省了计算量,是一种易于实现的同化方案。通过同化56个月的土壤湿度观测数据表明,新的陆面同化系统不仅省时,而且能够有效吸取观测信息,使得同化后的均方根误差显著降低,各层土壤湿度模拟都有所改善,陆表1000mm层的改善最为明显。

基于双前沿面数据包络分析的商业银行效率评价

本文运用双前沿面数据包络分析方法,综合考虑我国商业银行的乐观效率和悲观效率,根据每个银行的几何平均效率对我国12家上市的商业银行的相对效率进行评价,并根据乐观效率的评价结果对非DEA有效的商业银行提出了一些改进的措施。

智能穿戴板块公司基本面数据对股价波动的影响

随着科技的飞速发展,越来越多的上市公司开始涉猎智能穿戴领域,该领域已经成为一个投资热点,研究该板块上市公司基本面数据对股价波动的影响具有显著的现实意义。这里以RESSET锐思数据库和国泰安数据库提供的数据为基础,选择38家智能穿戴上市公司基本面数据及股价波动数据,就智能穿戴板块上市公司的盈利能力、偿债能力与营运能力对公司股价波动的影响进行分析,以便为机构投资者、广大散户投资者在进行投资标的选择时提供相关建议。

基于基本面数据和注意力机制的股票趋势预测

在金融市场中,资产的价格和回报的预测一直是金融从业者和学者们最具挑战和激动人心的问题之一。机器学习对股票进行中长期趋势的预测时,多采用股票的基本面数据,但由于基本面数据其特征数较大,不同的特征对预测出的股票的回报其影响是不一致的。基于这些因素,提出带有注意力机制的前馈神经网络模型对其预测。实验结果表明,该机制与随机森林(RF)和前馈神经网络(FNN)的效果对比有显著提升。

工艺模型型面数据表达技术研究

本文结合工艺数模建模技术要求,针对公司研制和生产的航空钣金产品钣金件工艺模型型面数据表达的一般要求、表达方式,明确了钣金件工艺模型型面数据表达的目的和方式,规范了整体壁板、框肋零件、蒙皮零件及型材零件等工艺模型型面的数据表达,实现了在不同软件工具之间的集成。

面向6G物联网混合组网的分布式自治数据面研究

物联网(Internet of Things,IoT)即服务(IoT as a Service,IoTaaS)与6G分布式核心网的融合将成为未来IoT发展的重要趋势,亟需一种分布式自治组网架构支持IoT中较为普遍的公网与专网混合组网以及多子网对等组网。针对混合组网中复合网络功能存储库(Network Repository Function,NRF)的服务注册与发现流程信令交互复杂导致时延较大的问题,设计了一种基于分布式自治数据面技术的复合NRF互联系统,提出了基于JSON语义的网络功能信息存储方法和基于B+树状结构的索引方法,降低了数据索引时间复杂度,简化了跨网络节点的多层网元数据获取流程。

GLDAS Noah模型水文产品与中国地面观测及卫星观测数据的对比

全球陆面数据同化系统(GLDAS)是全球水循环研究的重要数据源,基于重力卫星(GRACE)观测数据、中国的地面降水与径流观测数据,从模拟数据与观测数据之间的偏差、相关性及时空分布一致性角度,对GLDAS两个版本(GLDAS-1及GLDAS-2)的Noah模型模拟水文产品进行了评估。结果表明,GLDAS与GRACE TWS陆地水蓄量(TWS)变化情况在中国大部分地区一致性较差,且GLDAS-1与GLDAS-2均不能充分反映GRACE TWS数据的季节性变化规律;GLDAS-1与GLDAS-2模拟的中国外流区的径流明显低于观测径流,同时长江流域与松花江流域GLDAS-2模拟径流的精度远比GLDAS-1模拟径流的精度高;GLDAS-1与GLDAS-2在中国的外流流域的蒸散发均呈高估现象,且GLDAS-1的高估程度大于GLDAS-2。

基于双前沿面数据包络分析的循环全局Malmquist指数

利用全部时期的技术构成的前沿面为参照,将双前沿面数据包络分析下的Malmquist指数拓展为双前沿面数据包络分析下的全局Malmquist指数。该全局Ma|mquist指数不仅较好地综合了乐观前沿面和悲观前沿面两部分信息,而且满足循环性检验;不仅可以避免由于前沿面选择的不同而导致的差异,还可以避免因时期选择的任意性而导致的差异。将其用于福建省工业行业2001—2008年的全要素生产率分析,研究结果较好地说明了该方法的有效性和实用性。

中国广西、云南、贵州及东盟十国河流、湖库面域矢量及其覆盖率数据集

径流是水循环中的重要过程,流域中河流的分布信息对该区域的水资源、生态、环境及其社会经济活动具有重要意义。我国广西、云南、贵州和东盟十国属于多云雨、山地特点突出的区域,对比已有的河流面域数据产品,发现对该区域的河流信息表征不足。为获得更为精确的河流分布数据,满足水资源及生态环境评估,本文采用欧亚大陆河流矢量数据(2010)及欧空局(ESA)全球土地分类数据(2020)陆表水体产品,通过融合形成综合河流矢量数据,再采用膨胀和收缩缓冲分析方法,解决河流不连续问题,并制作了中国广西、云南、贵州及东盟十国河流面域矢量数据。通过对ESA土地分类数据的进一步处理,获得了同区域的湖泊面域矢量数据。最终,本文计算了河流和湖泊的覆盖率,并生成1 km格网的河流和湖库覆盖率数据集。与Hydro RIVERS数据集,以及4种水体遥感数据集(Global Surface water,Esri Land Cover,Dynamic World V1,GRWL)的对比结果显示,本数据集在研究区对河流水系的表征能力更强,比原始输入数据集具有更丰富的细节,表现为:本数据集填补了欧亚大陆河流矢量数据(2010)中缺少的山区支流部分,解决了河流不连续、缺失等问题。本数据集为我国广西、云南、贵州及东盟十国的水体提取提供基础的先验数据,在洪水预报、水资源管理等方面具有重要价值,可服务于生态环境、交通运输、农业灌溉、能源等社会经济活动。

基于双前沿面数据包络分析的区间全局Meta-frontier Malmquist指数及其应用研究

针对传统DEA-Malmquist生产率指数建立在精确数据基础之上,缺乏对非精确数据的分析与研究,应用区间数来刻画投入产出数据的不确定性,同时考虑决策单元组间异质性、参考前沿面单一以及生产率不具可比性等问题,建立了基于双前沿面数据包络分析的区间全局Meta-frontier Malmquist指数,并提出了一种基于可能度的考虑决策者乐观水平的区间数排序方法.将构建的理论应用于2013-2016年中国30个省市的工业能源环境生产率的研究中.结果表明:1)基于双前沿面研究视角下,北京、安徽、贵州和云南的综合生产率提高了,内蒙古、江西、河南、广西的综合生产率降低了.2)贵州的综合技术效率提高促进了其综合生产率指数的提升.吉林的群组技术水平的提高促进了其共同前沿的技术效率水平的提高,山东的群组技术水平和技术效率共同促进了其共同前沿的技术效率水平的提高.3)黑龙江和贵州的群组技术效率水平的提高促进了其共同前沿的技术效率水平的提高.