摘要：运用RJMCMC方法对上证指数的连涨连跌收益率进行Bayes实证分析.选用2016年5月3日至2022年5月20日的上证指数收益率,在连涨和连跌股指服从伽马分布的基础上建立伽马分布双参数多变点模型,由Bayes分层理论得到参数后验分布的核密度函数;然后设计五种移动类型,分别给出其接受概率的表达式,建立RJMCMC算法;最后由算法确定连涨和连跌收益率存在的变点个数,给出变点位置的估计,并分析变点发生的影响因素.实证分析的结果表明,运用RJMCMC理论寻找股市变点的方法是有效的.

摘要：目前关于高校资助育人的研究,主要集中在优化资助评审政策和贫困生的育人方面,而对书院制背景下高校资助育人的研究较少。通过分析高校资助育人在体制构建、形式设计、对象覆盖、管理平台等方面存在的问题,以理想信念、道德品质、价值塑造、综合素质提升为目标,探索书院制下科学全面与系统连续相结合、宿舍育人和信息技术相结合、以生为本和因材施教相结合、导师育人和朋辈育人相结合四条育人路径,为书院制背景下高校资助育人的路径探索提供新的思路。

摘要：基于泊松方程和边界条件,推导了对称三材料双栅应变硅金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET:metal oxide semiconductor field effect transistor)的表面势解析解.利用扩散-漂移理论,在亚阈值区电流密度方程的基础上,提出了亚阈值电流与亚阈值斜率二维解析模型.分析了沟道长度、功函数差、弛豫Si Ge层的Ge组份、栅介质层的介电常数、应变硅沟道层厚度、栅介质高k层厚度和沟道掺杂浓度等参数对亚阈值性能的影响,并对亚阈值性能改进进行了分析研究.研究结果为优化器件参数提供了有意义的指导.模型解析结果与DESSIS仿真结果吻合较好.

摘要：针对属性值为三参数区间灰数不一致决策表的属性约简问题,根据灰信息间的偏好关系,以三参数区间灰数间的优势程度为基础,构建灰色优势关系,考虑决策表不完备性与不一致性的影响,设计基于辨识矩阵的上、下近似分配约简算法。为降低约简过程复杂性,定义2种属性重要性的概念,并提出基于2种属性重要性的启发式约简算法。实验结果表明,与基于1种属性重要性的算法相比,该算法能够有效处理三参数区间灰数不一致决策表的属性约简,且算法的复杂度较低。

摘要：基于神经网络的风电塑料齿轮箱优化模型,通过设计并行神经网络捕获抽象、全面、非线性、大感受野的翘区、体积收缩语义特征信息。经仿真可知,当塑料熔体温度为240℃、模具温度为52.58℃、注射时间为1.01 s时,齿轮箱具备较小翘曲量和体积收缩率。应用Pro/E软件、工艺参数模拟齿轮圈注塑过程,仿真可知,注塑位置为c时,齿轮圈的注塑时长最小,注塑温度分布较均匀,不易出现翘曲、变形等缺陷。

摘要：文本口令具有实现简单、可部署性强的优点,是当前最主要的身份认证技术之一,口令安全至关重要,合理的口令生成策略有助于提升口令安全。文章针对已有基于频率的口令策略生成器HTPG中因为仅使用频率作为口令分类标准,从而只反映了口令的流行性的问题,设计了基于频率和熵的口令策略生成器框架(FEPG),创新性地引入熵作为口令复杂性的衡量标准,通过Zipf分布和正态分布构建了基于频率和熵的口令四分类方法,并使用口令强度评价工具zxcvbn验证了四分类的有效性。FEPG通过比较弱口令与低频高熵口令的差异,提供了一套修改策略,并在模拟用户修改口令行为后,使用概率上下文无关语法(PCFG,probabilisticcontext-freegrammar)进行测试,结果表明,经过FEPG强化的口令比经过HTPG强化的口令被成功猜测的比例下降了69.30%,验证了FEPG的有效性。

摘要：针对园林与农业的水资源浪费问题,该研究介绍了一种新的灌溉系统用水管理方法,它可以应用于园林或农田,用LoRa无线传感器网络代替人工干预。传统的灌溉系统由于管理和配置不当,平均浪费了30%的用水。该种智能灌溉系统可以提高灌溉过程的效率,不仅为用户节省资金,而且节约水和电等资源,该系统可以实时检索数据,并利用这些数据确定正确的园林与农业用水量。运用该系统,当使用来自环境温湿度和土壤湿度的传感器数据时,可以节省多达33%的水,当仅使用温度输入时,可以节省多达25%。实测结果验证了该设计的可行性和有效性,能够满足园林与农业节水灌溉的需要。