一种有效的丰满树算法

本文提出了一种新的有效的丰满树数据结构及其插入、删除、查询、中序周游等的基本算法。这种数据结构不用指针场,而用顺序地址标法来保持树中结点的联系,从而使空间复杂度大为减少,而且其算法也得以简化。在插入、删除的结点个数相对于文件规模不算太大的情况下,该算法的时间复杂度也是比较好的。     

伸展构造背景下倾角资料的构造解释

系统总结了在伸展构造背景下，导致反映构造特征的地层倾角模式复杂化的多种因素。沉积相的不同、岩性变化、井眼状况和测井作业时间等多种因素都可能使地层倾角资料复杂化。进一步指出在拉张盆地中，进行倾角资料的构造解释，必须了解其构造样式的多样性和复杂性，解释存在的多解性。重点解剖了铲式断层在横剖面情况下，对于不同构造位置下的倾角模式。详细分析了一个倾角模式对应多种构造样式的倾角构造解释实例。倾角资料的构造解释应是综合解释，既要综合井筒的相关地质资料，又要综合测井与地质知识，还必须考虑综合地震资料。     

马达海洋区块分段压制多次波方法

马达海洋工区海底深度变化很大，多次波异常发育，多次波衰减一直是该区地震资料处理难题之一。首先分 析与自由表面相关多次波衰减方法（SRME）、预测反褶积、抛物线Radon 变换的方法原理，针对各方法的不同特点制 定方案：采用SRME 方法衰减与自由表面相关的多次波，预测反褶积方法压制层间多次波，抛物线Radon 变换法衰减 剩余的多次波。实际资料处理表明：这种分步分段压制多次波的方法能够很好地衰减海底深度变化范围大、海底构造 复杂的海洋地震资料的多次波，很好地改善海洋地震资料的成像效果。实际资料处理表明，这种分段压制多次波方法 能够广泛应用于海底深度变化大，海底地质构造复杂的海洋地震资料多次波衰减处理。     

电力上市公司经营业绩评价的模糊优选模型

运用模糊优选理论及模型 ,通过建立电力上市公司主要财务指标的相对隶属函数 ,并确定各指标的相对隶属度和指标权重 ,对电力上市公司经营业绩进行优选评价 ,取得了满意结果 ,为公司业绩的综合评价提供了新思路     

高性能可重构DSP处理器的数据通路设计

介绍了高性能定点可重构DSP处理器的数据通路设计。该数据通路以功能强大的16位定点计算单元为基础,搭建起高速16位数据处理平台;并能以单指令流多数据流的方式灵活支持多维向量运算;通过重构的方法有效地支持了32位数据处理。     

两种成分数据预测建模方法的比较研究

在社会、经济、技术等领域中,成分数据是一种被广泛应用的数据类型。文章对两种不同的成分数据预测建模方法进行对比研究:一种是利用对数变换对成分数据进行预测的建模方法;另一种是利用球面投影,通过对成分数据的非线性降维,得到建立预测模型的方法。通过比较研究,指出两种方法在应用方面的优缺点,并且利用北京市按所有制划分的从业人员数据,应用两种方法分别进行预测,对北京市的就业情况进行简要分析。     

基于多分类器组合的个人信用评估模型

针对个人信用评估单一模型存在的不足,提出一种基于多分类器组合的个人信用评估模型.该模型综合了多元判别分析、logistic回归、神经网络、支持向量机等七种个人信用评估单一模型的预测结果,利用加权投票方法对其进行组合并输出最后预测结果.在某商业银行信用卡数据集上的测试结果表明,组合模型能有效地提高预测精度及稳健性,对信贷机构控制消费信贷风险具有很好的适用性.     

数据仓库系统的数据预处理问题研究与应用

从数据仓库应用中的主要障碍之一——数据问题出发,对数据预处理的目标、原则、方法和具体技术进行讨论,并结合一个数据预处理设计的具体实例,分析了如何通过分层次逻辑模型解决数据预处理的透明性、产品化等具体问题。     

基于 GIS 的汉语历史方言地理研究简

旨在利用时空GIS技术,整合历史方言数据及可能影响方言变异的非语言因素,建立汉语历史方言地理信息系统.通过这个系统,研究者可以将汉语置于一个广阔的时空背景中,直观地考察方言特征历时的演变与分布、相互影响的程度以及各方言间的亲疏度问题,并在此基础上进一步探索语言变异机制,综合考察中国历史时空坐标中的汉语方言演变轨迹.讨论了汉语历史方言GIS开发相关技术路线及实现方案.从中国历史时空数据、方言属性数据、非语言因素数据等三个方面分析了数据特点、关系及其组织情况,并对相关难点进行了较为深入的探讨.     

一种基于BER模式的蓝牙网数据传输算法

分析了蓝牙网在不同BER模式条件下的数据传输情况,提出了一种基于物理链接层BER模式的蓝牙网络的自适应数传算法。按照蓝牙网数据包的ACL分组,在不同BER模式条件进行了数据传输实验,实验结果分析表明该算法能显著改善蓝牙网数据传输效率。     

外商直接投资与中国出口关系的面板数据分析

本文运用1995～2002年的数据,建立了中国吸引外商直接投资与中国出口之间关系的面板数据模型,并进行了实证分析.所选用的国家和地区是:中国香港、中国台湾、日本、韩国、欧盟、美国.如果采用单个国家FDI与出口的关系进行分析,FDI与出口之间的关系并不显著,且自相关严重.研究发现,不同国家和地区在华累计FDI(或FDI存量)与中国对其出口之间的关系十分显著,面板数据分析不仅可以表征国别或地区间的差异,而且可以有效消除序列相关问题.     

大数据和企业精准营销相关性分析

对大数据和企业精准营销相关性的分析能够为精准营销的实施提供基础和技术平台,为企业对大数据的管理提供一定的方向,将很大程度影响企业的竞争力和发展。在拟定大数据和精准营销指标体系基础上,通过对黑龙江省服务业、商业企业、制造业和现代农业企业进行问卷调查,运用结构方程模型分析其相关性。分析结果显示,大数据与精准营销具有显著相关性,客户数据挖掘对大数据具有显著影响,精准广告投放对精准营销具有显著影响。据此指出,企业应当充分利用大数据技术,注重客户数据挖掘,提高营销的精准性,使其能适应市场竞争带来的机遇与挑战。     

大数据时代下农业发展模式的变革契机及路径选择

大数据技术的迅速发展为农业经济的发展模式提供了新的发展契机和路径选择,有助于解决我国农业发展存在的瓶颈。本文首先分析了大数据的概念及大数据对农业发展模式产生的影响;然后基于我国现有农业经济发展模式的弊端提出了农业发展模式变革的新契机;最后根据大数据时代下农业发展模式存在的问题,提出了农业发展模式的路径选择。     

金融超高频数据研究新进展

对超高频数据进行建模与分析,已成为国际、国内的金融学研究热点之一。最近几年,对金融超高频数据的研究有很多新的进展,通过对超高频数据的交易时间、标值两个方面的分析,较全面地总结了金融超高频数据研究新进展。最后对其研究的新进展予以简要的评析,并指出未来对金融超高频数据研究的方向。     

以培养实践能力为核心的“数据结构”教学方法探讨

本文对高职“数据结构”课程的教学内容和教学方法改革进行了分析和探讨，提出并论述了以培养实践能力为核心的教学模式。     

基于DEA-PNN的中国上市房地产企业效率研究

文章运用传统的数据包络分析方法(DEA)对上市房地产企业的效率进行评定,引入相应的分类指标对DEA在不变规模收益下求得的效率值进行分类,然后使用概率神经网络(PNN)和传统的多重判别分析方法(MDA)对分类效果进行模式识别,并比较了两种方法的识别精确度,研究发现:(1)PNN的预测精度要优于传统的判别分析方法;(2)通过DEA的求解结果可以得出所有上市房地产企业的标杆企业;(3)当前上市房地产企业的总体效率值偏低,有巨大的提升空间。     

基于大数据的公共管理决策模式演进与趋势

公共管理决策模式由以信息或数据为核心的六大要素组成。传统公共管理主要包括决策模式以渐进式决策模式。大数据的引进,使传统渐进式公共管理决策模式的各项要素都发生了重大变化,体现为：公共管理决策者由“幕后”走到台前且专业化程度大幅度提升;数据源由体量较小的结构化数据演变为复杂的大型非结构化数据;支持公共管理决策的工具和技术手段的高科技化;决策内容方案接收并处理反馈的速度上升。公共管理决策大数据模式与以往模式之间的关系是演进而非替代。基于大数据的公共管理决策的未来发展将具有以下趋势：公共管理决策主体的专业化与多元化;公共管理决策组织结构的扁平化;公共管理决策环境的量化与可预测化;公共管理决策方案的灵敏化与科学化;公共管理目标出色的前瞻性。     

一种虚拟中继的无线数传系统设计

介绍了一种用于各种中小型监测管理机构(如水文监测、路段监测等)数传系统的设计方案,并对系统的基本性能进行了理论分析。该系统是将各测点(分站)虚拟为中继站来实现多路由选择。通过实际应用,证明了系统具有结构简单、成本低、易实现、实用性强等特点。     

基于ARMA的中国资金流量核算数据的质量判断——以资本形成总额为例

中国资金流量核算数据是我国宏观经济政策的制定基础,统计数据的质量好坏直接影响决策的有效性和指导性。在简述我国资金流量核算数据质量及对统计数据进行甄选的基础上,本文利用ARMA模型拟合时间序列,用其预测值与真实值间的误差大小判断数据质量。结果证明,建立的模型有很高的预测精度,在95%置信度下认为2003年数据受突发事件的影响与经济总体略有偏移,但仍可接受质量可靠的结论,认为2004年数据与经济运行的情况吻合,数据质量在统计上真实可信。     

基于微博大数据的经济不确定性测度及其对宏观经济的影响研究

经济不确定性是一个重要的经济参数，它反映了经济的运行状态与经济参与者的评估与预期不一致的程度，与宏观经济运行和政策之间存在密切联系。经济不确定性的增加可能会对经济运行产生负面影响，因此研究经济不确定性对理解经济运行中的波动、制定宏观调控政策、激发市场经济活力等具有重要的意义，量化测度经济不确定性就是其中最关键的一步。文章提出了一种基于微博大数据的经济不确定性指数的量化构建方法，主要思想是利用人们对经济形势的主观认知态度的不一致程度来衡量经济的不确定性。该方法能考虑到更多经济参与者对经济的主观看法，从新的角度量化了我国经济不确定性的程度，且数据量大，覆盖面广，更能实时地体现经济不确定性程度的变化。首先，利用长短期记忆（LSTM）模型对人们实时发布的微博中对经济运行的主观认知态度的情感倾向进行分类，效果良好，节约大量人工判别成本，有利于经济不确定性指数的实时计算和预测。然后，通过计算公众对经济持乐观态度和悲观态度的比例差异来计算经济不确定性指数EUI （Economic Uncertainty Index）。EUI反映的是经济参与者对经济运行状态的情感不一致程度，其不一致程度越大，经济不确定性程度越大，反之则越小。实证分析结果显示：微博数据量与经济热点事件有直接联系，时效性强，微博数据对重大经济事件的发生具有良好的反映；基于微博大数据构建的EUI与经济发展趋势具有一致性，对重大事件发生都有即时的反映；EUI与其他文献中常用的指数反映的经济不确定性程度和变化具有较高的一致性，例如EUI与Baker等编制的中国经济政策不确定性（EPU）指数变化趋势基本相似，且EUI的时效性更强；EUI与市场波动性指数和股票收益率方差具有正相关性，与消费者信心指数和基金经理信心指数具有负相关性，符合实际经济意义。更进一步将EUI应用于对我国宏观经济的影响分析中，结果表明，经济不确定性对进出口和消费有显著的负向影响。