古汉语专书词汇研究中同义关系的确定方法问题

古汉语专书同义词研究，要有一套科学而又切实可行的确定同义关系的方法。目前学术界所使用的“替换法”、“义素分析法”、“同形结合法”等，都不适应于古汉语专书同义词的研究。而以“系联法”为主，以“参照法”为辅，二者结合以确认同义关系的方法，具有合理性与可操作性，并以《论衡》“征兆”类同义词做了证明。     

百年中国古代戏剧研究的检讨与展望

百年来的中国古代戏剧研究,主要集中在史的研究、文学的研究、表演的研究等方面。戏剧本体构成研究少,缺乏整体理论系统的建立,以致中国戏剧研究这个学科还未真正站立起来。目前进行戏剧理论建构所面临的困境是:本土的古代戏剧论著理论基础薄弱,无助于戏剧理论的建立;而西方的戏剧理论是对西方戏剧创作的总结,并不适于中国古代戏剧创作的实际。研究与实例证明,戏剧与讲唱文艺是密不可分的,从与讲唱文艺的关系入手,建立本民族的戏剧理论,或是可行的。     

Water cycle algorithm for solving the reliability-redundancy allocation problem with a choice of redundancy strategies

Abstract

This paper proposes a new mathematical model for the reliability-redundancy allocation problem (RRAP) with a choice of redundancy strategies. To maximize the reliability of a system, this model chooses the best redundancy strategy from among both active and standby ones for each subsystem. For those with a standby strategy, a continuous time Markov chain model is used to calculate the exact reliability values. In order to solve the proposed mixed-integer non-linear programing model, a powerful evolutionary algorithm, called water cycle algorithm (WCA), is developed and implemented on three famous benchmark problems. Finally, the results of different benchmark problems are compared with those previously reported to show the superiority of the proposed model and the efficiency of WCA.     

A discrete-time risk model with Poisson ARCH claim-number process

Abstract

In this paper, we propose a discrete-time risk model with the claim number following an integer-valued autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) process with Poisson deviates. In this model, the current claim number depends on the previous observations. Within this framework, the equation for finding the adjustment coefficient is derived. Numerical studies are also carried out to examine the impact of the Poisson ARCH dependence structure on the ruin probability.     

Reconceptualizing the generation in a digital(izing) modernity: digital media,social networking sites,and the flattening of generations

As digitalization binds society to an apparently perpetual acceleration, questions about the nature of time and speed have gained new urgency in the social sciences. Yet, theorizations of these issues have neglected their implications for social life and generations. Linking these lacunae, this article articulates how digital media and social networking sites (SNS) shape social life through cultural transformations in the generation. This article rationalizes predominant patterns of SNS user behaviors in the context of social theoretical and philosophical frameworks informed by Mannheim, Simmel, Adorno, Benjamin, Arendt, social presence, action, and acceleration theories to offer a relational reconceptualization of the generation as a set of social relations and processes for visualizing changing conceptions of time and speed in a digital (izing) modernity. This article introduces the concept of general and local generationing processes to articulate the processual nature of the generation and to assert that trends in SNS use and content production are underwritten by grammatical logics that collectively “flatten” separate traditional generations to form a cross-demographic and cross-temporal digital generation.     

"实践"与"操心"的时间性阐释--海德格尔、马克思论"存在与时间"

通过对马克思的“实践”与海德格尔的“操心”这两个重要概念及其所依附的“存在与时间”观进行的比较性研究 ,可以得出结论 :“实践”的时间性阐释是对“操心”的时间性阐释的原则包含与超越。马克思的时间理论倚重“将来” ,并不是《圣经》的翻版。共产主义的理想境界的开启 ,是一个实际的生存问题 ,不是可以当做逻辑的可能或目的论意义上的可能予以“证明”和“证伪”的。“过去”的意义在海德格尔那里 ,在于说明“天命” ,对于马克思则在于说明人是在“活的传统”中创造历史的。这一切总起来说明 ,从传统的时间、空间观中解脱出来 ,是马克思主义哲学的迫切任务     

违约预测的小波结构模型研究

本文针对上市公司违约预测问题,按照行业类型对我国2009年的上市企业进行分层抽样,构建了小波结构模型.小波结构模型通过应用小波变换来分解上市公司日收益序列,进而对低频序列和高频序列分别构建预测模型,再依据预测模型对未来收益进行预测,最后使用小波逆变换重构预测收益序列.通过小波结构模型可以避免时间序列模型进行收益波动预测的累加计算过程.在结合我国上市公司的实际数据对这两种模型的校验中,可以发现小波结构模型比时序结构模型在违约预测上有更好的识别力和准确度.     

考虑零件三维装载约束带时间窗的循环取货路径问题研究

为提高车辆的可装载性,对考虑三维装载约束带时间窗的循环取货路径问题进行研究.在给定假设与约束条件的前提下,建立该问题的多目标数学模型,并设计用于问题求解的基于改进策略的启发式算法.数值实例的计算结果表明,该算法可有效求解考虑零件三维装载约束带时间窗的循环取货路径问题;且与时间窗优先法的求解结果相比,可大幅提高车辆的可装载性,并能有效减少不同车型车辆的投入数量.     

基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法及其实证研究

本文将小波方法引入到油价长期趋势的预测中,利用小波多尺度分析的功能,提出了一种可以较为准确地根据油价时序列预测其未来长期走势的方法。这种方法的优点在于可以准确地提取油价的长期趋势,从总体上把握油价的非线性波动特征,从而能够很好地利用油价时间序列的历史数据,开展对未来一段时期内的多步预测。实证研究中,对Brent油价开展了时间跨度为1年的趋势预测,并将预测结果与ARIMA、GARCH、Holtwinters等方法得到的结果进行了比较,表明了基于小波分析的长期趋势预测法的预测能力是其他方法所不能比拟的,反映了本文所建立的石油价格长期趋势预测方法的有效性。     

动静态属性数据相结合的客户分类方法研究

研究了一种客户动态、静态属性数据相结合的客户分类方法。提出了客户时间序列的加权处理方法,并应用客户时间序列的统计特征作为聚类特征向量,采用混合式遗传算法对客户聚类,使每一类客户具有相似的时序特征。在此基础上将聚类结果与客户的静态属性数据相结合,对客户进一步分类。实验结果表明,与传统的基于静态属性数据的客户分类方法相比,本文的方法提高了客户分类的准确性。