海上救助公约的发展及其主要影响

1989年通过的国际救助公约对传统的“无效果无报酬”原则所作的例外规定,引起了海运界和贸易界的极大关注,从而导致某些国际规则和国内法的修订。本文运用比较的方法对海上救助公约的发展及其对英国劳氏标准救助契约、国际共同海损理算规则和我国海商法的影响作了论述,并且提出了我国当前海商法应作修改补充的几点建议。     

组合预测误差信息矩阵研究

研究组合预测误差信息矩阵的结构与组合预测方法性质之间的联系,首次提出冗余信息概念,对最优组合预测方法的组合结构进行了研究。     

谈普通高校体育课程改革思路

为贯彻《全国普通高等学校体育课程教学指导纲要》精神,结合当前高校体育教学实际,通过调查研究、经验总结等方法,对普通高校体育课程改革中存在的一些问题进行了分析,着重研究和探讨了深化改革的思路和途径,提出了改革大学体育课程建设的建议,以促进学校体育教学改革的进一步深化。     

A Sparse Implementation of the Average Information Algorithm for Factor Analytic and Reduced Rank Variance Models

Factor analytic variance models have been widely considered for the analysis of multivariate data particularly in the psychometrics area. Recently Smith, Cullis & Thompson (2001) have considered their use in the analysis of multi‐environment data arising from plant improvement programs. For these data, the size of the problem and the complexity of the variance models chosen to account for spatial heterogeneity within trials implies that standard algorithms for fitting factor analytic models can be computationally expensive. This paper presents a sparse implementation of the average information algorithm (Gilmour, Thompson & Cullis, 1995) for fitting factor analytic and reduced rank variance models.     

我国工业电力用户价值画像模型构建与应用研究

在新型冠状病毒感染肺炎疫情对我国电力市场造成巨大冲击的宏观背景下,为进一步提升我国供电企业营销服务资源配置效能,最大化撬动供电企业的综合效益,笔者开展了我国工业电力用户价值画像模型研究。本文对电力用户价值进行了分析和定义,从安全稳定价值(S)、经济效益价值(E)、契约信用价值(C)与有序用电价值(O)四个维度,构建了我国工业电力用户价值评级SECO指标模型,并集成智能算法中的RST(粗糙集理论)与数据挖掘技术中的PAM(围绕中心点切割聚类算法),构造了一种半监督自动化用户价值识别、预测与特征展示模型,模型包括基于RST的指标体系设计、基于Gower相异度系数与PAM的用户价值评级,以及基于用户画像的价值特征展示三大模块。其中,为增强聚类分析结果的科学性与可靠性,采用霍普金斯统计量进行聚类趋势判断,利用间隔统计量输出理论最佳聚类数目,运用轮廓系数评估模型效果与识别误判样本。以我国南方电网公司下属某供电企业电力用户数据进行模型测试与应用研究,得到具有较高解释性与区分度的用户细分方案,表明本模型是一套可行有效的用户价值评级与特征可视化工具。     

关于弱化缓冲算子的研究

通过对缓冲算子的研究,构造了几何平均弱化缓冲算子GAWBO、加权平均弱化缓冲算子WAWBO、加权几何平均弱化缓冲算子WGAWBO等若干个具有普遍意义的实用弱化算子,并研究了其特性及各种弱化缓冲算子之间的内在关系,从而使序列前一部分增长(衰减)速度过快,而后一部分增长(衰减)速度过缓的冲击扰动系统数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题得到有效解决。     

供应链环境下合作预测效果的分析

本文定量分析了供应链中合作预测对需求长鞭效应的减小作用,在多节点企业所组成的供应链中,合作预测对订单量的波动和需求预测误差的波动起到积极的抑制作用。本文通过理论研究和数值分析的结果表明,供应链信息共享和合作预测能够控制需求流动现象。     

Sequential Hypothesis Tests for Identifying the Minimum Dose with a Threshold Effect

We propose a procedure to identify a lowest dose having greater effect than a threshold dose under the assumption of monotonicity of dose mean response in dose response test. So, we use statistics based on contrasts among sample means and apply a group sequential procedure to our procedure to identify effectively the dose. If we can identify the dose at an early step in the sequential test, since we can terminate the procedure with a few observations, the procedure is useful from an economical point of view. In a simulation studies, we compare the superiority among these procedures based on three contrasts.     

A comparison of maximum likelihood and least squares for the estimation of a cumulative distribution

Monte Carlo methods are used to compare the methods of maximum likelihood and least squares to estimate a cumulative distribution function. When the probabilistic model used is correct or nearly correct, the two methods produce similar results with the MLE usually slightly superior When an incorrect model is used, or when the data is contaminated, the least squares technique often gives substantially superior results.