復(fù)合模型范文11篇(全文)

復(fù)合模型范文11篇(全文)復(fù)合模型范文(精選11篇)復(fù)合模型第1篇演化機(jī)制；Samuel[3]用數(shù)學(xué)模型分析了港口群系統(tǒng)中子系協(xié)同關(guān)系；國(guó)內(nèi)學(xué)者封學(xué)軍[4]從港口在物流系統(tǒng)的地位和帶動(dòng)臨港產(chǎn)業(yè)發(fā)展兩方面闡述了港航經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)構(gòu)成因素；陳洪全[5]并以大連港為例做實(shí)證研究；鄭輝[8]從港口核心競(jìng)爭(zhēng)力角度研究了港城系統(tǒng)演化推動(dòng)力。隨著研究的深入和模型的日趨復(fù)雜這些研究的不足之處主要是不能滿足港口、產(chǎn)業(yè)與城市系統(tǒng)整1.1PICCS是開(kāi)放的復(fù)合系統(tǒng)和制約關(guān)系，但系統(tǒng)的核心是港口，沒(méi)有合理的港口生產(chǎn)活PICCS在與外界系統(tǒng)不斷交換物質(zhì)、能量和信息的過(guò)程中，外界環(huán)境輸入因素的變化(例如突發(fā)金融危機(jī)導(dǎo)致的貨運(yùn)需求大得自身的“負(fù)熵流”,并通過(guò)自身的調(diào)節(jié)控制機(jī)制使系統(tǒng)不斷有1.3PICCS是遠(yuǎn)離平衡的具有非線性作1.4PICCS的役使原理為快弛豫變量和慢弛豫變量?jī)深?lèi)。慢弛豫變量通過(guò)役使原理決港口-產(chǎn)業(yè)-城市的協(xié)同演化行為可以通過(guò)構(gòu)建PICCS序參量變部序參量之間的協(xié)同效果是q={q1,q2,…,qn}的一組具體取值：2基于協(xié)同理論的PICCS協(xié)調(diào)度模型構(gòu)建2.1PICCS序參量的選擇與評(píng)價(jià)表格。通過(guò)層次分析法計(jì)算各序參量qi(i=1,2,…,n)的權(quán)重{qii=1,2,…,n}組成，序參量qi的發(fā)展水平分別由序參量qi在時(shí)間t點(diǎn)的協(xié)調(diào)度Hi可以定義為dE*dt)dEidt<dE*dt1dEidt為時(shí)間的函數(shù)。權(quán)重系數(shù)矩陣反映了相應(yīng)序參量對(duì)系統(tǒng)協(xié)調(diào)程度的貢獻(xiàn)程度的大小，且Zi=1nwi(t)=1。則系統(tǒng)在t時(shí)刻的整體協(xié)調(diào)度計(jì)算模型為表1所示。對(duì)于逆向指標(biāo)：3實(shí)例分析預(yù)測(cè)連云港港2010年及2020年吞吐量分別達(dá)1.2億t和1.9億t,其中集裝箱吞吐量達(dá)340萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)箱和800萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)箱。-城市協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如表2所示。將各指標(biāo)截取1所示。港口地區(qū)港口、產(chǎn)業(yè)、城市協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制的建設(shè)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)宏觀發(fā)展目標(biāo)的制定提供數(shù)據(jù)支持與決策依據(jù)。通過(guò)對(duì)這一問(wèn)地區(qū)港口、產(chǎn)業(yè)、城市協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制的建設(shè)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)宏觀theU.S.containerportsyste[2]MALCHOWBM.Ananselection[D].Berkeley:UniversityofCaliforia,2001.NonlinearScienceandNumericalSimulation,2007,12(6):976-985.復(fù)合模型第2篇JoergMelcher,JoergMelcher(德國(guó)宇航研究院結(jié)構(gòu)力學(xué)構(gòu)振動(dòng)自適應(yīng)控制自適應(yīng)濾波復(fù)合模型第3篇定一個(gè)時(shí)間單位a后，可以假設(shè)在任意一個(gè)時(shí)間區(qū)間[(n-表示在這個(gè)時(shí)間單位內(nèi)沒(méi)有索賠發(fā)生這一事件.假定ε1,εPr(εn=1)=p;Pr(εn=0)=q(0<p<p=""></p<>這里約定N(0)=0,那么,N(n)便表示到第n個(gè)時(shí)間單位末為用Xn表示保險(xiǎn)公司所支付的第n個(gè)索賠額.當(dāng)取定一錢(qián)1-(n),概率分布律記為p(k),k=1,2,…,那么到第n個(gè)時(shí)間單位末保險(xiǎn)公司所支付的索賠總額Sn則由給出這里約定S0=0.再假定保險(xiǎn)公司所支付的索賠額X獨(dú)立.則索賠總額序列{Sn:n≥0}便是復(fù)合二項(xiàng)序列.整數(shù)值的隨機(jī)變量；用Ln=Znk=1Mk表示第n次間的始端收取1個(gè)錢(qián)幣單位的保險(xiǎn)費(fèi).這樣保險(xiǎn)公司在時(shí)刻n的盈余U(n)可表述為U(n)=u+n-Sn(n=0,1,…述模型稱為完全離散的復(fù)合二項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)模型.上述復(fù)合二項(xiàng)模型(3),先后有許多學(xué)者用不同的方法對(duì)其到了許多重要的風(fēng)險(xiǎn)量的研究結(jié)果.例如最終破產(chǎn)概率，破產(chǎn)前參看文獻(xiàn)[2-4,6-8]等等.策略b(b≥0),即在某個(gè)時(shí)刻若盈余超過(guò)b,則將超過(guò)b的盈余部關(guān)于離散模型的隨機(jī)支付紅利可以參考文獻(xiàn)[1,9],更多的紅利的模型還可見(jiàn)文獻(xiàn)[10]第九章第4節(jié)等.在此以{Ub(n)}表示該修正盈余過(guò)程，以D(u,b)表示直到破產(chǎn)發(fā)生以前紅利現(xiàn)值總和(貼現(xiàn)因子為0<v≤1).破產(chǎn)發(fā)生以前紅利現(xiàn)值總和的期望定義為<p=""></v≤1).破產(chǎn)發(fā)生以前紅利現(xiàn)值總和的期望定義為<>V(u,b)=E[D(u,b)|U(02紅利期望現(xiàn)值i,i=1,2,…,服從截0幾何分布，且由于幾何分布具有無(wú)記憶得間點(diǎn)L1時(shí)的值.由于在每個(gè)時(shí)點(diǎn)只支付1個(gè)單位的紅利，則在式(4)兩邊求期望并結(jié)合式(5),可得紅利期望現(xiàn)值滿足的為了運(yùn)用迭代法對(duì)(6)進(jìn)行求解，以下先要介紹一些有關(guān)壓定義以S=(S,d)表示一個(gè)距離空間.定義一個(gè)映射T:S→S,它被稱為S上的壓縮映射當(dāng)且僅當(dāng)存在一個(gè)正的實(shí)數(shù)α<1,使得對(duì)于任意的x,y∈S有下式成立d(Tx,Ty)≤αd(x,y).對(duì)于壓縮映射有下面一些性質(zhì)，可以參考[5].引理1假設(shè)S=(S,d)表示一個(gè)完備的距離空間，并且假設(shè)S≠,T:S→S,是S上的壓縮映射.那么根據(jù)不動(dòng)點(diǎn)原理知該映射存在唯一的不動(dòng)點(diǎn)，即存在一個(gè)x∈S,有Tx=x.引理2在上述引理1的假設(shè)條件下，定義一個(gè)迭代序列xT的唯一不動(dòng)點(diǎn)x,其中前向估計(jì)誤差為后向估計(jì)誤差為現(xiàn)在來(lái)求解遞推方程(6),以S表示{0,1,…,b}上的所有的實(shí)值函數(shù)的集合，在該空間中定義距離為d(x,y)=maxu|x(u)-y(u其中，x,y∈S,S=(S,d)顯然是一個(gè)完備的距離空間.V(u,b)為一增函數(shù)，顯然有V(u,b)∈S,則對(duì)于任意的y=y(u)∈S,定義映射易知T(y(u))∈S.因此T為S→S上的映射.如果P(b+1)<1或者v<1,可證T是一個(gè)壓縮映射.實(shí)事上，對(duì)于任意的y(u),z(u)∈S,有根據(jù)引理1,則方程(6)存在唯一的解.在S上任選一個(gè)非負(fù)的實(shí)值函數(shù)V0(u),并定義一個(gè)迭代序列{Vn(u)}為則根據(jù)引理2,有定理：定理1在假設(shè)條件P(b+1)<1或者v<1下，方程(6)有唯一的解V(u,b)=limn→以下從另一種角度來(lái)考慮紅利期望現(xiàn)值的求解，以單位時(shí)間點(diǎn)1為更新時(shí)間點(diǎn)對(duì)紅利現(xiàn)值進(jìn)行研究，得在式(13)兩邊同時(shí)求期望，求得紅利期望現(xiàn)值為V(u,b)=pv∑u+1k=1V(u+1-k,b)p(k)+qvV(u+1,b)I(u<="同方法一中類(lèi)似的步驟可以定義一個(gè)距離空間(S,d),并在該距離空間上定義一個(gè)映射.對(duì)于任意的y=y(u)∈S,定義以下映射Tly=pvZu+1k=1y(u+1-k)p(k)+qvy(u+1)I(u<="P(b+1)<1或者v<1,可證T1是一個(gè)壓縮映射.事實(shí)上，對(duì)于任意的y(u),z(u)∈S,有+qv|y(u+1)-z(u+1)|Ik=1p(k)+qv]=d(y,z)[pvP(b+1)+qv].顯然當(dāng)P(b+1)<1或者v<1,則有pvP(b+1)+qv<1成立，由此定理2在假設(shè)條件P(b+1)<1或者v<1下，方程(14)有唯一的解V(u,b)=lim3數(shù)值計(jì)算計(jì)算求得相應(yīng)b值時(shí)所對(duì)應(yīng)的紅利期望現(xiàn)值.令初始值V0(u),根據(jù)定理1,由式(12),在取定max0≤u≤b值如表4.通過(guò)比較表2與表4,可看到運(yùn)用兩種方法所求得的數(shù)[1]BAOZhen-hua,AnoteonthecompoundbimodelwithrandomizedMathematicsandComputation2007,194(1):276-286.[2]DEVYLDERFE.Advancedriskbinomialmodel[J].ASTINBulletin1994[4]GERBERHU.Mathematicalfunbinomialprocess[J].ASTINBulletin198[6]SHIUESW.Theprobabilitybinomialmodel[J].Insurance:MathematicsandEconomics[10]漢斯U.蓋伯(Gerber,H.U.).數(shù)學(xué)風(fēng)險(xiǎn)論導(dǎo)引[M].TheExpectedPresentValueofDividends(SchoolofMathematicsandComputationalScienceofbinomialmodel,thepaymentsofdividendspresenceofconstantdividendbarriervalueofdividendsthroughtwodifferentmethods.Undersolutionoftheexpectedpresentvalueofdivideuntilruincanbeccorrespondingiterationprocessesbecauseof復(fù)合模型第4篇復(fù)合期權(quán)通常采用風(fēng)險(xiǎn)中性定價(jià)方法(riskneutral時(shí)刻t(t!T),開(kāi)發(fā)并出售獲得的收益將為Rt,收益Rt受隨機(jī)因Rt服從幾何布朗運(yùn)動(dòng)。項(xiàng)目?jī)r(jià)值St為收益Rt和成本C的函數(shù)開(kāi)發(fā)商可以在土地儲(chǔ)備的0~T時(shí)間段內(nèi)選擇開(kāi)發(fā)或出售。這就為我們判斷開(kāi)發(fā)商總會(huì)于截至?xí)r刻實(shí)施擴(kuò)張期權(quán)提供了理該復(fù)合期權(quán)可以看作是美式看跌期權(quán)(放棄期權(quán))和美式看漲期權(quán)(擴(kuò)張期權(quán))的組合。因而如果放棄期權(quán)排列在擴(kuò)張期權(quán)2土地儲(chǔ)備估值模型的構(gòu)建轉(zhuǎn)讓價(jià)格X和最優(yōu)的項(xiàng)目放棄價(jià)值S*。2.2土地儲(chǔ)備放棄期權(quán)執(zhí)行概率擁有該土地儲(chǔ)備的有效使用期為T(mén)年間?；趯?duì)美式看跌備的美式放棄期權(quán)(在0~T時(shí)間段內(nèi)任意時(shí)刻執(zhí)行)轉(zhuǎn)化為在若干離散時(shí)間點(diǎn)上進(jìn)行判斷的歐式看跌期權(quán)。這一轉(zhuǎn)化的現(xiàn)實(shí)意放棄期權(quán)近似地轉(zhuǎn)化為若干個(gè)歐式放棄期權(quán)組成的復(fù)合期權(quán)。那么就進(jìn)行等待，則項(xiàng)目等待的價(jià)值為后續(xù)期權(quán)(包括最終由式(11),我們可以得到在第1年年末，放棄期權(quán)執(zhí)行的概2.3模型設(shè)計(jì)復(fù)合期權(quán)包含有T-1個(gè)放棄期權(quán)和一個(gè)擴(kuò)張期權(quán)。令第t個(gè)放棄期權(quán)的價(jià)值為Ft,擴(kuò)張期權(quán)的價(jià)值為K。采取逆推法為每階段的期權(quán)求值。在土地儲(chǔ)備到期時(shí)刻T,企業(yè)可以根據(jù)RT和投入成本之間的權(quán)衡決定是否執(zhí)行擴(kuò)張期權(quán)。如果項(xiàng)目的價(jià)值RT>C,(C為開(kāi)發(fā)項(xiàng)目的成本，不包括初始的土地購(gòu)置費(fèi)用)則進(jìn)行投資；如果RT≤C,則不實(shí)施開(kāi)發(fā)。在我國(guó)，國(guó)土資源部1999以出讓等有償使用方式取得土地使用權(quán)進(jìn)行房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)的閑置土地，超過(guò)出讓合同約定動(dòng)工日期滿2年未動(dòng)工開(kāi)發(fā)的，可以無(wú)得到的收益為0,這與歐式看漲期權(quán)的支付情況是一致的，利用Black-Scholes期權(quán)定權(quán)K的值：在T-1時(shí)刻放棄期權(quán)未執(zhí)行概率為1-PT-1,不執(zhí)行放棄期權(quán)的價(jià)值為到期時(shí)刻的擴(kuò)張期權(quán)在此時(shí)的現(xiàn)值A(chǔ)er(T-1);執(zhí)行放棄同理可求T-2,T-3,…直至第2期放棄期權(quán)的價(jià)值：所以整個(gè)復(fù)合期權(quán)的總價(jià)值為F1在現(xiàn)在時(shí)刻的貼現(xiàn)值，即F1e-2007年1月5日，某市A房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)公司通過(guò)拍賣(mài)會(huì)獲得10000平方米的一塊建筑用地，容積率為3.5,總建筑面積為35000平方米。該土地的價(jià)款X為10500萬(wàn)元，儲(chǔ)備的有效使用年限為4年。根據(jù)該市房地產(chǎn)交易中心提供的數(shù)據(jù)，我們可以測(cè)上述住房?jī)r(jià)格年增長(zhǎng)率和波動(dòng)率代替房地產(chǎn)項(xiàng)目?jī)r(jià)值的瞬時(shí)收已知1月份商品房成交均價(jià)為9600元。市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率為5%。估算各項(xiàng)建筑成本和支出計(jì)劃，得到整個(gè)項(xiàng)目成本預(yù)算為9112萬(wàn)元。考慮到房地產(chǎn)行業(yè)廣泛采用預(yù)售方式和住房市過(guò)Matlab程序計(jì)算得到土地儲(chǔ)備的內(nèi)在價(jià)值為179077972.54結(jié)束語(yǔ)增長(zhǎng)的機(jī)會(huì)和隨時(shí)對(duì)企業(yè)資產(chǎn)進(jìn)行保值的權(quán)利。通過(guò)實(shí)證分析的發(fā)展和是否景氣以及市場(chǎng)對(duì)土地需求的波動(dòng)密切相關(guān)。基于[4]KwokYK.MathematicalModelsofFinancialascompoundoptions[J].Journa長(zhǎng)期權(quán)的相互影響研究》[J];《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》Uncertainty[M].Princeton,NewJersey:PrincetonUniversityPress,199復(fù)合模型第5篇200023(3)分類(lèi)號(hào)：V512關(guān)鍵詞：端羥基聚丁二烯推進(jìn)復(fù)合模型第6篇目前，復(fù)合模量法1-3是最為廣泛的復(fù)合地基沉降分析方量，再以分層總和法來(lái)計(jì)算復(fù)合地基的沉降，為此，盛崇文1面積置換率來(lái)確定復(fù)合模量，王鳳池等3考慮了樁長(zhǎng)、樁端土曹文貴和劉海濤等5基于樁土復(fù)合地基沉降變形機(jī)理及其非線3考慮到散體材料樁具有較強(qiáng)的透水性，孔隙水極易排出，為常數(shù)6,因此，從孔隙介質(zhì)微觀分析入手，就有可能建立孔值nPi0的取值也將在本文3.2節(jié)進(jìn)一步討論.5,8,9的方法，在第i地基壓縮分層取一個(gè)土體單元，在第j水平向應(yīng)變或豎向應(yīng)變的兩種模型4,5,8,9,如圖1所示，學(xué)參數(shù)可通過(guò)室內(nèi)試驗(yàn)確定10,但是，此時(shí)的變形力學(xué)參數(shù)未4.2工程實(shí)例2某水庫(kù)攔河大壩13所在的河床有較深的第4紀(jì)沖擊層分布，進(jìn)行計(jì)算，該載荷板尺寸為1.8m×1.8m,樁體直徑為1m,樁泊松比與孔隙率分別為0.25,0.07,土泊松比與孔隙率分別為0.40,0.52.試驗(yàn)荷載為108kPa時(shí)壓板實(shí)測(cè)最大沉降為計(jì)算深度按照規(guī)范12要求取9m,將地基壓縮層分為9層，每層厚度為1m,將附加荷載及自重荷載均分為20級(jí)加載.按實(shí)例一計(jì)算過(guò)程，得樁土變形力學(xué)參數(shù)初始值見(jiàn)表3,沉降計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表4. —5結(jié)論2考慮剛性基礎(chǔ)下散體材料樁復(fù)合地基沉降特點(diǎn)，運(yùn)用上3建立了反映樁土變形力學(xué)參數(shù)非線性變化特征的改進(jìn)分20MINEK,OHNOS.DeformationcompositegroundbyhomogenizationmethodCProceedingsBalkemaAA,1997:719-722.3王鳳池，朱浮聲，王曉初.復(fù)合地基復(fù)合模量的理論修正J.東北大學(xué)學(xué)報(bào)，2003,245:491-494.TheoreticalanalysisofthemodulusofconstructionUniversity,2003,245:491-494.InChsettlementcomputationoncompositef計(jì)算的分層總和法探討J.水利學(xué)報(bào)，2010,418:984-990.layerwisesummationmethodofsettlementcomputationforcompositefoundationwitJournalofHydraulicEngineering,2010,418:984-990.RockandSoilMechanics,2006,XUZhilun.ElasticmechanicsM.Beijing:Hi力比計(jì)算新方法J.湖南大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2009,367:CAOWengui,LIUHaitao,ZHANGYongjie.AnewpilesoilstressratiocalculationmethodofcofoundationwithfriablematerialHunanUniversity:NaturalSciences,2009,367:1-5.9劉杰，趙明華，何杰.碎石樁復(fù)合地基承載及變形性狀研究J.湖南大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2007,345:15-19.bearinganddeformationcharactersofcompositefoundationwithgranularcolumnsJ.JournalofHunanZHAOMinghua,YUXiao,WANGYisun.SoilmechanicsandfoundationengineeringM.Wuhan:WuhanofTechnologyPress,2003:50-66InChineseVibrapunehingmethodreinforcementofsoftclayTechnologyVibrationJettin筑工業(yè)出版社，2011:54-55.Press,2011:54-55.InCh復(fù)合模型第7篇研究、完善科學(xué)的獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)估機(jī)制，提出更為理權(quán)重，以二者相結(jié)合的復(fù)合賦權(quán)方法建立線性評(píng)價(jià)角度來(lái)看不包含任何信息，它在綜合評(píng)價(jià)中2.2實(shí)證分析現(xiàn)有25位專家對(duì)24項(xiàng)科技成果(國(guó)家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目)進(jìn)行打分評(píng)價(jià)(資料來(lái)源于科技部國(guó)家科技獎(jiǎng)勵(lì)辦公室，原始數(shù)據(jù)略),以25位專家在5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上打分的實(shí)證分析表明，變異系數(shù)法是一種動(dòng)態(tài)的客觀賦權(quán)方法，3基于信度系數(shù)的專家權(quán)重構(gòu)建技術(shù)獎(jiǎng)專家評(píng)議表設(shè)有“評(píng)審人對(duì)評(píng)審項(xiàng)目?jī)?nèi)容的熟悉程度”3.1信度分析原理與計(jì)算方法2,……,m。每個(gè)專家對(duì)n個(gè)對(duì)象的評(píng)判結(jié)果xij取值用等級(jí)某一項(xiàng)目i的打分與該項(xiàng)目的平均得分之差的平方，即為專家評(píng)判的綜合信度系數(shù)由公式(2)給出(斯皮爾曼—布朗公式)。度系數(shù)的均值。從公式(2)中可以看出，多個(gè)專家評(píng)判較單個(gè)3.2實(shí)證分析仍以25位專家對(duì)24項(xiàng)科技成果進(jìn)行打分評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)進(jìn)行值為0.43,而多個(gè)專家的綜合信度系數(shù)較高，達(dá)到0.95,這說(shuō)5結(jié)論與建議地位(對(duì)專家評(píng)分結(jié)果賦權(quán)),盡量減少科技成果獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià)工以下幾點(diǎn)建議：(1)在科技成果獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià)模型中，采用動(dòng)態(tài)的客觀權(quán)重代替主觀權(quán)重對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)；(2)在科技成果考慮專家評(píng)議的信度，使評(píng)價(jià)結(jié)果更為科學(xué)合理；(3)在專家[2]蔡輝，沈婉蘭.醫(yī)院綜合效益評(píng)價(jià)中的權(quán)數(shù)(一)-信息權(quán)數(shù)[J].中國(guó)醫(yī)院統(tǒng)計(jì)，1997(2):36-38.醫(yī)學(xué)科研管理雜志，2004(3):12-13.究[J].科研管理，1995(3):12-14.一種方法[J].科研管理，1999(3):26-27.[J].中國(guó)科學(xué)基金，1995(1):33-34.及權(quán)重模型[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，1995(2):39-41.[J].工業(yè)工程，2006(5):19-22.2006:186-189.復(fù)合模型第8篇美國(guó)微博概念的網(wǎng)站。新浪微博自2009年8月14日開(kāi)始內(nèi)測(cè)，8月28日開(kāi)始對(duì)外公測(cè)，11月2日用戶達(dá)100萬(wàn)；截至均每天發(fā)布超過(guò)2500萬(wàn)條微博內(nèi)容。2010年9月9日，《中國(guó)但沒(méi)有對(duì)用戶的賬戶和隱私信息造成侵害。它暴露出使用短定程度上保護(hù)用戶的安全和隱私。目前針對(duì)用戶分類(lèi)采用的模比較了該算法在準(zhǔn)確性和計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)上的優(yōu)勢(shì)。本文實(shí)現(xiàn)了一個(gè)twitter用戶只和一小部分他們的社交關(guān)系在社交網(wǎng)絡(luò)中有交對(duì)真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)會(huì)影響分類(lèi)的準(zhǔn)確性。而同時(shí)文獻(xiàn)[6]研究了超過(guò)7萬(wàn)個(gè)twitter用戶并在對(duì)他們推文的方式進(jìn)行過(guò)10萬(wàn)個(gè)twitter用戶，并以follower-to-following的比例關(guān)性的樣本子集中使用樸素貝葉斯分類(lèi)算法較k鄰近模型準(zhǔn)確2用戶數(shù)據(jù)收集分析我們使用了新浪微博的公共API來(lái)收集我們需要的用戶數(shù)據(jù)，在2011年6月-8月的時(shí)間里我們共收集了400,000條推文一個(gè)包含已知正常用戶和可疑或惡意用戶的訓(xùn)練集。我們從獲們的用戶日志和主頁(yè)的形式對(duì)這些樣本進(jìn)行判別。訓(xùn)練集包含1500個(gè)正常用戶的樣本和1500個(gè)惡意用戶的樣本。和正常用2.2參數(shù)定義和數(shù)據(jù)分析(1)參數(shù)定義F1(x),F2(x),F3(x)∈Z:發(fā)布推文的用戶的followers,(4)注冊(cè)時(shí)間分析T(x)雖然在新浪微博中不存在長(zhǎng)時(shí)間不使用微博就會(huì)被注銷(xiāo)的情況，但是如圖3所示我們的研究發(fā)現(xiàn)發(fā)布惡意信息的用戶大多用戶可以隨時(shí)發(fā)布不超過(guò)140字的消息，數(shù)據(jù)會(huì)被記錄在狀度，如圖4所示，一個(gè)更新頻繁的用戶通常會(huì)經(jīng)常發(fā)布推文分享(6)F/F率分析F(x)戶，因此圖5反映出來(lái)的惡意用戶的F/F比例會(huì)較正常用戶高出(7)發(fā)文方式分析用戶可以通過(guò)網(wǎng)頁(yè)、WAP頁(yè)面和手機(jī)短信、彩信發(fā)布消息攻擊者占絕大多數(shù)(如表1所示)。3惡意用戶識(shí)別每2個(gè)參數(shù)的相關(guān)系數(shù)記為RX,Y=Z(X-x?)(Y-Y?)∑(X-X?)2表2中可以看出最具有相關(guān)性(最接近1)的一對(duì)屬性是3.2分類(lèi)方法選擇Stepl計(jì)算平均F/F率分類(lèi)Xi(U(Xi),F1(Xi),F2(Xi),F3(Xi),S(Xi))和X(U(X),U(Xi,X)=(U(Xi)-U(X))對(duì)i=1,2,…,n計(jì)算D(Xi,X),找到MINO<i<n+1D(Xi,X)Step3否則使用樸素貝葉斯算法對(duì)X進(jìn)行分類(lèi)先計(jì)算訓(xùn)練集中的惡意用戶的比例P(M(x)=1)和P(M(x)=0),對(duì)每個(gè)參數(shù)C(包括U,F1,F2,F3,S)先行劃分兩類(lèi)用戶的范圍C1和C2,計(jì)算每個(gè)參數(shù)的4個(gè)條件概率：=P(M(X)=0)×IIk為每個(gè)參數(shù)所屬P(X∈Ck|M(X))=0)(6)其中第1號(hào)為全部使用KNN分類(lèi)器，第10號(hào)p=88.9751+0.0239t。我們希望通過(guò)使用復(fù)合的分類(lèi)模型來(lái)提升至少10%的程序我們得到p和t的取值范圍在95.00<p<95.55和252<t<275。分析將twitter用戶分為3類(lèi)，實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練集3000樣本的分類(lèi)評(píng)4.1準(zhǔn)確性測(cè)試下。對(duì)3000組數(shù)據(jù)以10-折交叉驗(yàn)證計(jì)算的10折誤檢率CDF圖如圖7所示，10折的大部分結(jié)果均顯示使用復(fù)合模型誤差能控制在5%左右。樣本子集和符合相關(guān)性的樣本子集中分別使用者兩種算法并比從表5可知在不符合相關(guān)性的樣本子集中采用樸素貝葉斯度是可行的；文獻(xiàn)[5]單一的使用基于樸素貝葉斯模型的線性判別分析將twitter用戶分為3類(lèi)，實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練集3000樣本的分類(lèi)評(píng)估的準(zhǔn)確性分別為94.90%、82.80%、93.70%。而我們?cè)趯?shí)驗(yàn)型在效率上也得到了優(yōu)化。我們使用這一模型對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分類(lèi)，在總數(shù)據(jù)集中，400000用戶中共包括32514名惡意用樸素貝葉斯算法則兼顧了效率。但是對(duì)其他一些相關(guān)性不高的這樣的方法在對(duì)惡意用戶的檢測(cè)上也很難再將惡意用戶劃分出4.2其他社交網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證行分類(lèi)的結(jié)果顯示32.3%的用戶屬于惡意用戶。我們檢測(cè)到的的分類(lèi)算法，然后開(kāi)發(fā)其在其他類(lèi)似社交網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，如復(fù)合模型第9篇1.2機(jī)組系統(tǒng)的事件1.3機(jī)組系統(tǒng)的狀態(tài)變遷態(tài)變遷，如圖1所示。圖中按照“狀態(tài)→事件發(fā)生→新的狀態(tài)”在不同狀態(tài)之間的切換算法和切換程序的編制就是根據(jù)圖1得3個(gè)步驟。3.2水力發(fā)電機(jī)組故障元件集合形成調(diào)節(jié)器退出運(yùn)行。因此對(duì)機(jī)組進(jìn)行故障診斷就需要獲得不同狀最終的故障元件集合。機(jī)組的故障元件集合形成過(guò)程如圖4所3.3水力發(fā)電機(jī)組故障元件集合中故障元件篩選過(guò)程水力發(fā)電機(jī)組故障元件集合中故障元件篩選過(guò)程如圖5所示。從故障元件集合H出發(fā)。開(kāi)始預(yù)測(cè)每個(gè)故障元件的定性標(biāo)識(shí)。定性符號(hào)可以采用TCG中所有變量的一階微分。將每個(gè)故的結(jié)果是給每個(gè)故障元件h分配一個(gè)定性的故障標(biāo)識(shí)h.p,如果用故障標(biāo)識(shí)的大小及變化率和信號(hào)的大小及變化率進(jìn)行比基于最小平方估算方法的參數(shù)估算技術(shù)來(lái)確定故障元件參數(shù)偏移量的大小。也即從輸入和輸出來(lái)確定故障元件的結(jié)構(gòu)參數(shù)。4復(fù)合診斷方法實(shí)例分析4.1故障現(xiàn)象4.2故障中狀態(tài)切換和診斷該型調(diào)速器的結(jié)構(gòu)如圖6所示，其控制器及其輸入/輸出模即從負(fù)荷態(tài)到空載態(tài)到空轉(zhuǎn)態(tài)再到停機(jī)態(tài)。但是這項(xiàng)故障的診在線故障診斷器在機(jī)組處于自動(dòng)或手動(dòng)情況下都處于工作元件。最終調(diào)速器故障元件集合就是自動(dòng)和手動(dòng)狀態(tài)下的合集。圖4的算法進(jìn)行故障元件篩選，最后得出結(jié)論，故障出在測(cè)頻元復(fù)合模型第10篇一。選擇性非催化還原技術(shù)(SelectiveNon-Catalytic劑噴入到鍋爐爐膛溫度為900～1100℃的區(qū)域，將NOx還原成本文采用敏感性分析方法在較寬的溫度范圍(650～1了部分基元反應(yīng)的參數(shù)，進(jìn)一步發(fā)展了基元反應(yīng)機(jī)理形成了GAD98M99機(jī)理[6,7]。本文利用G氣體濃度見(jiàn)表1,反應(yīng)溫度在725～1050℃。2機(jī)理簡(jiǎn)化方法化學(xué)反應(yīng)機(jī)理的簡(jiǎn)化方法很多，如敏感性分析法敏感性分析法(SensitivityAnalyses)研究反件(溫度、壓力)下，通過(guò)計(jì)算判斷某一物質(zhì)組分或基元反應(yīng)本文采用Chemkin4.1程序包的敏感性分析工具對(duì)3機(jī)理簡(jiǎn)化過(guò)程3.1簡(jiǎn)化機(jī)理構(gòu)建本文所采用的機(jī)理GAD98M99機(jī)理包含有66種物質(zhì)461個(gè)基元反應(yīng)。選擇參考工況：(1)溫度范圍為650～1100℃(隔50℃取一個(gè)溫度作為參考點(diǎn));