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Standardness and Standard Groups, I: the Case Automorphisms of Chevalley of Rank at Least Two
Carla BARDIN - 数学年刊B辑(英文版)文章来源： 万方数据 -
中国城镇就业的正规化与社会保障
正规就业是影响社会保障覆盖面的重要因素.本文分析了政府对非正规就业者在参保资格上从排斥到纳入的转变,企业逃避社保缴费和进入正规部门,个人缴费能力和参保意愿对非正规就业者参加社会保障的影响.文章认为劳动就业正规化和扩大社会保障应该在政府、企业和个人层次上进行分别治理.政府需要完善社会保障制度,主动为非正规就业者提供社保,加强对企业社保缴费的监管,提高个人的参保能力和意愿.张国英 - 中国行政管理文章来源： 万方数据 -
金融发展、技术进步与中国非正规经济-来自中国微观企业的经验证据
与既有的文献不同,本文从市场因素角度估计了金融发展和技术进步对中国非正规经济的影响.在企业科技水平选择模型基础上,运用两阶段GMM估计方法对中国的非正规经济进行了实证研究后发现,金融发展和技术进步对非正规经济规模有明显的抑制作用;市场化和企业民营化的过程能够放大这种作用.要有效降低中国非正规经济规模,当前的信贷市场结构必须改变以消除非国有企业的“信贷歧视”.同时,国有企业应该逐步退出某些竞争性的领域.罗翔,卢新海,姜国麟,项歌德 - 科学学研究文章来源： 万方数据 -
拓扑空间的次分离性
旨在研究T4拓扑空间的一般化.为此定义了拓扑空间的次T2、次正则、次正规、遗传次正规等次分离性,详细地讨论了它们之间以及它们与已有分离性之间的联系,并且研究了这些次分离性的遗传性、可乘性以及与Wallman紧化和非标准紧化的联系.荆佩,李生刚,伏文清,曹婷 - 西安石油大学学报(自然科学版)文章来源： 万方数据 -
线性变化参数的粒子群优化算法
针对粒子群算法容易陷入局部最优点,收敛较慢等问题,在不增加算法复杂度的前提下,提出了线性变化参数的粒子群优化(LCPPSO)算法.LCPPSO算法通过对粒子的速度更新方式进行调整,采用惯性权重和加速因子c1的值线性递减,c2线性递增的策略加强算法的收敛能力.通过经典测试函数进行仿真实验,与标准PSO及其他改进的PSO算法进行对比,实验结果表明LCPPSO算法实现更加简单,需要调整的参数更少,不仅提高了收敛速度,也具有更好的跳出局部最优能力.戴文智,杨新乐 - 生物数学学报文章来源： 万方数据 -
具有脉冲作用的半线性发展微分方程的正解
利用线性算子半群理论和抽象锥上的不动点定理,在合适的条件下获得了抽象空间中具有脉冲作用的半线性发展微分方程正解的存在性.潘欣,吴正 - 生物数学学报文章来源： 万方数据 -
利用重力数据反演区域地壳密度
基于引力位理论结合均质长方体模型和密度-深度函数关系推导了变密度长方体模型正演重力异常表达式.利用高阶次的卫星重力场模型计算了汾渭盆地及周边地区由地壳密度分布不均引起的剩余布格重力异常,根据该剩余布格重力异常反演得到了该地区三维地壳密度分布.反演结果显示该区域地壳密度具有西北高、东南低且自西北向东南方向递减的特征,并和剩余布格重力异常分布形成良好的镜像关系;反演结果与Crust 1.0模型提供的结果较为吻合,证明了变密度长方体模型直接反演三维地壳密度分布是可行的.刘国仕,张永志,胡冰,姜永涛,吴然 - 工程勘察文章来源： 万方数据 -
基于模糊自适应粒子群算法的电网优化调度
机组调度的好坏直接决定了电网运行费用的多少,通过优化达到最优值是改变机组运行的方式之一.模糊自适应粒子群算法,采用自适应粒子法,通过惯性权值法进行粒子追踪与自适应调整,然后通过公式分析达到最优值.于植梁,安学君 - 煤炭技术文章来源： 万方数据 -
基于粒子群神经网络液压泵效率特性仿真分析
为了能够实现对液压泵效率特性的多点计算,深入地研究了粒子群神经网络在液压泵效率特性分析中的应用.首先,分析了液压泵效率特性的基本原理;其次,研究了RBF神经网络的基本原理;然后,剖析了改进粒子群的优化算法;最后,进行了液压泵效率特性试验测试和仿真分析结果比较,比较结果表明粒子群神经网络在进行液压泵效率特性计算时具有较高的计算精度和计算效率.陈晓飞,陆亦工,王爱民 - 液压与气动文章来源： 万方数据 -
基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法
根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA.通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA.利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,结果表明,该算法是有效的、可行的.详细分析了种群规模和迭代次数对结果产生的影响.实验表明,基于核的启发式添加算法思想已经不适合求解高维数据集.刘遵仁,吴耿锋 - 计算机科学文章来源： 万方数据
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