线性红利界下带干扰风险模型的破产概率

考虑到保险公司在实际经营中收益所具有的不确定性和分红策略，建立一类具有线性红利界和带随机扰动的双复合Poisson风险模型，利用鞅方法给出模型关于破产概率的一个定理及上界．     

一类半线性椭圆问题的瀑布型多重网格法

采用瀑布型多重网格法求解一类半线性椭圆问题.在适当条件下，证明了该算法具有能量范数意义下最优收敛阶和拟最优计算复杂度.     

大白菜花青素含量及色差指标相关性研究

为了探寻大白菜花青素含量快速测定的方法,本文利用pH差计法和色差仪分别测定了‘城阳青’(普通大白菜)、‘秋宝黄’(黄心白菜)和‘彩凤’3个不同叶色大白菜品种花青素含量以及色差指标,并对6个色泽参数与花青素含量进行了相关和回归分析。结果表明:6个色泽参数均能反映白菜叶片间叶色的细微变化,‘城阳青’和‘秋宝黄’不含花青素,紫色白菜‘彩凤’的花青素主要分布于由外向内的第1～4层叶片。色泽参数L,b,h和C分别与花青素含量呈极显著或显著负相关关系(相关系数分别为-0.85**,-0.58**,-0.49*,-0.58**)。以色泽参数值L、a、h与花青素含量建立了多元回归方程:y=90.24-1.07x1+5.65x2-142.71x3(x1为L值,x2为a值,x3为h值,y为花青素含量),该回归方程相关系数为0.9629。通过色差计依据建立的回归方程可快速测定紫色大白菜花青素的含量。     

具有外部扰动的离散广义系统有限时间控制

讨论一类具有有限能量的外部扰动的线性离散广义系统的有限时间控制问题。分析问题可解性，得到该问题可解的充分条件，通过状态反馈控制器和输出反馈控制器的设计，给出实现闭环系统有限时间有界的充分条件，这些充分条件可以转化为线性矩阵不等式(LMI)的可行解问题，可借助Matlab中的LMI工具箱求解，最后通过数值算例验证该方法的有效性。     

基于SVM的CFRW导电性建模预测研究

针对碳纤维增强木质复合材料（CFRW）导电性具有非线性的特点，采用基于支持向量回归机（SVM）的机器学习方法建立碳纤维增强木质复合材料导电性预测模型。结果表明，所建模型的预测精度高、泛化能力强.     

基于线性回归的分析河流径流量的数学模型

运用统计学中的回归分析方法,建立了河流年径流量与年平均降水量及年平均饱和差的线性回归模型,统计分析结果显示二者是影响河流年径流量的因素,并通过数据比较表明该模型是合理的。     

潜江市春玉米不同氮肥施用量效应试验结果分析

为摸清潜江市玉米作物三要素(氮、磷、钾)肥料养分与作物产量效应关系,参考"3414"肥效试验设计,在有代表性的玉米种植区进行了春玉米不同氮肥施用量效应试验。初步弄清了潜江市春玉米作物产量与氮要素肥料养分的效应关系,得出了所试区域春玉米作物的氮肥推荐施用量,为进一步优化潜江市玉米作物测土配方施肥肥料养分施肥推荐指标体系,促进肥料养分合理平衡施用和减肥增效提供了理论依据。     

基于BP神经网络的欠发达地区失地农民生计方式选择预测——以甘肃省兰州市安宁区为例

[目的]探析欠发达地区失地农民生计方式选择的影响因素,推进失地农民可持续生计研究,为精准实现失地农民可持续生计提供政策参考.[方法]以甘肃省兰州市安宁区失地农民群体为研究对象,基于可持续生计分析框架及实地调查数据,采用BP神经网络及二元Logistic回归模型定量分析人力资本和政策性因素对失地农民生计方式选择影响的边际效应.[结果]BP神经网络检验分类预测准确率达92.44%,二元Logistic回归模型检验分类预测准确率为78.15%,且BP神经网络的AUC值显著高于二元Logistic回归模型,表明BP神经网络具有更好的拟合性能,能更有效地分析失地农民生计资本对其转移就业选择的影响及边际效应.因征地补偿所获得的财产性收入和转移性收入在一定程度上降低了失地农民转移就业率;年龄对转移就业概率的边际效应呈倒U形,35岁以上失地农民的转移就业概率显著低于35岁以下群体,45岁以上失地农民的转移就业概率已低至0.5以下;欠发达地区教育水平仍是影响非农就业水平的关键因子,且高中以上教育水平对就业概率提升的影响显著.[建议]提高人力资本存量,增强职业技能培训;选取更合理的征地补偿措施,正确引导失地农民合理分配使用货币性补偿;完善失地农民劳动力市场体系,提供更有针对性的就业扶持及保障措施,缓解失地农民提前退出劳动力市场的现状.     

基于环境变量的中国土壤有机碳空间分布特征

研究中国土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)的空间分布特征对SOC储量估算以及农业生产管理具有重要意义。以全国第二次土壤普查2473个土壤典型剖面的表层(A层)SOC含量为研究对象,探寻地形、气候和植被等环境因素对SOC空间异质性分布的影响;以普通克里格法为对照,利用地理加权回归、地理加权回归克里格、多元线性回归和回归克里格模型建立SOC空间预测模型;并分别绘制了中国SOC的空间分布预测图。结果表明:(1)SOC含量与年均降水量、年均温、归一化植被指数、高程以及地形粗糙指数呈极显著相关关系;(2)平均绝对估计误差、均方根误差、平均相对误差和皮尔逊相关系数等模型验证指标表明地理加权回归的预测精度优于其他模型,可以更好地绘制SOC在大尺度上的空间分布特征;(3)较高SOC含量主要分布在研究区东北部、西南部以及东南部,而西北部SOC含量普遍偏低。本文以期从大尺度上探讨土壤属性与环境变量之间的相关关系,为全国土壤属性的空间制图提供一定的解决方案和思路。     

考虑植株氮垂直分布的夏玉米营养诊断敏感位点筛选

探明夏玉米氮素营养生化指标(叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、叶片氮含量和叶片氮积累量)与叶片SPAD值垂直分布特征及两者间定量回归关系,确立基于叶绿素仪的夏玉米氮营养无损诊断敏感叶位和叶片部位,以实现氮营养时空变化的快捷和精准监测。利用2018-2019年连续2季不同氮营养水平下夏玉米关键生育期主茎各叶位(顶1叶~顶12叶,TL1~TL12)和叶片部位(每张叶片从叶片基部开始根据叶片长度每20%分为1个测试区间) SPAD值及氮营养指标数据,研究基于偏最小二乘(partial least square, PLS)回归模型的夏玉米不同位点SPAD值与氮营养指标间关系,确定可稳定指示夏玉米氮营养空间异质性变化的敏感叶位及叶片部位。结果表明,不同叶位间夏玉米叶片SPAD值和氮营养指标于植株间分布均呈典型的"钟型"特征,至TL5或TL6时达至峰值。同一叶位不同部位间SPAD值由20%至100%位点时则逐步升高,且80%~100%位点间无显著差异(P>0.05)。PLS分析结果显示,夏玉米不同叶位SPAD值与氮营养指标间模型精度决定系数(coefficient of determination, R2)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)范围分别为0.693~0.821和1.425~2.744。不同测试位点R2和RPD值范围则分别为0.660~0.847和1.607~2.451,满足模型精确诊断需求。此后,基于PLS模型中各叶位和叶片部位无量纲评价指标变量重要性投影值(variable importance for projection,VIP),确定顶4叶(TL4)完展叶60%~80%区间为夏玉米氮营养诊断的敏感区域,VIP值均高于临界值1.40,预测效果较为理想。研究可为实现氮营养的高效、快捷诊断和精准施氮提供参考。