简介：以2009—2013年制造业上市公司面板数据为样本,通过回归分析研究上市公司投资支出与内部现金流之间的相关关系,并进一步分析影响两者关系的主要动因,最后分析了融资约束对投资现金流敏感性的影响。研究发现：投资支出与内部现金流之间存在显著的正相关关系,公司内部现金流是影响公司投资行为的重要因素。无论民营上市公司还是国有上市公司,信息不对称导致的外部融资约束是投资现金流敏感性的主要动因,融资约束与投资现金流敏感性正相关,即融资约束程度越高,投资现金流敏感性也越高。

简介：为准确把握用户兴趣，提高用户体验，实现内容的精准推广和用户的个性化服务，建立移动社交网络用户兴趣模型。挖掘用户的移动社交网络行为及内容，抽取用户的兴趣特征项，在统计兴趣项词频的基础上借鉴改进词频—逆文档频率（termfrequency—inversedocumentfrequency）算法以计算用户兴趣度权重，得到用户兴趣的向量空间表述模型。试验表明该方案在用户兴趣识别与排序上准确率较好。

简介：介绍了一种分布式计算平台Hadoop的相关内容,以3台普通计算机作为宿主机,从平台架构、Linux版本选用和配置、分布式计算平台版本和配套软件的选用等方面探讨了完全分布式计算平台的搭建方案,并列出关键步骤,指出注意点,最后探讨常见故障的排除方法。实践证明,用上述方案搭建的平台运行稳定可靠,对分布式计算平台的搭建具有较强的指导意义和参考价值。

简介：分数阶PID控制器继承了常规PID控制器的优点，并且具有更高的控制精度和更强的鲁棒性。针对常规PID控制器在纸浆浓度控制过程中存在的问题，设计了一种基于神经网络的分数阶PID控制器。用分数阶PID控制器代替常规PID控制器，并通过神经网络调节分数阶PID控制器的5个控制参数，实现一种参数自整定的PID控制器。仿真实验结果表明，神经网络分数阶PID控制器比常规PID控制器的控制精度高，对纸浆浓度的控制更稳定；采用神经网络分数阶PID控制器控制纸浆浓度是切实可行的，具有很好的推广应用前景。

简介：采用生物传感器-人工神经网络建立基于游离氨基酸含量对胶原蛋白胰酶酶解进程的预测模型,以实现对酶解进程的在线监控,获得最大量的目标活性肽。以大马哈鱼皮为原料制备胶原蛋白,对其酶解,建立不同条件下的酶解动力学曲线。结果显示：酶解液中游离氨基酸含量随酶解时间的延长而增加,与胶原蛋白的水解度呈良好的线性关系。以酶浓度、底物浓度、游离谷氨酸含量、赖氨酸含量、谷氨酸和赖氨酸含量为输入参数,水解度DH为输出参数,建立基于谷氨酸含量、赖氨酸含量以及谷氨酸赖氨酸含量的蛋白酶传感器-人工神经网络预测模型。对3个模型的水解度样本值与拟合值进行比较分析,R2分别为0.98,0.9805和0.981,对样本值拟合度很高。利用模型进行独立试验验证,理论值与实验值相符合,水解度实验的相对误差范围分别为0.404%~6.45%,0.76%~2.27%和1.67%~2.72%。3个模型在一定程度上实现了仿真监控,可用来在线预测水解反应的动态进程。