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甘肃农业大学经济管理学院叶得明副教授（图）
甘肃农业大学经济管理学院 副教授 农业经济管理
2012/12/4
叶得明，甘肃农业大学经济管理学院副教授，1987年7月毕业于内蒙古农业大学畜牧业经济管理系，在甘肃农业大学经济管理学院工作至今，2001年11月获得副教授任职资格。2003年获得硕士学位； 2006年12月起任经济管理学院副院长。兼省农业经济学会和市场营销协会理事。
基于贝叶斯LS-SVR的锂电池剩余寿命概率性预测
锂电池 剩余寿命 概率性预测 最小二乘支持向量回归(LS-SVR) 不确定性管理
2013/11/12
提出了一种基于贝叶斯最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的锂电池剩余寿命在线概率性预测方法。首先,通过滚动窗方法选取锂电池历史健康退化数据,并根据相空间重构原理建立训练样本,其中最小嵌入维数使用Cao氏方法计算获得。然后,运用贝叶斯3层推理训练LS-SVR预测模型,在迭代预测阶段,采用蒙特卡罗方法来表示和管理多步预测中的不确定性及其传递,即用一群离散粒子来近似连续分布,结合"退化轨迹不相交"原则和...
叶思荣。学士、副教授
自2000年以来最有代表性的科研项目:
1、无锡新桥精毛纺产业簇群规划/2007.10~2007.12/参加
2、南京市“十一五”人才规划/参加
自2000年以来最有代表性的论文发表情况：
1、江苏省企业薪酬水平差异分析/技术经济与管理研究/2007.05/2/第二作者
2、面向持续竞争优势的企业战略定位研究/华东经济管理 2006.12/第二作者
3、企业...
基于CFD/CSD时域耦合方法的多通道叶栅颤振分析
叶轮机 气动弹性 耦合 颤振 多模态
2013/11/11
为了对叶轮机多通道叶栅颤振进行研究分析,基于时域计算流体力学(CFD)方法,耦合简化的结构动力学方程,运用杂交的线性多步方法实现了对多通道叶栅的时域耦合颤振仿真。该耦合方法通过分析叶片的动力响应特性,获得叶栅的气动弹性稳定性特征。以标准叶栅颤振模型——STCF4(Standard Test Configuration 4)为算例,计算结果表明该耦合方法与经典非耦合方法在对失稳区域的预测结果吻合得很...
为了有效地进行航空发动机高压涡轮(HPT)叶尖径向运行间隙(BTRRC)设计,从概率的角度进行BTRRC的可靠性分析。根据BTRRC的结构特点,提出了高精度、高效率可靠性分析的分布式协同响应面法(DCRSM),以二次响应面函数为基础建立了DCRSM数学模型,并将DCRSM应用到航空发动机HPT BTRRC的可靠性分析中加以验证。结果显示:当稳态叶尖间隙δ=1.86 mm时,BTRRC的可靠度为0....
叶民，汉族，1964年2月出生。中共党员，浙江大学副校级援疆干部，新疆农业大学副校长。1984年7月毕业于浙江大学材料系无机与非金属材料专业，获工学学士学位。1992年7月获浙江大学管理系工学硕士学位。2003年1月--6月赴美国瓦尔帕拉索大学做访问学者。2010年3月--2010年7月在浙江省委党校中青年干部培训班脱产学习。主要从事工程教育和教育管理研究，1997年10月晋升副研究员，2005年...
公众改善环境之意愿的最直接体现是支付意愿。在介绍了多项式概率模型及其层次贝叶斯估计方法后，利用问卷数据研究了北京市公众（大学生群体）对于改善长期空气质量的支付意愿。结果显示，为了在20年内北京市空气质量良级天数（API<100）达到90%以上，公众的支付意愿为未来5年47元/人/月，支付意愿随时间的贴现率大约为3.8%。
基于共轭先验分布的贝叶斯网络分类模型
边际分布 模拟电路 故障诊断
2014/10/11
针对贝叶斯网络后验概率需计算样本边际分布, 计算代价大的问题, 将共轭先验分布思想引入贝叶斯分类,提出了基于共轭先验分布的贝叶斯网络分类模型. 针对非区间离散样本, 提出一种自适应的样本离散方法, 将小波包提取模拟电路故障特征离散化作为分类模型属性. 仿真验证表明, 模型分类效果较好, 算法运行速度得以提高, 也可应用于连续样本和多分类的情况, 扩展了贝叶斯网络分类的应用范围.
上下文场景识别模型的稀疏贝叶斯判别学习方法
上下文模型 稀疏贝叶斯学习 隐马尔可夫模型
2014/10/11
在机器人场景识别问题中, 将连续场景的相关性通过基于隐马尔可夫模型的上下文模型进行描述. 采用不同于传统的使用生成模型方法学习上下文场景识别模型的方式, 首先引入稀疏贝叶斯学习机对上下文模型中图像特征的后验概率进行建模, 然后通过贝叶斯原理将稀疏贝叶斯模型与隐马尔可夫模型结合, 提出一种能够实现上下文场景识别模型的判别学习方法. 在真实场景数据库上的实验结果表明, 由该方法得到的上下文场景识别系统...
研究了各总体服从正态分布、分布参数的先验分布均为正态—逆Wishart共轭先验时，如何利用待判样品的预报密度函数，构造后验概率比和分类判别规则，并据此对样品进行分类识别；该方法的特点是充分利用了参数分布的信息，结论简单、直观，并且也不需要假设各总体的协方差阵相同。
基于SODM的贝叶斯分类器结构学习及其在客户分类中的应用
贝叶斯分类器 结构学习 自组织数据挖掘 客户分类
2013/8/13
将自组织数据挖掘理论引入贝叶斯分类中，提出一种新颖的贝叶斯分类器结构学习算法。算法将基于依赖分析和评分搜索两种贝叶斯网络结构学习思想相接合，根据互信息测度值选择初始模型，用贝叶斯评分作为筛选中间模型的外准则，能够在不同数据集上完成自适应建模过程，包括选择进入模型的变量、确定具有最优复杂度的模型结构等。在10个UCI数据集上进行分类测试，结果表明，贝叶斯分类器结构学习算法分类器的分类精度要高于常用的...
上海财经大学统计与管理学院统计预测与决策课件 第十五章贝叶斯决策方法。
基于贝叶斯推断的证券投资基金绩效分析
证券投资基金 贝叶斯推断 绩效分析 投资组合
2012/9/7
从投资者先验信念的角度,运用贝叶斯推断对我国封闭式基金绩效进行实证研究。通过直观的问题引出投资者对基金管理者技巧的先验信念集合，并与具有4个风险指标的线性模型相结合，有效联系了投资决策过程中的重要因素——个人直观理念与实际市场数据，给出投资者在不同先验信念下的后验绩效。研究表明，随着投资者对管理者先验信念的增加，基金后验绩效增加，投资者更倾向于投资；只有当投资者对管理者有极强的先验信念时，才会投资...
知名财经评论家叶檀受聘为华南理工大学兼职教授（图）
知名财经评论家 叶檀受 华南理工大学 兼职教授
2012/3/23
2012年3月10日上午，知名财经评论家叶檀女士应邀来到华园，受聘为华南理工大学工商管理学院兼职教授。华工党委副书记张振刚为叶檀女士颁发了聘书，校人事处、工商管理学院相关负责人出席了聘任仪式