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Jun Ando 《Defence and Peace Economics》2013,24(7):794-808
AbstractThis study estimates a three-sector Feder–Ram model using US annual data for 1965–2014 to confirm the externality of defense expenditure in the United States. Although the model is often used in the literature to scrutinize whether this effect exists, a flaw intrinsic to this model is the appearance of multicollinearity. In this study, I introduced novel techniques, namely: the standardization and estimation of a simple slope, to estimate the model. The results are as follows. First, I prove that the multicollinearity problem can be resolved by standardization. Second, externality, which is judged to conventionally exist, is not found. Third, increases in defense expenditure bring about positive but limited economic growth when the ratio of private to defense expenditure in the previous year ranges from 5.09 to 6.82%. By re-estimating the model, this study contributes to developing the Feder–Ram model within the related literature. 相似文献
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为了解决FFT算法中因能量泄露和栅栏效应而导致的算法估计性能下降的问题,提出了一种基于FFT的自适应频率估计算法.分析了Rife算法,指出当信号频率位于量化频率附近时,由于插值方向错误,会导致频率估计性能下降;对于分段FFT相位差频率估计算法,当2段信号最大谱线处对应的相位相差比较大时,容易产生相位模糊,从而增大估计误差.基于FFT的自适应频率估计算法将2种算法进行了综合,既保留了2种算法的优点,又对算法性能有所改进.仿真结果表明:该算法的估计精度、稳定性和抗噪能力都有显著提高. 相似文献
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一种新的证据K-NN数据分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。 相似文献
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系统分析了影响体育场馆火灾风险的因素,建立了体育场馆火灾风险评估的指标体系,并给出了基层指标不同条件下的取值,采用线性加权模型,计算出各指标层对体育场馆火灾风险的权重,通过查阅相关资料,确定体育场馆火灾风险等级划分标准.为体育场馆的火灾风险评估提供科学可行的模本. 相似文献
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浅谈新课标下高中物理实验探究教学 总被引:1,自引:0,他引:1
张军 《兵团教育学院学报》2013,23(2):77-79
在新课程改革中,新课标下的物理教材,更充分地体现出以学生为主体的原则。本文从开展探究性实验教学;实验教学引入不要拘泥于传统、强化实验创新设计等几方面阐述了如何在物理实验教学中培养学生的创新能力。 相似文献
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以OODA(Observe-Orient-Decide-Act)作战过程模型为主要参考,充分考虑用户主观体验,提出了指挥信息系统作战运用信息服务的分类方法和交互关系,并以数字化机步师指挥信息系统为例,通过设计4种服务视角模型,分析其作战运用的服务需求,为科学运用指挥信息系统提供指导。 相似文献