文化产业之作家年财富资料

中国作家富豪榜

 

第1届中国作家富豪榜

  2006中国作家富豪榜

第1名 余秋雨1400万

  第2名 二月河1200万

  第3名 韩 寒950万

  第4名 苏 童900万

  第5名 郭敬明850万

  第6名 唐浩明820万

  第7名易中天800万

  第8名 郑渊洁780万

  第9名 杨红樱750万

  第10名 姜 戎720万

  第11名安妮宝贝700万

  第12名 王 蒙500万

  第13名 陈忠实455万

  第14名 贾平凹420万

  第15名 铁 凝400万

  第16名 海 岩380万

  第17名 周梅森375万

  第18名 张 平355万

  第19名 余 华350万

   

第20名 莫 言345万

  第21名 阿 来330万

  第22名 池 莉320万

  第23名 张悦然300万

  第24名 刘心武275万

  第25名 刘震云250万

第2届中国作家富豪榜

  2007中国作家富豪榜

  第1名 郭敬明1100万

  第2名 于 丹1060万

  第3名 易中天680万

  第4名 郑渊洁570万

  第5名 饶雪漫520万

  第6名 王 朔500万

  第7名 杨红樱480万

  第8名 曹文轩450万

  第9名 王跃文435万

  第10名 余秋雨430万

  第11名 蔡 骏405万

  第12名 都 梁400万

  第13名 韩 寒380万

  第14名 毕淑敏365万

  第15名 安妮宝贝350万

  第16名 王海鸰320万

  第17名 海 岩(blog)315万

  第18名 阎崇年300万

  第19名 天下霸唱280万

  第20名 陆天明250万

  第21名 石钟山230万

  第22名 当年明月225万

  第23名 刘心武200万

  第24名 杨志军180万

  第25名 贾平凹150万

第3届中国作家富豪榜

  2008中国作家富豪榜

   

第1名 郭敬明1300万

  第2名 郑渊洁1100万

  第3名 杨红樱980万

  第4名 饶雪漫800万

  第5名 马未都745万

  第6名 郭妮550万

  第7名 于丹500万

  第8名 何马440万

  第9名 石康360万

  第10名 沧月355万

  第11名 明晓溪300万

  第12名 王晓方280万

  第13名 余秋雨265万

  第14名 王立群250万

  第15名 当年明月230万

  16 蔡骏200万

  第17名 麦家180万

  第18名 韩寒170万

  第19名 杨志军160万

  第20名 海岩155万

  第21 名池莉135万

  第22 名 安妮宝贝130万

  第23名 易中天120万

  第24 名 毕淑敏115万

  第25名 李西闽100万

第4届中国作家富豪榜

  2009中国作家富豪榜

  第1名.郑渊洁 2000万

  第2名. 郭敬明 1700万

  第3名. 杨红樱 1200万

  第4名. 当年明月 1000万

  第5名. 吴晓波 750万

  第6名. 饶雪漫 600万

  第7名. 钱文忠 500万

  第8名. 韩 寒 380万

  第9名. 李 可 350万

  第10名. 石 康 300万

  第11名. 王晓方 280万

  第12名. 易中天 270万

  第13名. 余秋雨 240万

  第14名. 蔡骏 215万

  第15名. 马未都 200万

  第16名. 刘震云 180万

  第17名. 崔曼莉 175万

  第18名. 安意如 160万

  第19名. 王 蒙 150万

  第20名. 阎连科 135万

  第21名. 阿来 130万

  第22名. 麦家 125万

  第23名. 叶永烈 120万 

  第24名. 孔二狗 115万

  第25名. 于 丹 100万

第5届中国作家富豪榜

  2010中国作家富豪榜

  第1名:杨红樱2500万

  第2名:郭敬明2300万

  第3名:郑渊洁1950万

  第4名:当年明月950万

  第5名:曾仕强780万

  第6名:郎咸平600万

  第7名:李可580万

  第8名:韩寒460万

  第9名:尹建莉448万

  第10名:天下霸唱420万

  第11名:王树增375万

  第12名:金庸350万

  第13名:李敖300万

  第14名:南派三叔285万

  第15名:麦家280万

  第16名:龙应台260万

  第17名:星云大师255万

  第18名:钱文忠250万

  第19名:笛安240万

  第20名:六六210万

  第21名:袁腾飞200万

  第22名:小桥老树190万

  第23名:周国平180万

  第24名:王蒙175万

  第25名:贾平凹160万

第6届中国作家富豪榜

  第1名:郭敬明2450万《小时代》

  第2名:南派三叔1580万《盗墓笔记》

  第3名:郑渊洁1200万《皮皮鲁总动员》

  第4名:杨红樱1100万《淘气包马小跳》

  第5名:安妮宝贝940万《春宴》

  第6名:江南790万《龙族》

  第7名:韩寒600万《青春》

  第8名:当年明月575万《明朝那些事儿》

  第9名:郎咸平485万《郎咸平说系列》

  第10名:蔡康永450万《蔡康永的说话之道》

  第六届中国作家富豪榜子榜单“外国作家富豪榜”

  第1名:《百年孤独》作者加西亚•马尔克斯1100万

  第2名:《哈利•波特》作者J.K•罗琳900万

  第3名:《冒险小虎队》作者布热齐纳750万

  第六届中国作家富豪榜全新子榜单“漫画作家富豪榜”(统计时间为2001到2011十年间),

  第1名:朱德庸6190万

  第2名:几米2500万

  第3名:周洪滨1830万[2]

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
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