评价科技企业技术风险的数学模型

运用运筹学、模糊数学理论建立了一套评价科技企业技术风险的数学模型,该模型能够比较准确的评价科技企业的技术风险等级及相关的风险因素,使科技企业能正确的制定出相应的规避技术风险的对策及技术发展战略,对保障科技企业的经营具有一定的意义     

基于模糊层次综合方法的企业内部风险评价

企业的风险管理水平成为决定企业持续发展的关键因素,风险分析与评价是目前风险管理研究中的热点领域.按照企业面临风险的特征,将企业的内部风险因素指标分为组织风险、决策风险、营业风险、财务风险、技术风险、人力资源风险、企业信息风险和信用风险8大类 .在此基础上,提出同时采用层次分析法和主成分分析法进行风险发生概率的评价,必要时辅以模糊综合评价技术对企业内部风险进行分析评价,以提高企业内部风险评价的准确性和科学性.     

基于模糊评价法的风险企业投资评价

风险企业投资的选择和评价一直是创投领域研究的热点课题。文章运用模糊评价法，以最大隶属度原则理论作为评价标准，通过对初创期风险企业的分析，提出了风险企业管理、市场、技术三个层面的评价指标体系。     

科技风险企业绩效评价

科技风险企业的绩效评价包括业务评价和对务评价．业务评价是对科技风险企业科技成果转化为产品的专业活动开展过程及结果的评价。由于科技风险企业自身的特点，使得对科技风险企业业务评价时很难找到特定的技术规范、质量标准和成本信息。     

企业知识管理风险分析与评价

给出了一种企业知识管理风险的分析与评价方法·首先,在分析企业知识管理风险的基础上,建立了风险评价指标体系,即技术创新风险、时滞风险、人才风险、泄密风险与信息风险;然后依据该评价指标体系并针对专家给出语言评价信息的特点,采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子,给出了一种基于语言评价信息的多指标综合评价方法·根据该方法,可以对企业知识管理风险的状况做出评价;最后,通过一个算例说明了如何通过给出的方法评价企业的知识管理风险·     

石油工程技术服务企业海外项目风险不确定评价模型

构建了包含市场风险、经济风险、政治风险、技术风险、自然风险、管理风险6个准则21项指标的风险评价指标体系,采用层次分析法确定指标权重,构建了石油工程技术服务企业海外项目风险区间数不确定评价模型.实例表明,该方法科学有效、简便可行,为石油工程技术服务企业海外项目风险评价提供了新的方法与思路.     

企业技术创新风险的模糊综合评价与预警研究

风险评价是企业技术创新风险管理的重要内容。本文考虑了风险损失、评价的模糊性并结合定量分析,提出了一种基于模糊综合评价的企业技术创新风险评价方法,并结合实例得以应用。     

企业技术创新风险的模糊综合评价

结合技术创新中的风险类别，从企业内部、外部以及项目本身的技术难度角度出发，把技术风险、企业能力风险、市场风险作为主要的风险考察因子，并把这些因子进一步细分，设置了企业技术创新风险的评价指标体系。借助于AHP法对各层次指标赋权，建立模糊评判模型，对企业技术创新风险进行科学评价，定量的衡量企业关于某个项目的技术创新风险大小，作为企业技术创新决策和采取风险控制措施的依据。最后给出算例分析。     

基于实践的化工企业环境风险评价技术方法研究

本文基于笔者从事某企业化工企业环境风险评价的实践经验,以化工企业环境风险评价技术为研究对象,论文阐述了化工企业环境风险评价的主要内容及方法,以实例为线索,分析了环境风向评价的风险识别,源项分析,后果计算和风险计算和评价方法,全文是笔者长期工作基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。     

国有高科技企业并购风险分析及评价体系研究

面对国内外日益复杂的经济环境,国有高科技企业如何识别并购机遇并评价并购过程中的风险成为管理者必须关注的重要问题。结合国有高科技企业特点分析了企业在实施并购过程中的主要风险因素,建立了一套综合评价指标,在此基础上基于模糊层次分析法设计了一套风险评估体系。该评估体系易于操作,适用于风险评价指标无法具体量化、指标权重不易判断的多层次指标综合评价问题,对国有高科技企业在并购过程中的风险识别和防范具有一定借鉴意义。     

基于BPSO与神经网络的实时P2P协议识别算法

针对互联网中P2P协议以及加密协议无法使用传统方法进行识别的问题,提出一种新的基于会话流统计特征的网络协议识别算法。采用二进制粒子群算法(BPSO)定量选出最能体现不同协议区别的特征子集;并针对BP(Back Propagation)神经网络结构难以确定、易陷入局部极小值等缺陷进行分析,使用粒子群算法对BP神经网络进行优化以提高识别率。实验结果表明:该方法能够有效地从多种网络特征属性中选出最能体现不同协议区别的特征子集,且对于基于UDP协议的网络应用也有较高识别率,经优化后的BP神经网络具有更高识别率。该算法对常见的P2P协议平均识别率达到96%,且能够实时地对网络协议进行识别。     

人工神经网络在苏州空气污染预报中的应用

人工神经网络在预测预报领域的应用越来越广泛。简单介绍了BP神经网络的基本原理,较详细地回顾了国内BP神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,并建立了苏州市区SO2浓度预报的BP神经网络,预报结果表明:该模型具有简便、快速、准确的优点,可推广用于其它空气污染物的预报。     

基于BP神经网络的录音地点识别方法

现有的数字音频取证技术很难做到录音地点的识别,因此司法机关就不易对音频证据的有效性做出判断.针对现状,本文设计了一种基于BP神经网络的录音地点识别方法.该方法是将电网频率(ENF)作为识别根据.进行地点识别操作时,首先将电网ENF作为训练样本训练BP神经网络,然后从待取证的音频文件中提取电网频率数据并作为输入样本,用训练好的BP神经网络对输入样本进行识别,最后用模拟退火算法从识别结果中搜索出最佳识别结果,从而识别出录音的地点.实验结果表明,该方法的识别准确率最低达到90.6%,可靠性满足一定的要求.     

一种智能型预测技术在电力系统中的应用

介绍一种基于BP神经网络的短期电力负荷预测技术,针对BP算法存在的缺陷进行优化,并将经过优化设计的遗传BP算法作为预测技术的核心算法,通过对几种BP网络预测网络的训练、测试验证结果分析比较,表明遗传BP算法的预测技术可以有效、准确的应用于短期电力负荷预测.     

基于RES理论的岩爆倾向性预测方法

从工程地质因素、复杂环境因素和人为开挖因素3个方面分析了岩爆启动的主要影响因素,在此基础上,提出了一种基于RES理论的岩爆智能预测模型,并论证了人工神经网络的参数分析原理.此外,采用改进的前馈神经网络BP算法对交互作用矩阵进行编码以及对参数的相对交互作用强度进行了分析.研究结果表明:运用该岩爆智能预测模型,不仅使岩爆倾向性的预测具有动态特性,同时又可以方便地对岩爆启动的主控因素进行分析.     

人工神经网络在土地覆盖分类中的应用

文章使用A STER遥感数据和土地利用分布图等地理辅助数据,用BP神经网络方法对土地覆盖进行了分类,并与最大似然法的分类结果进行精度比较分析提出神经网络方法在遥感图像分析与处理技术中的应用潜力。结果表明地理辅助数据参与的BP神经网络用于土地覆盖分类研究可以获得相对较好的分类结果。     

天气数据模糊化处理对神经网络短期负荷预测模型的影响研究

介绍了一种简洁实用的基于模糊集的神经网络电力系统短期负荷预报方法,计及了天气和日期特征量．应用模糊集理论将天气和日期特征量模糊化后作为BP神经网络的一部分输入进行训练,同时考虑实际历史负荷数据构造了短期负荷预测模型,预测未来24h负荷．通过典型算例与普通BP方法预测结果相比,表明该方法是有效的并具有较高的预测精度．     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析。结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。     

改进BP神经网络的并网逆变器分数阶比例-积分-微分控制策略

传统PID控制技术在电网产生扰动时无法兼顾快速性和鲁棒性,易造成系统不稳定失衡,向电网注入大量的谐波。对此现象,提出了一种改进BP神经网络的分数阶PID控制器来提高电网的鲁棒性和对响应的快速性。该算法采用分数阶PID控制器跟踪电流外环的参考电流,并针对分数阶PID控制器的五个参数采用BP神经网络实时在线整定。消除了人为调参所带来的不确定性。对于BP神经网络在整定参数过程中无法整定得到最优解,引入变化的惯性因子和学习率,提高了BP神经网络的求解效率。仿真结果验证,所提控制算法对并网电流能够实现快速跟踪,鲁棒性好。     

基于BP神经网络的钢铁分选仪裂纹检测

将BP神经网络技术用于钢铁件缺陷分析,以钢铁件裂纹为研究对象,选取了8种影响裂纹的因素,在实验设计的基础上,用BP人工神经网络对所得实验结果进行了分析,并且用图形化方式直观地表达了出来.根据实验结果,BP神经网络模型能较准确地预测出钢铁缺陷,从而为研究裂纹检测提供了一种新的有效手段.