基于PCA-GABP的高技术企业信用风险评价

针对高技术企业信用风险评价中高维、非线性的问题,提出基于主成分分析与遗传算法的改进BP神经网络相集成的高技术企业信用风险评价方法.首先利用主成分分析对高技术企业信用风险评价指标体系降维,并运用降维数据,建立关于高技术企业信用风险评价的GABP神经网络的模型.最后通过实证分析,验证该方法的可行性.     

客货分离改造方案的PCA选择与评价方法

为研究不同的客货分离改造方案的适用环境,为中国高速公路的客货分离改造提供依据和指导,提出以延误、事故率、改造费用等指标构成的指标体系,采用主成分分析法对该指标体系进行降维,得出客货分离改造方案的选择和评价方法,并通过序列总和理论对当前主流的各种综合评价方法的有效性进行验证.试验结果表明：采用PCA法对客货分离改造方案进行综合评价的有效性优于其他主流的综合评价方法.     

大型企业技术创新能力评价方法及应用

针对大型企业的技术创新的特点,提出了对大型企业技术创新能力进行综合评价的方法。这一方法主要包括三个基本步骤:第一步,根据大型企业技术创新的特点建立评价指标体系;第二步,利用主成分分析法对指标体系降维,得到保留主要信息的综合指标(主成分)及其权重;第三步,利用理想解法对大型企业技术创新的能力进行评价。还对江苏省数家大型企业技术创新能力进行了实证评价。     

基于因子分析的科技政务网站综合评价研究

针对目前网站评价中常用的层次分析法、关联分析及模糊综合评价等方法存在的不足,文章以全国科技厅网站为例,提出一种基于因子分析的网站综合评价方法。首先阐述了现有评价方法存在的问题和需要完善的地方,介绍了因子分析法的基本理论,然后构建了网站综合评价的指标体系,建立了评价影响因子模型,利用SPSS软件对13个指标因子降维,形成主成份因子,最后对主成份因子进行分析和计算得出评价结果。结果表明,本指标体系和评价方法,较好地反映了网站的真实评价情况,使评价更具客观性、科学性和合理性,为行业网站评价提供新的方法和思路。     

山西煤炭工业可持续发展评价方法及应用研究

通过对八大矿区可持续发展现状的调研，运用模糊综合评判方法及层次分析法，提出了山西煤炭工业可持续发展评价指标体系、评价模型，并在此基础上，对八大矿区的可持续发展程度进行了综合评价。     

油田经济效益综合评价的Fuzzy优化建模分析

借助于Fuzzy变换与Fuzzy积分，运用多因素Fuzzy最优决策方法建立了油田经济效益综合评价优化模型，并在科学分析，充分挖掘影响油田经济效益的诸多因素与指标体系的基础上，对油田内部经济效益进行了Fuzzy最佳综合评价动态分析，为进一步提高油田经济效益与科学管理水平提供了一种行之有效的决策依扭与分析方法。     

基于潜在语义分析的形态美度综合评价方法

为了快速准确地评估出形态的美观满意程度,运用潜在语义分析法建立了形态美度综合评价方法.首先构造形态美度指标体系,建立美度评价矩阵;然后选用部分样本,经奇异值分解建立形态美度潜在语义空间;最后对语义空间降维,以样本理想美度值为目标,进行新样本形态美度综合评价.以动物脸部图案的美度综合评价为例,经实际调研对比验证,表明该方法能简单、客观、比较准确地进行形态美度的综合评价.     

天堂寨国家森林公园旅游资源评价

本文以天堂寨国家森林公园为研究对象，在实地考察的基础上，构建山岳旅游区旅游资源综合评价指标体系及其结构模型，并运用AHP方法等对天堂寨旅游区旅游资源进行综合评价和分析。     

基于模糊数学的网络学习评价系统

网络学习效果评价进行是网络教学与网络教学系统建设的重要工作，为此，在根据网络学习的特点，建立网络学习评价系统指标体系的基础上，引入模糊综合评价方法对网络学习进行了分析，提出了评价网络学习的模糊综合评价模型。实验表明，运用模糊综合评价方法评价网络学习效果比其他传统方法更加有效．     

基于人工神经网络的动态联盟制造资源评估方法

在研究了多指标综合评价指标体系的构建与优化理论、Matlab关于人工神经网络的建立和分析了人工神经网络的BP网的优缺点基础上，构建了制造资源评价指标体系：提出应用人工神经网络对制造资源综合评价指标体系进行建模；并用Matlab进行程序编制；形成了基于神经网络的的制造资源综合评价模型和算法。     

Comparison between PCA and KPCA methods in comprehensive evaluation of robotic kinematic dexterity

Due to the correlation and diversity of robotic kinematic dexterity indexes, the principal component analysis （PCA） and kernel principal component analysis （KPCA） based on linear dimension reduction and nonlinear dimension reduction principle could be respectively introduced into comprehensive kinematic dexterity performance evaluation of space 3R robot of different tasks. By comparing different dimension reduction effects, the KPCA method could deal more effectively with the nonlinear relationship among different single kinematic dexterity indexes, and its calculation result is more reasonable for containing more comprehensive information. KPCA＇ s calculation provides scientific basis for optimum order of robotic tasks, and furthermore a new optimization method for robotic task selection is proposed based on various performance indexes.     

Multi-state Information Dimension Reduction Based on Particle Swarm Optimization-Kernel Independent Component Analysis

The precision of the kernel independent component analysis( KICA) algorithm depends on the type and parameter values of kernel function. Therefore,it's of great significance to study the choice method of KICA's kernel parameters for improving its feature dimension reduction result. In this paper, a fitness function was established by use of the ideal of Fisher discrimination function firstly. Then the global optimal solution of fitness function was searched by particle swarm optimization( PSO) algorithm and a multi-state information dimension reduction algorithm based on PSO-KICA was established. Finally,the validity of this algorithm to enhance the precision of feature dimension reduction has been proven.     

应用科技成果动态评价模型研究

应用科技成果是有生命周期的，因此对其评价必须考虑到时间因素对成果价值应用效益的影响。文章从生命周期的视角来探讨应用科技成果的动态评价机制，分别就应用科技成果的研制期、推广期和应用期三个不同阶段构建动态评价指标体系，对不同时期的指标赋予不同的权重，推研出基于时序几何平均算子的集成指标维和时间维的应用科技成果评价模型。     

基于AHP和DEA的科研项目绩效评价方法研究

科研绩效评价是科研管理工作中一个重要环节,如何通过开展有效的科研绩效评价来促进科学研究的发展,是理论学术界的研究热点,也是科研管理迫切需要解决的现实问题。以人文社科科研项目论文类成果绩效评价为例,提出了基于AHP和DEA的绩效评价方法。通过构建层次化评价指标体系,利用AHP分析方法,获得各指标客观的权重参数;然后综合计算项目的投入产出,利用DEA模型和DEAP软件获得各科研项目绩效的排序,从而完成对科研项目的绩效准确评价。     

基于加工空间的并联数控机床参数优化

介绍了机床尺度综合的一般方法和尺度综合中参数设计的优化目标·结合机床的特点和机床设计的实际要求提出了一种新的机床尺度综合流程·给出了一种在机床的加工空间已定的前提下,以各驱动支链的长度最小为优化目标并使各铰链位置和虎克铰摆角在合理范围内以及各驱动支链的最大驱动速度和加速度及机构的灵巧性指标综合最小为条件的机床结构参数优化方法·当机床的加工空间为400mm×400mm×400mm的立方体空间,刀具的最大移动速度和加速度分别设定为0 5m/s和10m/s2时,用该方法对一种三杆并联数控机床的结构参数进行了优化设计,得到了3组较佳的参数·     

浅议上市公司股权激励存在的问题与建议

股权激励是完善公司治理结构的重要环节。当前,我国上市公司在实施股权激励中存在激励计划粗糙、会计信息不对称等突出问题。上市公司应当科学规划、合理估价并完善业绩考核制度,以建立适应行业与全球竞争的股权激励制度。     

中东地区强非均质性碳酸盐岩储层测井评价方法及应用

中东地区孔隙型碳酸盐岩储层具有岩石类型多样、孔隙结构复杂、非均质性强等特征,应用单一测井方法或参数难以进行有效的储层评价和分类.针对该类强非均质性孔隙型碳酸盐岩储层,提出了基于视阻抗Z、核磁测井T2对数平均优化参数、成像测井面孔率和偶极横波测井各向异性参数多参数表征的测井综合评价方法,构建了常规测井储层识别、核磁测井孔...     

基于机器学习的汽油精制工艺操作方法优化

降低辛烷值损失是石化企业催化裂化汽油脱硫精制工艺过程中的重要目标之一。针对该工艺过程中控制变量维度高且存在非线性和强耦联性等问题,研究利用皮尔森、斯皮尔曼、最大信息系数三种方法,对操作变量进行相关性分析及特征降维,选取与辛烷值损失强相关的21个主要变量,建立了基于XGBoost辛烷值损失预测模型,交叉验证平均准确率达96.54%;然后,提出以硫含量不大于5 ug/g 为约束的工艺操作方法优化模型实现辛烷值损失最小,并通过遗传算法-聚类递归的方法进行求解,确定主要变量取值。以133号样本为例的模型可视化结果表明,所提出的优化模型可以在主要变量逐步调整过程中实现硫含量降至最低点,辛烷值损失接近最小。这既验证了模型的有效性和可移植性,也为汽油精制工艺提供了量化科学优化支撑。     

基于主成分分析和代理模型辅助的多目标生产优化方法

多目标优化方法常用于考虑地质不确定性时进行油藏鲁棒生产优化,该方法能够同时优化历史拟合得到的多个概率模型的平均经济净现值和经济净现值的离散程度,从而得到一组权衡多个目标的最优生产方案。然而,多目标优化过程涉及的决策变量规模大,且基于常规数值模拟的目标函数评估计算耗时长。对此,本文提出了一种基于主成分分析和代理模型辅助的多目标生产优化方法(K-MOEA/D-PCA),采用主成分分析对大规模决策变量进行降维,然后借助基于代理模型辅助的多目标进化算法,通过设计计算高效的近似函数来代替常规数值模拟进行生产优化,最终得到目标油藏的最优生产方案。为验证提出方法的有效性,将其应用到标准测试模型(Egg模型)。结果表明,提出的K-MOEA/D-PCA方法,通过降低变量的维数,可以有效解决具有大规模变量的油藏多目标生产优化难题,实现优化效率和方案精度的平衡。     

磨削表面分形行为研究

运用变分法研究了磨削表面的分形行为，认为用分形维数评价磨削表面的表面粗糙度与传统的评价参数相比，具有与采样长度和测量仪器分辨率无关的优点，可作为一个评价参数来评价磨削表面的表面粗糙度．