组织管理过程中激励机制的运用

有效的激励机制能激发组织成员的工作积极性,这一观点已得到广大组织管理者的关注和认可。一个组织在制定和实施激励机制的过程中,往往会出现这样那样的问题,使得激励机制并不能真正发挥其应有的作用,从而延误组织发展的大好契机。     

微机地图印前处理实验研究与分析

通过微机地图印前处理实验，阐述了计算机辅助设计地图制版的基本原理与方法。     

变率配线法

本文利用在低阶微分空间中求近似解的概念，提出了使残值的导数在一条线上均为零的配置方法——变率配线法     

三维电子地图的可视化和交互

以OpenGL技术为基础,应用支持动态显示的相关技术:多分辨率地形模型技术(LOD)、动态场景装载技术(DOL)、大面积数据管理等技术、地物三维显示的相关技术(目标剔除技术、Instance技术、M ip-M ap纹理贴图),对三维电子地图的技术实现进行了实践,为三维电子地图的进一步研究以及相关技术的研究提供了可以借鉴的经验.     

聚丙烯复合材料老化数据集成学习

聚丙烯复合材料老化实验周期长, 且单次实验采集的数据样本少, 使用传统机器学习方法进行预测的准确度较低. 为了解决聚丙烯复合材料老化数据样本少与预测准确性低的问题, 提出了一种虚拟样本生成(virtual sample generation, VSG)的集成学习预测方法. 首先, 对聚丙烯复合材料老化数据使用高斯混合模型(Gaussian mixed model, GMM)虚拟样本生成方法平滑生成验证有效的虚拟样本; 然后, 使用生成后的数据集建立集成学习预测模型, 该模型包含随机森林(random forest, RF)、极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)算法、轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)算法以及分类梯度提升(categorical boosting, CatBoost)算法. 实验表明: 集成学习模型的 LightGBM 算法与 CatBoost 算法性能最优, 在测试数据上均方误差为 0.001 3 与 0.000 1, 比 RF 算法与 XGBoost 算法分别高出 0.4 与 0.2. 聚丙烯复合材料老化虚拟样本生成与集成学习方法可以有效解决实验周期长、单次实验采集的数据样本少的问题, 并可取得比单一机器学习算法更优的性能.     

风险基金管理中的最优激励合理研究

运用委托-代理理论对风险投资基金管理中的委托-代理关系进行了讨论;对基金管理人工的工作成果为单一可观测变量时基金管理人的最优激励合同进行了研究,并对该情况下的代理成本进行了分析;最后讨论了除基金管理人的工作成果外存在其他可观测变量（如另一个风险投资基金的收益）对基金管理人的最优激励合同,指出当其他可观测变量能提供更多与基金管理人努力水平相关的信息时,把该变量写入合同将降低代理成本。     

专题地图图型分类的探讨

为科学分类,依据４种不同标志,提出了专题地图４种分类方案：①视觉感受方案：线划图型、影像图型和立体图型;②图面结构方案：主单元和多单元图型;③内容概括程度方案;综合与分析图型,其中综合图型又分组合型与合成型;④内容结构与表示方法方案;等量线图型、向量线图型、统计图型、分布图图型、类型图图类和区划图图型。认为以上分类可实现地图与形式的统一。     

环境参数对风电齿轮箱传动系统疲劳损伤的影响

在风电机组全寿命周期内,长期风速概率分布会使风电齿轮箱传动系统动载荷出现随机特性,影响其疲劳损伤预估精度。笔者提出了一种考虑长期风速概率分布特征的风电齿轮箱传动系统疲劳损伤预估方法,通过建立大功率海上风电机组OpenFAST-SIMPACK联合仿真模型,计算不同平均风速与湍流强度组合工况下的风电齿轮箱传动系统齿轮短期疲劳损伤,进而采用代理模型技术重构“平均风速、湍流强度-短期疲劳损伤”映射关系,预测齿轮长期疲劳损伤。研究结果表明：风电齿轮箱传动系统低速级太阳轮容易发生接触疲劳失效;在额定风速以下,低速级太阳轮短期疲劳损伤与平均风速呈正相关,在额定风速附近,平均风速与湍流强度的随机特性均会增大其长期疲劳损伤不确定性,增大其疲劳失效风险。     

三峡库区消落带分区固土护岸模式

三峡库区消落带是库区陆域与水库之间生态过渡的缓冲带,在生态系统中发挥着极重要的作用,也是生态系统极度脆弱的地区之一。保护三峡水库,使三峡工程有效运转,是该地区生态环境保护的当务之急。本文以消落带为研究对象,依据消落带功能及生态环境特点,论述了植被恢复与重建对消落带固土护岸的重要性,总结了固土护岸的植被技术及其与小型工程措施相结合的治理方法,并因地制宜地提出了消落带分区固土护岸模式,以期促进该模式的推广和应用,从而为长江三峡库区消落带的生态恢复与重建提供经验及技术支撑。