实施ERP的影响因素概念模型研究

研究构建了ERP实施影响因素概念模型,分析了模型中各类因素对实施ERP的影响机理及因素间作用关系.研究指出:管理性因素是直接作用于实施活动的核心因素,也是最为可控因素;而外部环境因素与内部环境因素则触发实施需求,并通过支持或约束管理性因素对实施活动产生影响。     

新一代安静飞机SAX-40

伴随着震耳欲聋的轰鸣声,一架架飞机从机场不断地起飞降落。飞机让世界变得很小,却让机场周边的居民饱受噪声之苦。美英两国科学家合作研制出世界首架低噪音飞机的概念模型,有望解决飞机噪声扰民的问题,而且这种飞机还能节省燃油,减少二氧化碳的排放量。     

鱼病诊断专家系统中概念模型的构建

概念模型是对真实世界的抽象描述,严格、完备的概念模型在领域专家与开发人员的沟通过程中起重要作用。在统一界定诊断和诊断问题定义的基础上,将现实世界的鱼病诊断系统进行高度抽象,对鱼病诊断问题、诊断知识和诊断求解方式等进行提炼,将鱼病诊断问题定义为包括诊断对象、疾病集、病因集、症状集、诊断知识、诊断表现、诊断推理及诊断结论等8个因素在内的数学模型,将鱼病诊断知识描述为病因、疾病、症状及其三者之间的因果网络模型,将诊断求解方式分解为获取症状—推理诊断—增加信息3个步骤循环反复的“假设—验证”过程。该概念模型的构建为鱼病诊断专家系统的开发提供了知识表示和推理的理论基础。参8。     

长江中下游典型湖泊富营养化演变过程及其特征分析

通过对长江中下游典型湖泊水环境资料的分析得出, 湖泊富营养化是指湖泊由于营养元素的富集导致湖泊生态系统的退化进而使水质恶化的过程, 湖泊生态系统的演变、水质类别的变化均与湖泊营养水平的演化耦合良好, 进而提出湖泊富营养化概念模型, 并将湖泊状态分为10类, 据此对长江中下游典型湖泊富营养化过程进行分析. 结果显示, 以鄱阳湖为代表的大型过水吞吐型湖泊是由20世纪80年代以前的湖泊状态1演化到80年代以后的湖泊状态2, 以太湖为代表的大中型浅水湖泊是由60年代的湖泊状态1~2演化到80年代的湖泊状态8再演化到90年代的湖泊状态9, 以洪湖为代表的中小型浅水湖泊是由60年代的湖泊状态1演化到80年代以后的湖泊状态2, 以东湖为代表的城市(郊)小型湖泊是由60年代的湖泊状态2演化到70年代以后的湖泊状态9, 其中以鄱阳湖、洪湖和太湖为代表的不同类型湖泊进入中营养水平的关键转型期是80年代, 太湖进入富营养水平的关键转型期是90年代, 以东湖为代表的城市(郊)小型湖泊进入富营养水平的关键转型期则是70年代. 因而, 不同典型湖泊的营养演化序列是类似的, 然而营养演化过程并不是同步的, 这与湖泊流域不同的人文和自然条件驱动机制有关. 其中, 经济的发展引起了一定的水环境的负效应, 在发展经济的同时应保护湖泊水生态环境, 才可实现可持续发展. 湖泊富营养化概念模型的研究还可为长江中下游湖泊的生态修复提供相应的生物目标与化学目标.     

仿真建模中的概念模型研究

建模技术是系统仿真的核心技术之一，随着仿真系统的复杂性的不断增强，如何才能够更加有效的规划和实现仿真系统中的模型已经成为仿真系统建模的一个主要问题．提出了份真建模中的概念模型SimE—R，为系统仿真中模型的顶层设计提供了一个科学、有效的手段。     

克山镇地下水流数值模拟模型研究

本文应用数值模拟技术在研究区水文地质条件概化的基础上,建立水文地质概念模型和地下水流数值模拟模型,并按不同的开采方案对地下水进行评价预报,数值模拟技术能够真实地刻划含水层系统复杂的水文地质条件,正确描述地下水的时空变化规律,是地下水资源评价高精度的有效技术方法。     

产品空间布局设计研究

产品的空间布局是设计中极其重要的一个环节 ,同一产品合理的空间布局往往具有很多共同的特性 ,同时不乏独特的创造性。研究产品的设计中的空间布局过程 ,旨在设计过程中 ,可重新利用共有的产品布局过程 ,并利用现有的产品实例 ,生成丰富的布局合理 ,具有创造性的产品     

区域生态风险评价：以鄂尔多斯市为例

建立了区域生态风险评价的概念模型,包括区域生态风险管理目标确定、风险源分析、风险度量方法、风险计算及风险管理几个步骤,构建了区域生态风险评价的指标体系。选择地处中国北方农牧交错带的鄂尔多斯市作为案例区,针对其主要的风险源干旱、洪涝、病虫鼠害、污染、大风、沙尘暴、沙漠化和水土流失,基于遥感资料、历史记录、调查数据和统计数...     

基于SCEM-UA算法和全局敏感性分析的水文模型参数优选不确定性研究

 针对复杂非线性水文模型参数识别及不确定性分析问题,引入基于马尔可夫链蒙特卡罗思想的SCEM-UA算法,以岷江流域为研究实例,对降雨径流模型的参数优选问题进行了分析,并探讨了该算法在推求参数后验分布的搜索性能和效率。结果发现,SCEM-UA算法能快速有效地推求出参数后验概率分布。同时,开展基于SCEM-UA算法取样的参数全局敏感性分析,对比参数敏感性和后验分布,表明两者密切相关,敏感性强的参数其边缘后验概率密度分布存在明显峰值,相反,敏感性弱的参数其后验概率分布较为平坦且无规律可循,从而导致模型参数的不确定性大大增强。