信息不对称理论的工程项目主体行为博弈分析

将信息不对称理论引入到工程项目风险管理中,对工程项目主体行为博弈进行了分析.首先,就业主与承包商在项目招投标阶段和合同履行阶段的博弈进行了分析,通过分析发现应当建立激励与约束机制避免逆向选择和道德风险,从而降低项目风险.随后,就业主与监理单位之间的博弈和承包商与监理单位之间的博弈进行了分析,分析表明可以通过奖励和惩罚两种方法来提高监理方的工作积极性;应当不断提高对监理单位的约束程度,促使监理系统成为一个自适应系统.     

安徽省全民健身活动现状与发展对策的调查研究

而今在伴随着不同经济角色分化的市场经济时代,健身娱乐活动的服务性,因利益体现和交换的社会化要求而被置换成一种“服务与消费”的产业性行业已是不争的现实.那么,安徽省全民健身活动现状与发展究竟怎样?笔者试对健身娱乐业的产业结构、产品结构、市场份额等做了一定层面的审读,梳理出若干结论并提出了一定的对策建议.     

面向对象的信息系统规划方法

提出了面向对象的信息系统规划方法. 将规划过程分为识别组织目标、识别组织行为、确定对象与子系统和建设子系统优先级排序等几个主要阶段. 定义了行为和对象的关联度矩阵,基于聚类方法确定信息系统子系统的建设需求. 并给出了子系统优先级排序的指标体系,采用层次分析法完成子系统优先级排序.     

基于模糊概率符号有向图的复杂系统故障诊断

通过分析复杂系统的故障信息传递特性,在符号有向图(SDG)中引入了状态关联概率和模糊信息,并结合面向对象技术提出了一种新的故障描述模型--模糊概率有向图.给出了基于此模型的建模方法和诊断流程.进一步引入消息节点和支路,通过连接各子实体对象的模糊概率SDG模型,构成整个复杂系统的模糊概率SDG系统.该模型能对复杂系统故障诊断中存在的复杂关联关系进行建模与故障诊断.利用该方法建立了某武器平台的故障诊断系统,实验结果表明提出的方法有效且实用.     

可视化技术在矿业工程中的应用

随着信息技术的发展和计算机技术在矿山生产中的广泛应用,可视化技术在矿山生产建设、科学管理等不同领域的应用越来越广泛。针对矿业信息的特点,对目前在矿业中应用的可视化技术进行综合分析和研究,并结合当前矿业生产及矿山生产管理的需求和特点,对矿业中的可视化技术的发展趋势进行了探讨。     

提供QoS保证的WiMAX Mesh网络架构设计

为解决IEEE 802.16-2004标准中Mesh模式缺乏QoS(Quality of Service)保证机制的问题,提出了新的支持QoS保证的WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)Mesh网络架构。该架构使用原标准已有业务分类,定义了动态业务流建立的协议流程。通过拓展分布式管理消息实现了动态业务管理消息在WiMAX Mesh中的传递。改进Mesh模式下数据子帧分配方法,提供了不同业务的数据调度。改进的分布式调度消息可以快速地`完成业务流建立,数据子帧的分配方法则对不同级别业务提供了吞吐量和时延方面的支持。该架构设计可以有效地实现WiMAX Mesh网络服务质量保证。     

基于Java SE1.4的道桥及车辆施工信息管理软件

为实现道桥施工中信息的传输与管理,需要提取施工过程中的道桥和车辆信息。通过对对象实体的分析,可将道桥的全部信息封装在一个地图中,车辆可作为移动单元。利用统一模型语言(UML:Unified Modeling Language)对道桥单元和移动单元模型的属性进行描述,由此建立道桥施工中道桥及车辆的信息模型。在该软件中,文件的存储采用Unicode(统一码)字符集的字符编码格式和Java SE(Standard Edition)的对象存储方式进行;利用Java中的ServerSocket和Socket两个类提供的功能完成信息传输控制;利用图形用户界面(GUI:Graphics User Interface)方法实现地图编辑器。该软件可计算移动单元间真实距离,在一定容错范围内车辆显示不会偏离道路,在一定程度上对操作系统的网络连接功能依赖小,具有较强的适应性。由于采用Ja-va编程软件,因此具有较强的跨平台能力。     

支持大规模分布式网络测量的组件自配置机制

针对大规模分布式网络测量中,大量异构组件需要自动配置和管理才能统一协调运行的问题,提出了分布式网络测量组件自配置机制(CSCM:Components Self-Configuration Mechanism)。采用基于目录服务的方式对组件进行认证和配置管理;并通过资源权限的分配,使全网范围内的测量资源得到合理使用。通过形式化描述和分析CSCM机制的系统模型和运行模型,证明了CSCM具有一阶线性的消息复杂度和收敛时间。并给出一个基于CSCM的分布式网络监测系统(MMS:Monitor and Measurement System),实践证明CSCM增强了MMS的易用性和可扩展性。     

样本属性重要度的支持向量机方法

支持向量机(SVM)是一种新的机器学习方法,已经广泛应用于模式识别和函数估计等问题中.针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑属性重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于样本属性重要度的支持向量机方法,该方法首先利用信息论中的信息增益技术计算各个样本特征属性对分类属性的重要度,然后对所有样本的同一特征属性的值分别用对应的属性重要度进行加权,最后所得数据集用于训练和测试SVM.数值实验的结果表明,该方法提高了分类器的分类精度.     

组合导航信息融合算法的研究

以GPS／INS组合导航系统为应用背景,推导了“当前统计”模型下卡尔曼滤波方程的关键矩阵。阐述了卡尔曼滤波器的主要参数对组合导航信息融合效果的影响;给出了组合导航系统的松耦合设计框图;根据实验测得的数据采用基于卡尔曼滤波的信息融合算法,通过对算法改进前后东向误差和北向误差的分析,说明算法改进后的定位精度比改进前高约30％．