供应链管理视角的客户服务满意度评价方法

在吸取客户服务评价的优秀经验的基础上,通过分析影响客户满意计算评估的诸多因素,从供应链的角度研究了客户服务评价的原则,探讨了面向供应链终端客户的评价方法和面向供应链伙伴的客户服务评价方法,构造了两套客户满意评价指标体系, 用改进的AHP法确定各因素和因素项的权重, 对评价指标进行无量纲处理形成单因素评价矩阵, 运用模糊决策理论构造评价模型进行综合评价.这种评价方法具有科学性、全面性和客观性,减少了评价的盲目性,增加了评价的可靠性,便于企业在实践中应用.     

M-强对称环

设M是幺半群,作为强对称环的一般推广,引入了M-强对称环的概念,研究了M-强对称环的基本性质,得到了M-强对称环的一些刻画.     

电机匝间短路故障的仿真研究

电机匝间短路故障的仿真研究是以电机匝间的气隙励磁磁通密度信号为研究对象的,通过采集系统进行数据实时采集,再运用小波包分解对数据进行分析,提取故障信息,最后运用BP神经网络对数据进行训练和测试,从而达到对电机匝间短路故障以及故障位置的准确判断.通过运行表明,此方法故障识别率高、方便灵活而且诊断精度高.     

强g(x)-J#-clean环

引入了强g(x)-J^#-clean环的概念, 得到了强g(x)-J^#-clean环的若干性质,并借助于强g(x)-J^#-clean环给出了强J^#-clean环的刻画。     

新的复杂基因组（高杂合或高重复）组装技术的开发与应用

本课题旨在开发一种用于复杂基因组组装的技术方案。课题研究内容包括：①基于对复杂基因组各类情况的理论模拟分析和实际数据检验;②编写实现解决高重高杂合基因组技术原理。     

关于J-环的强正则性

 研究J-环的强正则性。利用SF-环,GP-V-环及GP-V′-环,得到了强正则环的一 些等价刻画,推广了相关结论。     

基于不等概率抽样的不完全信息条件下复杂网络抗毁性模型

为了填补随机失效与故意攻击之间的空白,将复杂网络攻击信息的获取抽象成无放回的不等概率抽样问题,建立了不完全信息条件下的复杂网络抗毁性模型.其中网络攻击信息可以通过信息广度参数和信息精度参数调节控制,随机失效或故意攻击是该模型的两个特例.利用母函数方法解析推导出了任意度分布广义随机网络在随机不完全信息和优先不完全信息条件下的两个重要抗毁性度量参数——临界移除比例和巨组元规模,得到的解析结果可以分析和预测不完全信息条件下复杂网络的抗毁性.以无标度网络为例对一般攻击信息参数组合进行了仿真分析,发现随机隐藏少量节点信息将大幅度提高复杂网络的抗毁性,获取少量重要节点的信息可以大幅度降低复杂网络的抗毁性.     

物流保障网络级联失效临界抗毁性

针对军事决策者所关心的"物流保障网络抗毁性"与"物流保障网络负载临界值"的问题进行了研究,首先分析了物流保障网络的特点,建立了度均匀随机分布的网络模型和负载局部扩展的级联失效抗毁性模型,并运用了多维分支过程方法求解网络级联失效的临界值。研究发现:容量均匀分布的物流保障网络中,当网络负载超过临界负载时,一个随机故障将引起网络瘫痪。最后通过一个仿真实例分析了物流保障网络节点最大度分别为5、6、8、10、12时的级联失效抗毁性临界值,并给出了仿真结果与解析推导存在误差的原因。     

广义诣零α-斜Armendariz环

引入了广义诣零α-斜Armendariz环的概念,得到了广义诣零α-斜Armendariz环的基本性质与刻画。     

云计算打造新型数据中心

风头正劲的云计算不仅大大提高了信息处理能力,而且彻底改变了计算与存储方式,便宜以及按需的计算能力使云计算成为物联网的前奏"大脑".随着中小企业对云计算服务需求的增加,产业级云计算互联网数据中心,即IaaS的建设将成为产业链发展的初期焦点,业界巨头近几年均在这方面加大投入.