工作-家庭冲突对建筑工人习惯性违章行为的影响——安全氛围的中介作用

为有效预防和遏制建筑工人的习惯性违章行为，本文基于角色冲突理论探讨工作-家庭冲突、安全氛围与建筑工人习惯性违章行为三者之间的深层次作用关系。针对建筑工人的工作性质，采用结构方程技术，以安全氛围作为中介变量，构建工作-家庭冲突与建筑工人习惯性违章行为的SEM模型，并自行编制工作-家庭冲突量表、安全氛围量表、习惯性违章行为量表，以246名建筑工人为问卷调查样本，对建筑工人习惯性违章行为进行实证分析。结果表明：工作-家庭冲突的3个维度对建筑工人习惯性违章行为均具有正向影响，工作-家庭冲突对安全氛围具有负向影响，安全氛围对建筑工人习惯性违章行为具有负向影响，安全氛围在工作-家庭冲突与建筑工人习惯性违章行为之间的中介效应。可以通过减轻建筑工人的压力冲突、行为冲突、时间冲突，增强安全氛围来降低建筑工人的习惯性违章行为发生几率。     

基于垂直管道内重油-水两相流动型态的持水率和压降预测模型

针对重油井筒举升流动规律认识不清的问题，本文采用高黏（584.24 cp，1.889 g/cm3）重油作为研究对象，研究重油-水在上升管中的流动特性，得到了五种重油-水两相流动型态。结果表明与轻油-水流动不同，重油-水流动过程中未发生相转化，该现象与表面能方程的预测结果相似。通过持水率测量得到重油-水两相的滑移效应随油水混合流速降低或持水率增加而变得更加明显，基于漂移流模型和动量守恒方程推导得到五种流态下重油-水两相流的持水率预测模型，相对误差率在20%以内。总压降梯度在低持水率时以重力压力梯度为主，高混合流速和高持水率时以摩擦压力梯度为主。采用基于Bannwart模型建立的重油-水中心环状流压降预测模型，误差率在30%以内，为进一步提高重油井筒举升流动参数的预测精度提供了理论基础。     

0.9%氯化钠注射液与参附注射液配伍的溶血作用研究

对参附注射液中说明书规定使用溶媒的溶血作用进行分析及安全性评价.采用紫外-可见分光光度计法测定以0.9%氯化钠注射液为溶媒稀释后的参附注射液和用2%兔红细胞混悬液混合后的吸光度值,根据吸光度值之差计算其溶血率.并采用双因素无重复试验方差分析对不同批次和不同浓度参附注射液进行统计学分析.结果显示,不同批次参附注射液间溶血作用存在显著性差异,溶血作用与浓度相关,且稀释倍数为6倍和8倍时都有溶血风险.因此,应该严格选用药品说明书中规定的溶媒,为参附注射液临床应用安全提供保障.     

基于层次分析法的科研单位学科服务评价模式

根据层次分析法的原理,结合科研单位学科服务的特点,构建了基于层次分析法的科研单位学科服务评价模式,包括人员素质、资源保障、环境保障、服务能力、制度保障5个一级指标以及16个二级指标,该评价模式能够全面反映科研单位学科服务的质量与水平,发现学科服务的优势和不足,有助于科研单位图书馆采取针对性的措施改进学科服务.     

高低温环境航天机构力矩特性测试平台研制

为了测试在太空环境下航天机构中弹性机构的性能指标,研制了高低温环境下测量角度-力矩特性的测试平台.分析测试平台测试原理后,设计了平台的机械结构、设计电气系统结构并搭建软件系统.机械结构考虑对被测对象的保护,针对高低温测试带有高低温箱,可以为被测对象提供-100℃～100℃的温度环境,具有热变形偏差测量与补偿设计,减少温度变化对测量精度的影响.软件系统具备收集、处理、存储数据和图形化显示能力.分析平台不确定度的组成,对传感器进行测试校准并对航天弹性机构进行测试,测试结果验证了:该测试平台的力矩检测范围为0～50 N·m,力矩检测精度≤0.5％FS,角度测量扩展不确定度为U=35.6″,得到了被测对象的角度-力矩特性曲线图.     

基于改进TOPSIS的电力基建项目评价机制与应用

针对现有电力基建项目评审时存在的测评指标不全面、评价结果不合理等缺陷，提出基于改进TOPSIS的电力基建项目质量偏差度评价模型。通过对影响电力基建项目质量评审合理性的因素进行分析，实现项目质量偏差度评价指标体系的构建。采用组合赋权法，使得主客观权重值得到有效的平衡，完成权重组合系数的合理选取。利用余弦相似度和灰色关联分析，完成对传统TOPSIS法的改进。在此基础上，将改进TOPSIS法运用于电力基建项目质量评价工作中，使评审结果的准确性得到进一步的提高。算例结果表明，该模型可有效完善项目质量偏差度评价指标，使得评价结果更加符合实际情况，为电力基建项目的评审工作提供有效支持和决策。     

Hom-δ-Jordan李色代数的构造与交换扩张

构造了两类Hom-δ-Jordan李色代数,给出了Hom-δ-Jordan李色代数上交换扩张的概念,证明了Hom-δ-Jordan李色代数的等价交换扩张给出相同的表示.     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

上市公司高管连锁网络与分析师盈余预测精度

以2011~2017年度沪深两市A股上市公司为样本，从私人信息供给的视角，考察企业高管连锁网络对分析师盈余预测精度的影响。研究表明：上市公司网络中心度显著提升了分析师盈余预测精度；当上市公司的公开信息不充分时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果更明显；当上市公司高管与连锁公司其他高管互动机会越多时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果越明显。上述结果表明，上市公司的高管连锁网络上存在泄露的私人信息，这些信息能够被分析师捕获，最终丰富金融市场中的信息供给。进一步研究发现，上市公司高管连锁网络上流动的私人信息包含公开渠道上常常被延迟披露甚至被隐藏的坏消息，有助于纠正分析师的公开信息偏差。研究结果拓展了分析师盈余预测的相关研究，有助于加强对上市公司私人信息流动方式的理解。