基于最小二乘法对GM(1.1)模型的研究及应用

针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性.     

响应面法优化黑果枸杞酸奶工艺研究

以黑果枸杞和全脂奶粉为主要原料,通过单因素试验和响应面优化试验确定黑果枸杞凝固型酸奶的最佳工艺.结果表明:黑果枸杞汁8.20％,白砂糖9％,菌粉0.91％,42℃发酵4.94 h,在此工艺条件下,所得黑果枸杞酸奶感官评分与预测值接近,色泽适宜、质地均匀、酸甜可口,具有黑果枸杞特有的风味.     

数字化转型提升通用航空企业竞争力的机理研究 ——基于21家企业的扎根分析

通用航空产业是我国的新兴产业,尚未形成较大的规模和市场,是数字化转型发展的重点产业.运用因子分析法对21家通用航空上市企业竞争力进行了评价,结果表明其竞争力水平不强.运用扎根分析法研究了其中10家竞争力较强企业的数字化转型形式,得到4种类型:数字化生产、数字化研发平台、产品智能化、产业智能化;以4种数字化转型的先进企业为代表分别归纳出通航企业竞争力的影响机理,并以未实施数字化转型的企业进行了反证,提出了数字化转型发展提升通用航空企业竞争力的路径.     

2017—2019 年北京地区实验动物质量抽检结果分析

摘要:目的 比对分析 2017—2019 年北京地区实验动物微生物及遗传质量监测结果,为实验动物产业发展提供参考。 方法 按照国家和地方现行实验动物检测标准,对北京地区实验动物生产单位进行抽检,并发布检测报告。按照报告数据,对此阶段小鼠、大鼠、豚鼠、地鼠、兔、犬、猴和小型猪共 8 个品种的实验动物按照品种、等级、单位等进行分类,分析质量问题,并与 2014—2016 年同期实验动物质量比对,分析变化趋势。 结果 2017—2019 年分别抽检动物 144、131 和 135 批次,检出不合格批次分别为 30、15 和 17 批。 不合格主要因素为兔、犬及猪免疫不达标(20 批) ,病原感染 20 批,未发现遗传变异。 与 2014—2016 年同期相比,未检出遗传问题相同,免疫不达标状况好转,但病原感染出现上升。 结论 通过质量分析比对,能够为实验动物产业健康发展提供数据支持。     

地方高校推进就业指导课程与职业技能鉴定工作一体化研究

阐述了就业指导课程与职业技能鉴定工作一体化的必要性和作用。提出了开展学生自主选择就业指导课程、以职业技能证书代替就业课程考试、推行双证书制度、以技能竞赛促进学生技能发展等一系列举措,并提出了加强一体化工作的保障措施。     

砂岩在西湖凹陷花港组交互式盖层中的作用初探

西湖凹陷花港组盖层具有砂泥岩交互式发育特征，而与泥岩伴生的砂岩类盖层的油气封闭作用研究较少。采用岩芯、镜下观察及压汞等分析方法，对砂泥岩交互式盖层中的砂岩特征进行了分析。结果表明，盖层中的砂岩可作为有效盖层，砂岩类盖层早期受沉积环境控制，含有较多的泥质而导致早期压实作用较强，加之晚期的黏土矿物转换及胶结物的发育，具备形成良好盖层的条件。在不同地区进行砂岩盖层有效性研究时应以沉积环境为基础，针对不同类型的砂岩进行成岩作用研究，并针对不同类型的砂岩样品进行实验分析以明确砂岩盖层的有效性。     

搪瓷用钢抗鳞爆性能研究进展

搪瓷制品鳞爆缺陷已经成为国内外研究重点。为提高搪瓷用钢的抗鳞爆性能,非常有必要了解搪瓷层的鳞爆机理。综述了国内外研究鳞爆机理以及氢扩散影响因素的现状。     

铸造工艺仿真设计前处理及过程处理应用技术

以应用ProCAST和MAGMAsoft 2款软件为例，针对铸造工艺仿真设计前处理和过程处理每个环节的主要内容与使用方法进行了较为详细地归纳、分析和总结。提出了处理过程的技术路线，并系统地介绍了每项应用内容的操作平台与使用步骤，从而为高效地应用铸造工艺仿真设计提供理论和技术支持。     

人类卫生健康共同体视域下的全球科技合作研究——以新冠肺炎疫情为背景

新冠疫情暴发以来,中国政府和人民秉持人类命运共同体理念,运用一系列先进技术,在较短时间内扭转了国内疫情的严峻形势.在此背景下,为了更好地发挥中国方案在全球抗疫中的作用,文章运用内容分析法和归纳分析法,首先梳理了从人类命运共同体到人类卫生健康共同体的理论逻辑,其次探究了人类卫生健康共同体、全球科技合作与疫情防控之间的结构关系,最后分析了中国疫情防控的有效举措,进而得出结论:中国疫情防控工作的成效离不开人类命运共同体理念的指引和全球科技合作的开展,而中国在平台建设、机制整合及合作网络等领域的方案共享将有助于遏制全球疫情的蔓延.     

高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法

通过采用机器学习算法，提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言，利用K-Means、SVM算法，实现了对样本数据的分类和聚类，确定了阈值温度区间，验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明，砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃，阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异，体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散，而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.