关于工程图学教学改革的几点思考

从工程图学课程的教学实践出发,探讨了当前工程图学教学中存在的一些不足以及在教学改革中需要关注的问题。工程图学课程的教学内容要紧随时代发展的需要,更加突出课程的实践性,以满足现代工程设计对制图知识和能力提出的新要求;在教学过程中,应充分激发互动效应,以促进教学效果的提升和教学目标的达成;工程图学课程的培养目标需更关注学生动手能力、创新能力及团队合作能力等综合素质的提高。     

地级市以上公共图书馆新型智库建设研究

对地级市以上公共图书馆新型智库的建设进行了角色定位,分析了国内公共图书馆智库建设现状,包括其建设成效及建设过程中存在的不足之处,指出公共图书馆新型智库的建设应向创新型、决策型转变,并坚持正确的发展导向,依托国家公共文化事业的发展做大做强,为国家文化建设事业积极建言献策,充分发挥公共图书馆新型知识智囊团的作用.     

普通高校生物师范生和教育硕士教学实践能力调查分析

采用问卷调查法,针对生物本科师范生及教育硕士的教学实践能力进行调查和分析,对生物本科生和生物学教育硕士在教育实习期间的教学能力、实验技能、专业知识等方面进行对比分析.根据研究结果提出了几点思考,以期为师范院校在生物专业师范生及教育硕士培养方面提供参考.     

制造商融资决策:银行、商业信用或区块链供应链金融

基于收益共享契约构建银行信用融资、商业信用融资和区块链供应链金融的对比模型，探讨各模式下供应链的最优决策方案，定量分析各融资模式下供应链绩效随不同参数的变化情况.研究表明，当零售商资金成本低于制造商资金成本时，商业信用融资一定优于银行信用融资;存在两个区块链供应链金融平台费率的阈值，只有当平台费率低于低阈值点时，区块链供应链金融才是同时利于制造商和零售商的最优模式.此外，收益共享比率越高，制造商收益越高，则零售商收益越低.     

一种基于区间值 Pythagorean 三角模糊语言集的多准则决策方法

为提升不确定环境下信息描述的准确性, 提出了区间值勾股三角模糊语言集(interval-valued pythagorean triangular fuzzy linguistic set, IVPTrFLS), 并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable, IVPTrFLV)相关的基本理论. 同时, 针对区间值勾股三角模糊语言环境的多准则决策问题, 提出了一种改进的基于区间的组合评价(combinative distance-based assessment, CODAS)方法, 即 IVPTrFL-CODAS 法. 首先, 定义了 IVPTrFLV 的概念、运算法则、Score 函数、Accuracy 函数及距离公式, 提出了区间值勾股三角模糊语言优先加权(IVPTrFL prioritized weighted arithmetic averaging, IVPTrFLPWAA)算子, 并对计算规则及算子性质给予证明; 然后, 通过求解属性权重的相对重要性系数, 建立了基于 IVPTrFLV 的改进 CODAS 方法; 最后, 通过实例对所提出方法的有效性及稳定性进行了验证.     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.