江苏新型研发机构绩效评价体系研究及建设发展建议

新型研发机构建设是创新驱动发展战略的重要举措,但目前江苏新型研发机构建设大多处于前期建设阶段,地方管理部门在机构管理上缺少统筹和顶层设计,仍较多关注机构的建设数量和规模,也缺乏符合新型研发机构建设周期特点的评价体系。以江苏集萃智能制造技术研究所为案例,通过剖析其在组织架构、功能定位和管理机制等方面的创新模式,分析新型研发机构绩效产生的过程,构建以科技成果产业化为目标和满足政府资金绩效评价需求的评价体系,发掘可推广复制的经验和做法,提出符合江苏实际的新型研发机构建设发展建议。     

基于宽度学习的浓密机底流浓度软测量

由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测，本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法，用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高，泛化能力强.首先，在浓密机内部安装压力传感器，建立正常工况下的历史数据集;然后，利用宽度学习系统对软测量模型进行训练，从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比，宽度学习方法具有更高的预测精度.     

中华人民共和国成立以来重大科技发展战略的演进与启示

 中华人民共和国成立70余年来，党中央根据国际政治形势、国内经济社会发展需要、世界科技革命变革趋势，先后提出“向科学进军”“科学技术是第一生产力”“科教兴国”“创新驱动发展”等一系列重大科技发展战略，确立了中国科学技术进步的道路，引领中国科技事业取得了令人鼓舞的巨大成就。战略方针从“跟踪模仿”走向“自主创新”，战略重点从“推进国防和重工业发展”走向“推进社会全面协调可持续发展”，战略攻关力量从“研发机构”走向“研发机构、高等院校、企业”协同创新，战略体系从“单一拳”走向“组合拳”。面向未来，要抓住历史机遇，继续坚持“四个面向”，着力加快关键核心技术攻关，建立高精尖科技创新人才队伍，完善新时代创新生态体系，不断深化科技体制机制改革，努力成为世界主要科学中心和创新高地。     

ECOC多分类算法在慕课数据挖掘中的应用

收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据，设计基于数据复杂度的纠错输出编码（ECOC）多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度，从而提高算法的预测准确度。实验结果表明，在不同高校的慕课数据集的测试中，所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性，实现了学生学习成绩多等级的有效预测，为个性化教学奠定了基础。     

中低纬度下惯导极区性能模拟测试方法

针对惯性导航系统极区性能试验难以实地开展的问题, 研究了一种模拟测试的方法, 并基于横向坐标系编排给出了以组合导航系统作为测量基准的惯导模拟测试方案。首先分析了模拟测试技术研究的必要性, 然后根据轨迹形变最小原则详细推导了基于横向坐标系编排的极区模拟测试转换公式, 之后针对测试中采用不同基准的情况, 提出了相应的惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)转换算法, 并提出以惯性导航系统/全球导航卫星系统(inertial navigation system/global navigation satellite system, INS/GNSS)为参照基准的一种具体测试方案, 最终完成了仿真实验, 验证了模拟测试理论的正确性。结果表明, 在基准误差不计的情形下，试验导航参数误差与惯导实地横向编排解算误差相当。初步验证了所提方法替代极区实地试验进行精度性能评估的可行性, 为后续极区模拟测试评估研究奠了定理论基础。     

基于改进四元数阻尼误差模型的SINS初始对准算法

针对传统捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)四元数非线性误差模型存在坐标系不一致的问题, 对姿态误差模型和速度误差模型进行改进, 将误差矢量统一投影至计算导航坐标系下。此外, 引入全球定位系统阻尼信息, 在阻尼SINS解算基础上, 结合四元数无迹估计器提出了一种改进四元数阻尼误差模型对准算法, 可应用于系泊状态下的SINS初始对准。仿真和车载试验结果表明, 在不同的大失准角下, 该改进算法相比传统四元数阻尼误差模型对准算法和欧拉角阻尼误差模型对准算法, 具有更好的对准精度、收敛速度以及稳定性。     

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。     

StyS激酶自磷酸化对Pseudomonas putida B3中靛蓝生物合成的调节作用

在恶臭假单胞菌Pseudomonas putida B3中,靛蓝生物合成关键酶基因styAB上游存在一个二元调控系统StyS-StyR。StyS蛋白属于激酶家族,是磷酸化信号转导的重要媒介,但激酶StyS的自磷酸化传导机制对靛蓝生物合成的调节作用尚未探明,因此,研究以Pseudomonas putida B3中激酶蛋白StyS作为研究对象,发现了两个磷酸化结合位点,构建了磷酸化位点突变株。通过分析野生菌株P. putida B3、styS基因缺失菌株P. putida B3-ΔstyS、styS基因回补菌株P. putida B3-ΔstyS-8和磷酸化位点突变株P. putida B3-ΔstyS-1之间的靛蓝产量及酶活发现,P. putida B3产量为10.14mg/L,P. putida B3-ΔstyS-8产量为3.63mg/L,磷酸化位点突变菌株无激酶活性且失去了产生靛蓝的能力。结果表明,StyS自磷酸化作用在靛蓝发酵体系中起重要作用。研究结果将为靛蓝生物合成途径的进一步研究提供参考。     

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。     

先秦时期的治国理政智慧——以《诗经》文本为中心的考察

先秦时期是中华传统文化的肇始阶段,《诗经》便是成书于此时。《诗经》同时作为中华元典和儒家经典之一,其中凝聚着先秦时期治国理政的智慧,也对历代的治国理政产生了深远影响。首先,中国古代社会早期的统治者往往将"天命"作为自身政权的合法性依据,《诗经》在注重"敬天"的同时也强调要"法祖",提出"天命无常,维德是予",拉开了由神治走向人治的历史序幕,并由此产生了"以德配天"的思想理念。其次,"使贤吏执良法"的认知与实践使得善法和良吏相结合,促进中国古代司法逐步走向文明。最后,《诗经》强调亲近民人而重视民生民命,以德化民而"行宽仁安靖之政",体现了先秦时期治国理政以"教化为本"的核心理念。