企业综合生产计划的一种设计及优化方法

在研究单件小批量制造型企业的运行方式，充分考虑了质量，成本，产值，利润，设备利用率与员工工作强度的关系后，构造了它的生产能力模型。模型中利用约束条件，对质量与员工工作强度等不易数量化的因素进行定量处理，增强了模型的逼近程度，给出了前推和后移式的平衡生产能力方法及协调冲突的解决策略。经过实际使用，效果比较理想。     

员工感知的高绩效工作系统对员工绩效的影响 ——基于链式中介模型的分析

员工心理是影响员工绩效的重要因素.基于工作要求-资源(JD-R)模型,通过对325名服务型企业员工进行问卷调研,构建了一个链式中介模型,深入剖析了员工感知的高绩效工作系统(HPWS)通过减弱员工情绪耗竭、减少反生产行为,进而保障和提高员工绩效的作用机制.结果表明:情绪耗竭、反生产行为分别在员工感知的HPWS与员工绩效之...     

重庆市企业员工生活满意度及其相关因素的分析

采用自编的生活满意度问卷，对重庆市278名企业员工生活满意度及其相关因素进行了调查．结果表明：①企业男女员工成年早、中期生活满意度总体上没有显著的差异．②不同职务和文化程度的员工生活满意度总体上差异显著．③多元回归分析显示．只有文化程度的回归系数能够进入总体回归模型．说明文化程度对生活满意度的预测性最大．①所有企业员工生活满意度问卷平均得分略高于中等强度的值．说明企业员工总体上对生活是满意的．     

基于多级I／OC的生产计划与控制系统模型

目前用于订货型企业生产控制的“漏斗模型”，未将生产控制与生产计划相联系，当生产能力达到极限时，易导致生产过程失控．在分析了“漏斗模型”特点的基础上，提出了包括用户订货阶段在内的多级并发控制“漏斗模型”．这个模型在生产计划与控制间建立起内在的联系，并用数学模型对这种联系进行了定量描述，为订货型企业有效控制在制品、提高制造资源利用程度提供了新的思路．     

积极追随特质对员工创新行为的影响——感知的人力资源管理强度与工作嵌入的作用

基于社会认知理论,探讨了积极追随特质对员工创新行为的影响机理,验证了感知的人力资源管理强度的中介作用以及工作嵌入的调节作用.对415份问卷调查的分析结果显示:1)积极追随特质显著正向影响感知的人力资源管理强度;2)感知的人力资源管理强度显著正向影响员工创新行为;3)感知的人力资源管理强度在积极追随特质与员工创新行为的关系中起到部分中介作用;4)工作嵌入在感知的人力资源管理强度与员工创新行为的关系中起到正向调节作用.研究结论为企业指导员工实施自主创新提供了思路.     

连铸二冷控制及拉速调节系统

铸坯质量和铸机生产率在很大程度上决定于二次冷却强度、冷却水的分配与控制、冷却方式、二冷区设备的水平。二冷强度的增加可以使得拉速增大,生产率提高;二冷控制直接影响着铸坯的质量,铸坯的内部裂纹、表面裂纹、铸坯鼓肚、铸坯菱变等缺陷均由不合理的二冷造成。由此可见,二冷对于连铸生产具有重大的意义。拉坯速度是连铸生产操作中的重要控制参数。正确控制拉速是保证顺利浇铸、充分发挥连铸机的生产能力、改善铸坯质量的关键因素之一。     

基于横向监督激励模型的员工间心理契约关系研究

利用员工间的心理契约,建立横向监督激励模型出发,通过模型分析了企业创造构建员工间心理契约关系的环境和氛围,发挥员工间横向监督激励作用。通过横向监督激励模型分析得出：企业一旦创造出良好的成员间心理契约关系环境和氛围,虽然企业的最优激励强度不变但是员工的努力水平却提高了,也就是说施加到偷懒员工的同事压力使得企业在不增加激励成本的情况下获得来自员工较高的努力投入,从而营造员工团结合作,相互激励这种高努力的工作氛围。     

浅析员工工作心理状态与安全生产的关系

本文对员工工作心理状态与安全生产之间的关系进行了简单分析,解析了影响员工工作心理状态变化的因素,并就消除员工负面的工作心理提出了几点建议及对策。     

基于系统动力学的生产企业生产能力研究

运用系统动力学对生产企业的生产能力进行研究,绘制因果回路图,构建了流图模型,使用Vensim软件对模型进行仿真。通过仿真结果分析,确定了影响生产企业生产能力的关键因素,并通过分析这些因素对生产能力的影响,提出了加大营销力度、提高送货效率以及加快生产结构调整等实现企业生产能力调整的对策。     

工作参与度与组织承诺的交互作用对员工离职意向的影响

通过对3家家电制造企业的293名白领和350名蓝领员工工作参与度与组织承诺的交互作用对离职意向影响的研究,表明工作参与度和组织承诺的交互作用能够预测员工的离职意向,但是这种交互作用对白领和蓝领的离职意向的影响是不同的,不论白领还是蓝领,4种类型员工的离职意向强度与Blau ＆ Boal模型都存在一定的分歧.     

基于生产过程的企业安全评价体系构建

针对安全评价技术的应用现状,分析了现有安全评价体系在构建上的局限性,认为安全评价体系应基于现代安全管理体系的运作方式进行构建;在此基础之上,结合职业安全健康管理体系（OSHMS）的体系结构与企业的实际运作方式,提出了基于生产过程的安全管理模型,并运用这一模型,对安全评价体系的指标构成进行了分析,给出了构建安全评价体系的框架,并指出这一框架适合于企业及其子系统安全评价体系的构建;最后,结合矿井生产过程的提升子系统,构建了矿井提升系统的安全评价指标体系,给出了应用过程。     

基于ELMR-SVMR的海水水质预警模型研究

海水水质预警对海洋环境监控和保护有着重要的意义.极限学习机回归和支持向量机回归(extreme learning machine regression-support vector machine regression,ELMRSVMR)集成预警模型采用预测与评价相结合的方式,实现对未来海水富营养化状况综合预警的目的.其中SVMR方法用于构建海水富营养化评价模型;ELMR用于对未来一段时间的水质状况进行综合预测,ELMR的预测结果作为评价模型的输入变量.集成模型的可靠性直接影响预警的有效性,ELMR-SVMR的可靠性通过分析ELMR预测误差对SVMR评价模型的灵敏度得到.将各参变量的预测误差结果作为评价模型的灵敏度影响参量,通过灵敏度计算可获得对ELMR-SVMR模型的灵敏度评价.通过与其他方法的实验对比及分析,验证了该区域范围内所建ELMR-SVMR预警模型的有效性,为探索建立有效的海水水质预警模型提供了一种新途径.     

云模型在区域灾害风险评估中的应用研究

为提高城市抵抗区域灾害的能力,运用AHP和云模型方法消除评价指标的模糊性和随机性带来的影响,针对自然灾害风险、工业企业风险源、人员密集场所、交通运输和其他因素方面建立评价指标体系,并成立专家组打分,再以此为依据运用云模型得到区域灾害风险综合云图,并与标准云图作对比确定区域风险等级,最后运用该模型对临汝镇灾害风险进行评价。结果表明：临汝镇整体处于一般风险水平,评估结果与实际相符,验证了评估方法的可靠性和可操作性,为提高区域安全生产和风险评估提供了科学的手段。     

基于2D视觉注意模型的全参考图像质量评价方法

为进一步提高视频图像质量评价主客观的一致性, 提出一种基于2D视觉注意模型的全参考质量评价方法。将2D视觉注意模型与PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)、 SSIM（Structural Similarity Index Method）、 GSSIM(Gradient based Structural Similarity Index Method)评价方法相结合, 进行视频图像质量评价。实验结果表明, 该方法对图像质量评价较原PSNR、SSIM、GSSIM方法更有效; 在LIVE数据库上得到的Pearson、Spearman相关系数分别为0.903 5和0.903 1; 较其他评价方法原理简单, 计算复杂度较低, 且性能较优, 具有很好的评价效果。     

城市水库水质模糊综合评价模型建立与应用

 考虑到城市水库水质样本没有严格的属性,以及在形态和类属方面存在着中介性,确定了城市水库水质评价中对人类生理健康影响较大的高锰酸盐指数、生化需氧量、总氮、氨氮、氟化物、总磷、溶解氧等10项评价因子;以第i种污染物实测浓度与该污染物各级水质标准值的算术平均值之比作为第i种污染因子的权重值,对各单项权重值进行归一化处理,建立基于模糊综合评价法的城市水库水质评价模型。最后,将所建模型应用到阜新市目前饮用水库水质评价中,结果表明,所建模型既能有效地判断饮用水源水质类别,又能确定水体中主要污染物和主要污染源。对不同评价方法评价结果的比较分析体现了所建模型的有效性和良好适用性。     

教学质量的模糊数学评价模式

运用当代教育评价理论与方法建立了教学质量综合评价的数学模型。它能够定量地反映每个教师教学质量的实际测评分值。评价结果可在教学评价中使用。     

电能质量数据质量对综合评估结果的影响分析

电能质量的综合评估建立在大量电能质量监测数据的基础上,监测数据的质量将直接影响综合评估结果。针对目前电能质量综合评估过程中未考虑数据质量的问题,首先,全面分析了当前电能质量监测系统中原始数据存在的典型数据质量问题,并根据电能质量数据特点提出相应的数据修复方法;其次,对不同数据质量问题可能对综合评估结果造成影响的过程进行理论分析,特别是对缺失数据进行量化评估的问题,引入符号数据处理方法实现完整计算;最后以南方电网某地区电能质量监测数据为实例对数据质量对电能质量综合评估的影响进行计算分析。结果表明:数据质量的好坏程度会对评估结果产生程度不一的影响。     

基于卷积注意力网络的网格质量评价方法

将深度卷积神经网络引入网格质量评价问题有望代替网格工程师完成繁杂的网格质量评价工作，节省计算流体力学数值模拟的人力成本，但现有方法的准确率和效率仍需要提高.因此，本文提出一种基于卷积注意力网络的网格质量评价方法.首先，本文提出在轻量级卷积神经网络模型中嵌入通道注意力的方式以同时提升准确率和效率；其次，设计了一个神经网络模型CANet用于网格质量评价任务；最后，通过Z-Score标准化对数据进行预处理，解决输入数据分布不一致的问题，以进一步提升准确率.实验结果表明，与现有方法相比，CANet可以达到更优的准确率97.06%,并且在效率上也有至少34.9%的提升.     

基于GA-BP神经网络的加速工况车内声品质研究

遴选出15辆乘用车三挡全油门加速工况车内噪声,选择专业评审者进行主观评价试验,选择具有噪声时变特征的4个客观评价参量,基于GA-BP神经网络建立精准的预测模型,同时将用该模型与多元线性回归模型得出的结果进行对比。研究表明,GA-BP神经网络模型更适合描述车内噪声品质评价的复杂性和非线性,可以获得更好的预测结果,可较大程度的提高预测精度。     

基于锐度感知最小化与多色域双级融合的视网膜图片质量分级

针对视网膜图片质量差异性大,质量分级模型泛化性能不足的问题,本文提出一种基于锐度感知最小化(Sharpness Aware Minimization,SAM)的多色域双级融合分级方法,用于视网膜图片质量评估。该方法首先采用RGB、HSV和LAB三种色域空间作为模型的特征提取空间,并利用ResNeSt作为特征提取网络,提取不同色域的空间特征。然后利用模型的特征级与预测级进行双级融合,再利用SAM优化方法提高视网膜图片质量分级模型的泛化性能。最后在EyeQ数据集上进行实验仿真,其准确率为87.35%、精确度为85.87%、敏感度为85.07%、F值为85.44%,所提方法的整体分级性能优于其他方法。