安徽省区域创新资源配置效率研究

本文采用数据包络分析（DEA）方法,对2000-2012年安徽省区域创新资源配置情况进行分析,研究结果表明：安徽省区域创新资源配置总技术经济效率、纯技术效率和规模效率都较高,但R＆amp;D活动人员投入和R＆amp;D经费投入有部分冗余.最后,给出了一些启示和建议.     

中国区域科技资源配置效率及影响因素分析

以RD人员全时当量等6个指标为科技资源投入,以专利申请受理量等5个指标为科技资源产出,应用熵权法计算各全国各地区2008-2015年的科技投入、产出的权重,应用指标体系法来构建科技资源配置效率模型,计算各地区科技资源配置效率及时空演进特点。应用ANN-GA方法,计算出科技资源配置效率与科技资源投入产出组合最优解,并与北京市进行比较,指导提升科技资源配置效率。     

双循环视角下工业企业创新资源配置效率研究

基于双循环视角,运用超效率DEA-Malmquist指数分析模型,对2016—2020年我国30个省（市）工业企业的创新资源配置效率及其动态演进进行研究,并用Tobit模型探索影响创新资源配置效率的因素.研究结果表明：(1)我国工业企业创新资源配置效率仍存在较大提升空间,企业创新资源投入结构扭曲与企业创新资源管理滞后是造成企业创新资源配置技术非有效的两大短板;(2)各省（市）之间的创新资源投入及配置效率存在显著差异;(3)国内市场与国外市场在双循环中对创新资源配置效率的影响不同.     

基于DEA与灰色关联模型的河南省物流效率评价研究

以河南省18地市为对象,研究物流业资源配置效率并分析对资源配置效率影响较大的投入或产出指标,为未来河南省物流业的良好发展提供决策支持.首先,运用DEA模型对河南省2011—2017年物流业相关数据进行分析评价.然后运用灰色综合关联分析法,找出对河南省物流效率影响较大的指标.结果表明,豫中和豫北地区资源配置效率相对较高,豫南和豫西等地资源配置效率较低,存在资源浪费等情况.货运总量和等级公路里程对河南省物流投入产出效率具有较大的影响作用.     

基于超效率DEA模型的中国高技术产业创新资源配置效率评价

高技术产业是技术密集型产业,其发展需要大量的技术创新为支撑,由于资源的稀缺性和投入的有限性,对资源配置效率进行评价十分重要。利用超效率DEA方法,对中国内地29个省市区高技术产业2009年的技术创新资源配置效率进行评价,并从投入冗余和产出不足两方面对创新资源配置无效的省市区进行原因分析,最后提出改进和提高配置效率的对策和建议。     

基于DEA方法下的我国金融资源配置效率研究

主要应用DEA方法对我国部分省份的金融资源配置效率进行研究,不同于其他研究,这里考虑了区域货币乘数的影响.研究结果表明,区域货币乘数对于一些省份金融资源配置效率确实是有影响的,尤其是对于西部地区的影响较大.因此,在对我国各省份金融资源配置效率的研究中,深入的研究区域货币乘数是有必要的.     

黑龙江省煤炭应急资源优化配置

近年来,黑龙江省煤炭企业虽然加大安全费用的投入,但应急事故情况依然相对比较严重,煤炭应急管理方面存在问题较多。为实现黑龙江省煤炭产业可持续发展、优化煤炭行业应急资源配置、使有限资源发挥最大效用,运用DEA法,采用DEAP2.1进行处理,对黑龙江省煤炭行业内部应急资源配置效率进行评价。结果表明:纵向来看黑龙江省煤炭应急资源配置效率损失主要由规模因素造成,投入冗余及结构不合理情况明显,与主要产煤区相比,技术水平也存在差距。利用投影分析为黑龙江省应急资源配置中投入和产出优化配置提供指导,只有从行业资源整合、统一行业制度入手,规模结构和技术效率同时优化,才能实现效率最优的结果。     

基于数据包络分析的区域网络信息资源配置研究

以网络信息资源配置情况作为研究对象,采用数据包络分析方法,从不同省份的网络信息资源投入和产出的角度,构建EDA指标体系.通过收集数据,运用DEA模型进行计算,得到区域网络信息资源配置效率情况,并进行了分析,提出了非DEA有效的改进方法.     

我国高等教育经费投入的资源配置效率评价——基于空间计量经济学的实证检验

基于我国2002—2014年的省级面板数据,借鉴并改造教育生产函数,采用空间计量经济学的研究方法,实证检验我国政府与市场的高等教育资源配置效率。结果发现:政府与市场的高等教育投入均能提高高等教育的产出效率,但市场的配置效率因高于政府而成为更富效率的一方;政府投入与市场投入在地理空间上具有较强的自相关性,空间杜宾模型验证了政府与市场投入的空间溢出机制,但直接溢出与间接溢出效应的作用机制截然相反。因此,为了进一步平衡政府与市场的关系,提高高等教育资源配置效率,可从三方面入手:一是在总量投入方面,要推进财政性与事业性高等教育经费投入的稳步增长,充分发挥政府与市场对资源配置效率提升的互补效应;二是根据市场投入在静态与空间效率评价中的优异表现,适时放弃当前高等教育发展中"存量决定增量"的投入模式,将增量部分的投入"外包"给市场,鼓励、引导和规范市场一方的私人高等教育投入,以政府宏观投入为龙头,以市场投入为着力点,全面激活高等教育资源的配置效率;三是在政府与市场的关系方面,中央—省级—地方三级政府可适当弱化自身"守夜人"的身份角色,适度放宽经济发达地区民营资本进入高等教育领域的限制,激发民营资本的投资意愿,同时在政策层面上进行方向性引导,扮演好服务者与监督者的角色。     

区域交通资源配置效率综合评估

为有效促进交通运输及区域经济的发展,有必要对区域交通资源配置效率进行综合评估。研究通过构建交通资源配置效率指标体系,提出了基于三阶段DEA-Bootstrap模型对区域交通资源配置效率进行评估。利用三阶段DEA模型剔除评估过程中的环境误差,引入Bootstrap方法克服DEA模型有效性值的内在依赖性,并以长江经济带11个区域为例进行案例研究。结果表明,剔除环境因素与随机干扰的影响,长江经济带交通资源配置效率为0.612,较传统DEA计算效率结果下降了0.189。解决技术投入冗余和促进规模效率发展是该区域交通资源高效配置的关键。可见,该方法可有效避免传统 DEA 方法在评估资源配置效率时的偏差,高效评估区域交通资源配置效率。     

试用关联度分析人才结构的合理性

人才,是经济社会活动诸多要素中最主要,最活跃的要求,结构合理的人才队伍才有可能产生高的效率和效益。本文应用灰关联度分析方法,以通信产业人才队伍为例进行分析,为制定合理的人才队伍结构提供了一种评价方法。     

利用网络资源拓展电力电子技术课程实验教学水平

电力电子技术课程具有很强的理论性、实践性和应用性,考虑到传统电力电子实验教学中种种不足,提出一种应用网络实验平台开展实践教学的新模式,并通过实例给出具体的实现方法。作为传统实践教学的有益扩充,该方法能节省实验资源投入,实验灵活高效,具有实验的先进性和创新性,能在提高学生动手实践能力的同时有效提高学生的创新能力和工程意识。     

智能化的电力安全文化评估模型与仿真

针对电力安全文化评估系统是一个复杂的非线性系统,构造了基于粗糙集-神经网络的智能化电力安全文化评估模型,通过粗糙集约简输入变量,提炼学习样本,再利用神经网络对其进行训练和评价.该智能模型避免了评价元素过多而导致的网络拓扑结构复杂、训练时间过长等不足,很好地解决了安全文化评价结果和评价元素之间的复杂非线性关系,具有良好的泛化能力,能够对电力安全文化状况做出准确有效的评估结论.     

基于ObjectARX的标牌印刷分色拼版的研究

为了提高标牌行业的绘制标牌的工作效率,操作流程的标准化,研究标牌参数化绘制方法及技术,结合Ob j e c t ARX2008与Visual Studio 2008中的C#进行了A u t o C A D的二次开发,详细阐述了标牌参数化分色拼版的过程,使标牌企业绘制人员在绘制的过程中,只需输入必要参数就可以由计算机自动分色拼版,从而大大提高了工作效率并扩展了CAD二次开发的范围。     

面向可持续发展的高新区健康评价理念

针对我国高新技术产业开发区创新投入和创新资源配置效率低下、创新功能不能正常发挥、创新活动和经济发展存在着波动等现象,基于生态学的视角,提出了高新技术产业开发区健康性概念及其必要性,并阐述了可持续发展的高新技术产业开发区健康性评价理念。     

降低OFDM信号峰均功率比的研究

OFDM系统的一大缺点就是有较高的峰值平均功率比(PAPR),大大降低了线性功率放大器的效率。本文提出一种用预编码(Precoding method)的方法来降低OFDM信号的PAPR,引入预编码矩阵将映射后的数据进行功率分配,从而达到降低PAPR的目的。该方法不影响频谱效率,不需要进行附加运算以及收发两端的握手信息。计算机仿真表明对传统的64个子载波OFDM系统PAPR有将近9dB的改善。     

标牌文本轮廓加粗绘制方法的研究

为了提高标牌行业的绘制标牌的工作效率,操作流程的标准化,研究标牌参数化绘制方法及技术,结合Ob j e c t ARX2008与C#进行了A u t o C A D的二次开发,详细阐述了标牌参数化绘图系统的结构、设计流程以及应用设计结果进行参数化绘图的过程,使标牌企业绘制人员在绘制的过程中,只需输入必要参数就可以由计算机自动生成所要绘制的轮廓加粗标牌文本,从而大大提高了工作效率并扩展了CAD二次开发的范围。     

混沌动态模糊神经网络及变压器故障诊断的应用

提出一种结合动态模糊神经网络和混沌优化算法的故障诊断方法,将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索.利用混沌优化的动态模糊神经网络建立变压器故障诊断模型,此模型不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使得每个输入变量和模糊规则都可根据误差减少率进行修正.仿真结果表明,混沌动态模糊神经网络算法精度高、迭代步骤少、收敛快,对识别和预测变压器状态具有较高的精度和效率,并可方便有效地应用到其他领域.