基于DEA模型的网络安全非均一评价方法

针对网络安全评价问题,基于数据包络分析(DEA:Data Envelopment Analysis)原理,引入了一种处理只有输出指标的最优偏离DEA模型,建立了网络安全评价的非均一模型和方法。该方法把权重系数作为数学规划模型的变量,通过优化方法求解,而不需要事先确定评价指标的权重系数,克服了传统的网络安全评价模型和方法因需对建立的评价指标事先确定权重系数,使评价结果受到人们主观判断的影响,从而使评价结果更加客观公正。实例分析验证了模型与方法的有效性。     

DEA交叉评价法在高校效益评价中的应用

简要介绍DEA方法,着重采用改进的DEA交叉评价法对国防系统7所高校的数据进行分析,进而对其办学效益进行排序。结果表明,7所高校的投入产出基本达到最优,反映了它们在当前建设阶段所取得的积极成果。     

Escherichia coli K-12 undergoes adaptive evolution to achieve in silico predicted optimal growth

Annotated genome sequences can be used to reconstruct whole-cell metabolic networks. These metabolic networks can be modelled and analysed (computed) to study complex biological functions. In particular, constraints-based in silico models have been used to calculate optimal growth rates on common carbon substrates, and the results were found to be consistent with experimental data under many but not all conditions. Optimal biological functions are acquired through an evolutionary process. Thus, incorrect predictions of in silico models based on optimal performance criteria may be due to incomplete adaptive evolution under the conditions examined. Escherichia coli K-12 MG1655 grows sub-optimally on glycerol as the sole carbon source. Here we show that when placed under growth selection pressure, the growth rate of E. coli on glycerol reproducibly evolved over 40 days, or about 700 generations, from a sub-optimal value to the optimal growth rate predicted from a whole-cell in silico model. These results open the possibility of using adaptive evolution of entire metabolic networks to realize metabolic states that have been determined a priori based on in silico analysis.     

含特殊需求的灵活接驳公交服务区域与路径选择

针对国内特有的“小区型”住宅开发特点以及不规则路网等情况,在给定乘客需求以及车队规模的条件下,基于网络模型建立了一个同时求解最优服务区域和车辆服务路径的双层混合整数线性规划模型.该模型的上层目标是最大化服务的乘客数量,同时下层目标是最小化运营者的运营成本.同时就模型的求解给出了一种启发式算法以期在合理的时间内求解出可接受的方案.最后通过案例分析验证了模型和算法的有效性.研究结果表明:启发式算法得到的近似最优解与最优解的差值最大在15%左右,同时单位乘客运营成本的差值在10%以内.     

基于径向基函数网络的非线性通用模型控制

为了克服通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性,提出了一种基于神经网络的通用模型控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证通用模型控制策略的可实现性。其参考轨迹是一条典型的二阶曲线,由于径向基函数网络具有许多优点,该控制策略中的神经网络为径向基函数网络。该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。     

基于DEA方法的陕北退耕还林(草)模式研究

运用数据包络分析方法研究陕北退耕还林的运作模式，建立了陕北退耕还林(草)的DEA模型．将指标对应数据代入模型，通过分析求解出非有效决策单元，并运用数据包络分析方法的基本原理对非有效决策单元进行调整，由此得到的数据对陕北地区退耕还林工程具有良好的指导意义．     

基于数据包络分析的电网企业经营轨迹研究

通过分析历史状况、总结前人的研究成果,并根据电网企业运行效率的理论构建DEA模型,对我国25个省电网的企业运行轨迹进行分析．研究表明：我国大部分省份电网企业运行效率处于最优发展轨迹上,规模适度是~41＂1的显著特征;少部分省份电网企业弱劣于最优发展轨迹,规模效率较低是主要原因,规模报酬递增是他们的趋势;其余省份电网企业劣于最优发展轨迹,同时表现为规模效率较低和技术效率较低,投入冗余、产出不足是最大特征．对电网企业生产效率进行监管时要考虑到各省份电网企业之间生产力分布的不均衡性及其客观原因．     

用DEA方法确定生产函数的一点注记及决策单元DEA有效的条件

本文用一个例子说明了用DEA方法确定生产函数及边际参数的不确定性;证明了DEA有效性(C~2GS~2)在正严格保序变换下的不变性;最后给出了单输入单输出系统下决策单元为DEA有效(C~2GS~2)的充要条件及最优解唯一的条件。     

用数据包络分析法评价可加工陶瓷材料的可加工性

为了客观评价陶瓷材料的可加工性，建立了可加工陶瓷材料可加工性评价的数据包络分析模型．选取被评价的可加工陶瓷材料为决策单元，将材料的性能参数经过数据处理后作为决策单元的输入指标，将材料的加工过程参数经过数据处理后作为决策单元的输出指标。分别生成决策单元的输入指标数据序列和输出指标数据序列，并构造数学规划模型，根据优化理论求出可加工陶瓷材料决策单元的最优解，通过比较最优解评价材料的可加工性．以5种复合陶瓷Ce-ZrO，／CePO4作为评价实例，综合考虑可加工陶瓷材料性能参数和加工过程参数之间的关系，获得材料的可加工性排序．评价结果表明，数据包络分析法能够客观评价可加工陶瓷材料的可加工性．     

钢铁生产过程富余煤气动态优化分配模型

基于混合整数线性规划,以操作成本最小为目标函数建立了富余煤气优化分配模型.与前人的优化模型相比,本文模型选取了较短的时间步长,并考虑了锅炉权重因子及煤气柜权重因子对优化结果的影响.根据国内某钢铁企业生产数据进行计算,发现优化结果对煤气柜权重因子和锅炉权重因子敏感,因此合理确定煤气柜权重因子和锅炉权重因子十分重要.优化模拟计算与现场经验调度的结果相比,降低了煤气柜储气量波动,提高了锅炉45.9%的发电量,煤气系统运行稳定性增强.     

数据包络分析方法在胜利油田投资效益评价中的应用

运用数据包络分析方法 (DEA)对胜利油田 1986— 1998年的投资效益进行了科学评价 ,建立了评价胜利油田经济效益的DEA计算模型 ,给出了评价指标。利用DEA模型对胜利油田开发中的基础数据进行了定量分析 ,并针对目前油田开发管理中存在的问题提出了相应的对策。该研究结果为油田投资决策和经营管理提供了一定的科学依据。     

数据包络分析过剩模型用于经济效率评估

介绍数据包络分析（DEA）模型及DEA有效的概念,建立了DEA过剩模型并讨论过剩分析方法的进一步扩展,应用DEA过剩模型对我国传统产业纺织,化工,冶金工业领域中投入产出效率进行了实例研究。     

决策单元取数一致准则下的灰区间DEA效率研究

当决策群体的输入输出变量为区间灰数时,假设各决策单元在同一指标下的灰区间变量取数一致。基于取数一致灰数大小比较的相关结论,建立了求解DEA效率区间上、下界的线性规划方程。灰区间DEA效率求解方法有两个优点:一方面,取数一致的假设体现了被评价决策单元和参考决策单元的竞争公平性;另一方面,求得的DEA效率区间长度较小,不确定性低,提高了信息不完全条件下采用灰区间DEA模型对决策单元进行有效性评价和效率评估时的分辨力。     

宗合评价法在农机化贡献率分析中的应用及Math CAD求解方法

农业机械化对农业生产起了很大的作用，测算其贡献率有助于从总体上把握农机现状和发展，为管理者提供参考依据。本文运用综合评价法测算与分析了新疆生产建设兵团的农业机械化贡献率，并给出了用Math CAD求解农业机械化贡献率的方法。     

Comparative Study on Efficiency of the Seaports in China and Korea

The efficiency of the seaport has been variously studied utilizing either data envelopment analysis( DEA) or stochastic Frontier analysis( SFA). Given the strengths and weaknesses associated with these two approaches, applying both models to compute efficiency estimates for the 11 seaports of the China and Korea from 2012-2016 and comparing the results obtained. Main finding facts of this paper are as follows:( i) there are some differences among relative efficiency levels,but almost no differences among efficiency ranks in DEA and SFA results.( ii) The tendency of VRS is stronger in Chinese coastal seaports during the past several years.( iii) The values among seaports in SFA model are relatively smaller than those in the DEA models. The results show that the efficiency of major seaports in Korea is far lower than that of ports in China.     

基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具.利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型.计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果.     

无显性投入不确定DEA模型及应用

引入2种新的无显性投入的不确定数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)模型,无显性投入的区间值DEA模型(IDEA-WEI)和无显性投入的模糊值DEA模型(FDEA-WEI),并将IDEA-WEI模型应用于一流学科建设绩效评价,FDEA-WEI模型应用于一流学科周期建设绩效评价,实验证明了提出的无显性投入的不确定DEA模型的有效性.     

软件定义网络中基于优先级的在线流调度策略

为了保证服务质量(quality of service, QoS),进入网络中的数据流可被赋予不同的优先级。在未来到达流请求信息未到达的情况下,进行在线优先级流调度,以最大化网络吞吐量是一项挑战。基于网络带宽资源、请求流的优先级和带宽需求的约束研究了软件定义网络(software defined networking, SDN)中的在线流请求调度策略。首先,提出了流路由成本和利润的概念,并创新性地设计了一个考虑边际成本的模型来描述链路资源和路由路径的使用成本。然后,将优先级流请求调度问题刻画为混合整数线性规划模型(mixed integer linear programming, MILP),提出在线优先级流调度算法(online priority traffic scheduling algorithm, OPTSA)来求解,最后分析了OPTSA的竞争比。仿真结果显示,与基准算法相比,所提出的算法可以确保网络负载均衡,同时有效提高网络的累积带宽和吞吐量。     

单抓钩周期性排序模型及其启发式算法

为了解决印刷电路板化学处理的排序问题,给出了一个新的单抓钩周期排序的混合整数规划模型,并针对该模型提出了结合线性规划模型的启发式算法．示例表明,该方法可以在短的计算时间内产生合理的排序,在适当条件下,混合整数规划模型可以结合搜索和线性规划模型以求得近似解     

数据包络分析(DEA)模型最优解之间的对应关系

根据面向输入及面向输出的DEA模型给出3个定理，说明面向输入及面向输出的DEA模型最优解之间的关系。