确定专家权重的数量积法及在排名中的应用

对群决策及残缺主观评价系统研究分析,发现直接对评分取均值排名会因专家打分尺度的不同带来较大误差,虽然T分数法可以将打分尺度统一,但是缺乏对专家评价对象不同的考虑.为减小此系统误差,提出了一种确定专家权重的数量积法,并将其应用于论文型竞赛排名系统.与传统方法及T分数法比较,对T分数求加权平均值排名,提高了主观名次与客观名次的重合度,减小了其乱序度.计算欧氏距离,证明新方法减小了评委打分的误差度及论文的争议度.     

主观评分的归一化算法及误差分析

在有多个评委参加的主观评分过程中,因各位评委在打分尺度上的严格程度不同,直接进行平均易造成较大误差。本文设计归一化算法将打分尺度统一,求出评分对象的归一化平均分。通过分析归一化前后评委打分的准确性和作品的争议度,证明该方法可有效消除主观评分过程中产生的部分误差。     

基于2016年NTI核安保指数的中国核安保状况分析

消减核威胁倡议组织(NTI)在2012年、2014年和2016年发布了旨在反映各国核安保状况的“NTI核安保指数”.在这三版指数排名中,中国的排名均较为靠后,在5个联合国常任理事国中排名最低,该排名在国内一直存在争议.因此,为了了解该指数对中国核安保状况评价是否准确,本文对NTI核安保指数的评分体系及计算方法进行详细阐述,旨在为相关部门提供评价的参考.同时,通过对比3年来中国得分的变化和2016年五常国的得分情况,总结中国近几年来中国核安保状况的变化,以及与其他四国的差别,分析中国得分较低的原因,为客观评价中国的核安保状况提供参考依据.     

基于主客观结合的现场评分模式的设计

在日常的一些比赛中,对选手的总体评分是先设计好一些评分项目,给不同的项目赋予一定的主观权值,然后评委针对各评分项目结合自己的经验、知识对参赛选手的表现做出评价,最后对各评分项目的得分乘以权值而得到。这是一种较为普遍的做法,该方法实现起来简单,但却存在不足。给不同的评分项目赋予权值带有很大的主观性,如有些评分项目由于某种因素大家普遍得分较高,权重也很大,最终的结果就没有体现个体的差异。本文采用的评分方法不是单一的依赖于主观的权值,而是将主、客观结合起来,得到一个更为合理的评分结果。     

基于主客观结合的现场评分模式的设计

在日常的一些比赛中,对选手的总体评分是先设计好一些评分项目,给不同的项目赋予一定的主观权值,然后评委针对各评分项目结合自己的经验、知识对参赛选手的表现做出评价,最后对各评分项目的得分乘以权值而得到.这是一种较为普遍的做法,该方法实现起来简单,但却存在不足.给不同的评分项目赋予权值带有很大的主观性,如有些评分项目由于某种因素大家普遍得分较高,权重也很大,最终的结果就没有体现个体的差异.本文采用的评分方法不是单一的依赖于主观的权值,而是将主、客观结合起来,得到一个更为合理的评分结果.     

辅助语音评分系统中一种流利度自动评分方法

流利度评分是目前计算机辅助自动发音评分系统中一个重要组成部分。为了解决流利度特征表述中和内容、韵律等高级表述技巧相关的广义流利问题,该文提出了一种能够全面客观地评价口语流利度通顺性和韵律性的评分方法。该方法除了通顺性之外,可以提取停顿、韵律、连读和失去爆破等特征;评分过程中,系统采用多层次融合方法,分别从句子级和篇章级提取流利度特征,其中篇章级得分由句子级加权得分和篇章级特征进行融合得到。在实验中,分别以机器得分和人工平均分的相关度、均方差等指标比较了多元线性回归(LR)、BP神经网络、支持向量回归机(SVR)3种算法的性能。结果表明:基于非线性建模的BP神经网络和支持向量回归机拟合的得分模型要好于多元线性回归;该方法可以作为一个重要指标,应用在计算机辅助语音评分系统中。     

2018年中国31个省市区应急表现能力评价

 应急表现能力评价是分析全国不同地区应急管理成效、总结应急处置经验的重要环节。从“预防-准备-响应-恢复”4过程出发，对全国各省市及自治区应急工作进行系统梳理并通过德尔菲法设置指标、专家打分法对各区域进行评分并排名，生成2018年度全国31个省市区应急表现能力排名。分析了各省市应急管理流程中普遍存在的问题并给出了建议。     

基于网络的说课评分系统的设计与应用

开发基于网络的说课评分系统,将传统的纸质评分系统进行的各项功能经由网络完成,提高了教师,专家评委和教育主管部门的参与程度,保证了评分的客观公正性,增加了各评分小组排名的准确性,提高了评分工作工作人员的效率。     

基于粗糙集及蒙特卡洛的化工园区油库火灾爆炸突变级数评价

通过应用基于粗糙集的突变级数方法和蒙特卡洛指标打分方法实现较为客观的油库安全评价,以突变级数理论作为评价方法主体,实现无权重客观评价,因为突变级数方法对于评价指标数目有要求,故对于指标超过要求数目的指标层,应用粗糙集理论实现其指标约简;专家打分阶段选择性采用"给出得分区间"、"给出得分分布"以及"精确打分"等任意一种方法实现打分,之后结合蒙特卡洛模拟产生服从给定区间或分布的随机得分,从而实现指标打分的客观化;汇总蒙特卡洛方法产生的多组突变级数评价结果,分析并得到评价等级.     

关于评委评分的评价模型

通过对评委评分数据的分析和研究, 构建了一套评价评委评分的数学模型. 该模型较准确地反映了各评委对评分标准的把握程度, 继而讨论了评委评分的合理性和有效性.     

用BP算法实现待开采煤层自然发火危险性预测

煤炭自然预测预报是一定周围环境和条件下煤炭自然的发生发展以及变化速度和危险程度给出正确的判定。本文应用神经网络中的BP算法，建立了工采煤层自然发火危险性程度评价集合预测模型，在MATLAB软件一半下给出了解算方法。并举例说明了该方法的实用性和可靠性，绘制了误差变化曲线。该方法对矿井各类灾害事故的预测预报具有一定的指导意义。     

对按成绩定名次方法的改进

文[1]以第34届世界体操锦标赛部分决赛项目的评分结果为例，分析了在主观评分项目比赛中，传统的以最后得分判定名次的方法(以下称为方法1)存在的不足。提出了运用秩分判定比赛的名次，文[1]采用的是符号秩分的方法，区分度较小。本文提出了另一种改进方法，基本克服了方法1存在的不足。     

关于公允竞走观察状态的研究

采用实验法、数理统计法和比较分析法，对3种颜色、4种不同观察状态下人体双眼的闪光融合频率(CFF)进行研究．结果表明：颜色因素、原地站立观察和放音乐时观察对双眼的CFF有显著影响，客观上会造成竞走执裁时的不公允；停止放音乐和走动几步后观察会削弱这种影响．建议竞走比赛时停止播放音乐，同时裁判员在自己负责的区域内适当走动，以提高执裁水平．     

改进的灰色拓扑预测在指导考生填报志愿中的应用

改进的灰色拓扑预测结合了GM(1,1)模型、拓扑预测与最小二乘法.它通过对一些具有波动性的少量数据进行分析得出比较接近实际的预测值,较大程度上减少了误差.本文通过使用该算法,很好地对高考考生填报志愿时要报考学校的下一年分数进行了预测,验证了它的实际运用价值.     

基于群体智慧的电影排序模型

利用新浪微博的微群信息,在蚁群算法的基础上,提出了一种基于群体智慧思想的排序模型(ACOR),通过结合用户的偏好及电影热度对电影进行综合排名.同时考虑了微博中的情感因素,分析用户对电影的情感倾向并计算其情感值.最后,根据群体形成的情感积累值对热议的电影排序.实验结果表明:该模型更符合用户的偏好,并具有一定的实时性,可以有效地为用户提供相关电影信息.     

自然科学论文中摘要写作应涵盖的主要内容之浅见

摘要是学术论文的精华所在,是展示学术水平信息的窗口,是被收录和被运用的主要依据之一。摘要的内容是衡量摘要质量的决定因素。通过对林业科学等多种国家级自然科学期刊近年来所登刊的800多篇学术论文的中外文摘要开展检索并上传到网上,发现凡是被国内外收录和被引用频率高的学术论文,其摘要的内容既包括了目的、方法、结果、结论等传统4要素,又增加了创新或特色、展望等新内容。说明当代自然科学学术论文摘要的内容既要反映论文的完整性,更要反映论文的创新性和展望研究领域的发展趋势。     

激光数字平面检测系统的误差分析与应用

根据对实际光学平面玻璃表面误差检测结果的分析，深入地研究了激光数字平面检测系统中的理论误差与系统误差，提供了如何根据拟合干涉波面的Zernike多项式的系数对被测表面误差类型的判别方法，并对干涉条纹数量和拟合Zernike多项式阶的大小对精度的影响进行了研究。     

基于贝叶斯优化注意力机制LSTNet模型的短期电力负荷预测

为更充分挖掘多元负荷序列间的有效信息,从而提高预测精度,提出了一种集成贝叶斯超参数优化算法、注意力机制的长期和短期时间序列网络（long and short-term time-series network with attention,LSTNet-attention）以及误差修正的短期负荷预测模型。首先,构建基于贝叶斯优化的LSTNet-attention模型进行初步预测,利用贝叶斯算法优化模型多个结构参数,降低人工设置参数的随机性,并通过注意力机制合理分配特征权重;然后,通过基于贝叶斯参数优化的极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)误差修正模型来挖掘初步预测误差序列中潜在、未被利用的有效信息,进行误差预测和修正,进而得到最终的预测结果。通过使用澳大利亚某地真实负荷数据进行实证分析,实验结果表明,所提预测模型相较于其它模型具有更好的预测效果,可为负荷预测等工作提供一定参考。     

叉车内燃机润滑油变质趋势分析

利用铁谱分析技术结合部分理化指标，通过对数台叉车内燃机的系统跟踪监测，给出了实际工况下内燃机在用润滑油变质趋势图，据此拟合出了数学模型，并对这种变化趋势的形成作了较为深入地理论探讨对于严格控制和判断润滑油质量的变化程度以及润滑油的更换期都有着指导意义，同时为开发新型润滑油提供了一种可行的检测方法     

论无标度网的增长和择优

增长和择优机制是无标度网络中两种重要的演化机制,已发现比较重要的择优机制有度择优和秩次择优,比较重要的增长方式有星形图增长和完全图增长.该文首先分析了秩次择优机制对网络度指数的影响,指出可以利用秩次择优来构造度指数在较大范围内变化的模型. 接下来分析了星形图增长和完全图增长的优缺点,并提出了更符合实际情况的模体增长方式,然后结合秩次择优机制和模体增长方式提出了一个新模型——模体增长秩次择优模型,该模型除了具有较宽的度指数范围外,还在度指数大于2.5时具有独立于网络规模的群集系数.