自主创新能力影响因素的模糊聚类分析——基于国家重点实验室的研究

通过设计国家重点实验室自主创新能力影响因素问卷,对国家重点实验室人员进行随机调查,收回有效问卷370份。运用模糊聚类分析法,建立国家重点实验室自主创新能力影响因素模糊聚类分析模型,利用调查数据,对83个具体影响因素的重要程度进行了分析,进而聚类为7个层次的影响强度,实现了各影响因素的主从排序和重要程度评价。这对于识别和把握国家重点实验室自主创新能力形成和演化的关键因子,探索提高自主创新能力的有效路径具有现实指导意义。     

甘肃省工程技术研究中心现状及成效分析

工程中心是甘肃省政府加强省内相关行业基础研发能力、产业化能力的重要举措。这种机制是把科研、生产紧密结合起来,以市场化的方式运作,工程中心的研究课题来自企业创新和发展需要,研究的模式与方法是利用依托单位的试验室成果,在工程中心的小试和中间试验装置上验证,成功后立即在工业企业推广应用,大大缩短了科研和产业化之间的路程,而且工程中心可以充分利用社会资源与高校院所的科研力量,与企业创新成果相结合,快速提升行业技术水平与创新能力。工程中心已经成为甘肃省技术创新和成果转化的重要平台,为本行业共性技术、关键技术的工程化、配套化和产业化的开发发挥了重要作用,一批新技术、新成果得到转化、推广,促进了技术的交流和人才的培养,为甘肃省相关产业的发展提供了技术支撑,取得了较好的经济社会效益。     

甘肃省企业创新活动评价与分析

企业是一个国家或地区经济发展的微观主体,也是自主创新的主体;提升企业的自主创新能力对于提高整个国家核心竞争力,对实现国民经济提质增效、转型升级起到极为关键的作用。文章基于甘肃省2084家规模以上工业企业,102家特、一级建筑业企业和1812家服务业企业开展创新调查的样本数据,并结合甘肃省企业家创新活动问卷调查结果开展研究与分析,找出制约甘肃省企业创新的因素,提出相应的对策建议。     

教育部有色及贵金属隐伏矿床勘查工程研究中心建设探索

针对有色及贵金属隐伏矿床勘查工程研究中心建设目标，对其建设进行探索研究。提出工程中心的建设应坚持研发特色，强化自主创新能力的提高；应以产-学-研基地建设为纽带，带动成果的工程转化与推广应用；应以灵活的人才流动体制与人才培养机制，以及科学的信息化项目管理与评价制度确保工程中心高效运行；应以多元化融资，改善中心软硬件环境，以此全面带动工程中心建设。     

舒城特色的自主创新之路

<正>近年来,舒城县科技局深入贯彻落实科学发展观,坚定不移地实施"科教兴县"战略,积极构建科技创新体系,走出了一条具有舒城特色的自主创新道路。自主创新环境不断优化。通过强化政策落实、开展企业管理能力研讨会、深入科技专家大院调查等系列活动,优化了自主创新环境。企业自主创新能力不断提高。高新技术企业、高新技术产品认定;创新型企业申报、省级科技成果鉴定;技术中心、工程中心的培育取得一系列成果。2012年,申报省级高新技术     

甘肃工业企业自主创新能力评价分析

创新是企业科技竞争力的核心。更是企业谋求成功的关键。根据工业企业的特点与企业自主创新能力的构成要素,构建了企业自主创新能力的评价指标体系。运用因子分析法分别从地区、行业等不同角度对甘肃省工业企业的自主创新能力做了详细地实证研究。然后根据评价结果从不同角度提出了提高企业自主创新能力的建议。     

甘肃省高技术产业发展的趋势和对策

1 甘肃省高技术产业发展的现状“十一五”期间,甘肃省以电子信息、新能源、新材料、生物医药、现代农业为重点,积极实施高技术产业专项工程,进一步强化自主创新能力,大力推进高技术产业化,产业链建设初见成效,产业聚集效应明显增强,产业规模不断扩大.2010年,全省实现高技术产业增加值107.24亿元,是2005年的1.83倍,有力地促进了产业结构的优化升级.     

数据挖掘中一种高效的聚类通用框架研究

随着传感器和互联网技术高速发展,数据集的规模激增,但系统的存储和处理能力仍然滞后。针对目前的数据聚类算法所需的测量值数目较多、时间开销大的不足,为了高效地解决大型数据集中的数据聚类问题,提出了一种主动式分层聚类通用框架,通过在小型数据集上重复运行离线聚类算法,既保证了算法性能,又降低了测量值计算复杂度和运行时间复杂度。然后,基于谱聚类算法讨论了本文框架,理论分析结果表明,利用O(n lg2n)个相似性数据可以恢复规模为Ω(lgn)的所有聚类,对包含n个对象的数据集,其运行时间为O(n lg3n)。最后,通过全面的仿真实验,证明了所提框架的其他优异性能。     

基于GA与DSM的飞行机务保障价值流层次分割优化

针对保障任务交互复杂、作业流程刚性较大等问题,提出一种基于设计结构矩阵和遗传算法的飞行保障价值流层次分割优化方法。建立了真实情况下的飞行机务保障价值流传递模型,根据价值流时滞槽蓄特性分析结果,提出了通过价值活动聚类优化改善价值流通能力的思路;设计了遗传算法与DSM组合聚类优化具体步骤,并给出了DSM模型与聚类情况的映射关系;建立了基于聚类权重、聚类规模以及聚类总数的适应度函数和保障活动价值传递增益参数,进行价值活动遗传聚类算法和聚类活动解耦优化算法设计。最后,结合某机务大队保障实例对算法进行验证,结果证明所得飞行保障价值流的优化模式有效可行。     

企业自主创新的动力机制及速度模型的构建

自主创新一直是政府和理论界长期关注的课题。影响企业自主创新的因素有哪些？为什么相同规模的企业自主创新速度不同？如何提高企业的自主创新能力？针对上述问题,本文对企业自主创新的内部和外部因素以及实现机理进行了分析,并尝试构建了企业自主创新的速度模型,最后提出了有关提高我国企业自主创新能力的建议和措施。     

Web用户聚类研究

Web日志数据的海量增长,要求聚类算法能高效的从海量数据中得到满意的用户聚类．本文提出了一种新的聚类算法,在聚类前,利用用户兴趣度对海量数据集进行约简、减小数据计算规模,然后再对Web用户进行聚类．实验证明这种方法能减小数据规模、提高聚类效率,并得到满意的用户聚类．     

甘肃省智慧城市评价体系研究

建设具有西北特色的甘肃省智慧城市,提升当地群众的获得感和满意度,提升城市整体的治理能力和服务水平具有重要意义.根据智慧城市的相关要求,研究建立甘肃省智慧城市评价体系.根据2019年的《甘肃省统计年鉴》选取了符合智慧城市的7个一级指标和25个二级指标,然后利用因子分析法计算出了 14个地区的各个一级指标的综合得分和排名,利用系统聚类法将14个地区分成4个级别加以评价,为甘肃省智慧城市建设与发展提供新思路.     

甘肃省创新型企业发展问题与建议

全面实施创新发展战略,加快推进创新型企业建设,打造大批具有较强自主创新能力和具有较强国际竞争力的创新型企业群体是建设创新型甘肃的重要任务,本文在分析甘肃省创新型企业发展问题的基础上,提出了促进甘肃省创新型企业发展的建议。     

运用多元统计分析综合评价甘肃省区域经济效益

本文利用多元统计分析中的因子分析法,选用9个主要经济指标综合归纳为一项综合指标对甘肃省各地区经济效益进行综合评价和分析.在此基础上应用聚类分析法把甘肃省各地区进行了等级划分.     

试析甘肃省根茎类中药材机械化收获技术发展现状

随着农业领域科技术水平的不断提高,机械化收获技术被广泛地运用,甘肃省根茎类中药材产业规模优势巨大,发展机械化收获技术有利于全省根茎类中药材整体产量和成品质量的提高,将会带动甘肃省优势产业科技水平的提升和地区的经济发展。本文从根茎类中药材机械化收获技术的需求背景、影响因素、存在的问题出发,分析了甘肃省根茎类中药材机械化收获技术的发展现状,并提出对策建议。     

大规模数据集聚类的K邻近均匀抽样数据预处理算法

为解决基于密度的聚类算法处理大规模数据集效率低和存储开销大的问题, 提出一种分片的基于K邻近关系的空间均匀抽样算法作为聚类应用的数据预处理过程, 将数据集分片,按密度降序方式去除数据集中部分样本的K邻居, 将剩余样本作为抽样样本, 在保证精度的同时, 可以降低数据规模, 提升计算效率. 实验结果表明, 在数据规模较大且保证聚类结果准确性的前提下, 通过降低聚类数据规模, 可以有效提升聚类效率.     

慈溪：着力构建民企自主

近年来。慈溪市针对大部分民营企业自主创新能力相对较弱的实际。以政策推动和政府服务为主要手段。着力构建民营企业自主创新支撑体系，充分实现政府和企业、高等院校、科研机构等创新实体的良性互动。经过几年的努力，该市的民营企业自主创新能力得到了很大的提升。企业自主创新的主体地位进一步确立。目前全市规模以上企业高新技术产品产值占规模以上企业工业总产值比重达到45％，     

甘肃省高新技术企业发展格局研究

本文基于我国西部12省市的高新技术企业统计数据,简要介绍了甘肃省高新技术企业的发展状况,并根据高企的科技投入与产出、企业覆盖率遴选多项重要指标,对西部12个省市进行系统聚类,得到甘肃省高新技术企业的发展水平在西部地区的区位划分。继而聚焦甘肃,分别从高企的行业大类、技术领域、收入规模、企业类型四方面对全省高企的发展进行系统分析并针对存在的问题提出相关的发展建议。     

“十五”期间甘肃省专利产出比较分析及发展对策研究

通过分析"十五"期间甘肃省专利申请、授权、申请人分类变化及地域分布等产出的基本特征,并同西北其它省区进行比较研究,进一步认识甘肃省专利发展现状及问题,提出了甘肃专利发展对策建议,为"十一五"期间甘肃深入实施专利战略和自主创新能力提供决策支持。     

基于聚类分析的高新技术产业自主创新环境评价研究

根据高新技术产业特点,构建高新技术产业自主创新环境评价指标体系,采用统计数据,运用CURE聚类算法对高新技术产业自主创新环境进行评价,并从政策环境、市场环境、人才环境方面进行细化分析,进一步分析高新技术产业自主创新环境.