基于格序偏好距离的群决策方法

针对决策者具有格序偏好结构的群决策问题,提出了一种基于偏好距离测度的群决策方法。该方法定义了格上偏好关系的一种距离测度,并算出二元关系之间的距离;利用偏好关系之间的距离建立一数学模型,结合优先原则和集结规则将个人偏好集结成群体偏好,并将该决策方法推广到专家权重信息不能完全确定的情况。给出了应用该方法的具体步骤,举例说明了该方法的可行性。     

稻草快速热解半焦的CO_2气化动力学

利用热重分析仪研究了快速热解温度为400,500,600℃时得到的稻草半焦的CO2气化动力学。研究了温度为850,900,950,1 000℃时半焦的CO2气化过程。结果表明,随着稻草热解温度的提高,半焦的气化反应速率呈下降趋势。利用随机孔模型进行了模拟,并计算出了其动力学参数。结果表明,随机孔模型能较好地反映快速热解稻草半焦气化反应速率达到最大值后再下降的现象,与实验结果相吻合,半焦的活化能随着快速热解温度的升高而升高。     

特定配置下双基地雷达系统建模

由于与系统配置的密切关系,双基地雷达系统在建模时具有较大的不确定性。从传统单基地雷达的建模方法入手,利用几何分析的方法,建立了目标向双基地雷达发射站直行临近的低空目标回波模型,并对其进行了精度分析;在此基础上,进一步得到了矩形脉冲信号模糊函数的数学表达式及模糊图,从而为双基地雷达的低空目标建模和性能分析提供了一条新思路。     

阿德福韦酯的合成工艺优化及质量控制

阿德福韦酯是开环膦酸核苷酐类抗病毒药物,是阿德福韦的酯类前体药物,具有广谱的抗病毒活性.阿德福韦酯合成工艺中的酯化反应,质量不稳定,收率较低.在现有合成工艺路线文献报道的基础上,通过对反应温度、 反应时间、 投料比等因素的研究,重新优化合成工艺,并进行质量控制.采用正交设计法,重点考察反应温度(A)、 投料比(B)、 ...     

数据驱动营销使能下制造商平台模式选择研究

研究了制造商在混合型电商平台上5种销售模式:分销模式、使用平台物流的代理模式(FBP)、非平台物流的代理模式(SOP)、分销+FBP模式、分销+SOP模式的选择问题.分别构建了不存在数据驱动营销(DDM)和存在DDM两种情形下电商供应链模型,刻画了不同条件下制造商的最优销售策略.研究表明:不论是否存在DDM,纯代理模式所获取的盈利总是低于分销+代理模式,因此FBP和SOP作为严格劣势策略而始终被剔除在外.若不存在DDM或DDM的效率较低,制造商在佣金费率和单位销售成本均较大时选择分销模式,反之选择单位销售成本相对较低的代理渠道组成分销+代理模式.有悖于直觉,当DDM的效率较高时,佣金费率低诱导制造商选择分销模式,高佣金费率反而使制造商倾向分销+代理.最后通过数值模拟扩展分析了制造商和平台的利润增长率变化以及消费者剩余和社会福利的多寡.     

兰州铁路局机车乘务员超重、肥胖现况调查研究

为了解兰州铁路局机车乘务员超重、肥胖的发生现状,整群抽取2013年兰州铁路局某机务段机车乘务员职业体检中身高、体重数据资料计算BMI值,筛查超重和肥胖人群。结果显示兰州铁路局机务段机车乘务员超重、肥胖的检出率为46.38%和12.59%,并且有随工龄和年龄增加而增加的趋势。兰州铁路局机务段机车乘务员超重、肥胖的检出率较高,值得关注。     

基于效用函数的异构网络负载均衡算法

提出了一种基于效用函数的异构网络负载均衡算法.该算法通过网络参数的定时测量,得到各性能指标的效用函数,经过归一化和权重处理,选取重负载和轻负载的小区,并选取资源利用效率低的业务终端,通过终端的转移实现负载均衡.仿真分析表明,该算法能够有效提高网络吞吐量,降低网络阻塞率,并减少网络时延.     

灰色关联度分析在玉米育种中的应用

利用灰色关联法对10个不同的玉米组合的F1代主要农艺性状（百粒重、穗长、穗粗、秃尖、穗行数、行粒数、株高、穗位高）的相关性进行了分析．结果表明：在研究的10个玉米不同组合中,杂交组合的表现由好到坏依次为：NHO049,BS387,FH661,LW33,LN106,渭丰106,FH663,秀青74-9,     

纤维再生微粉水泥基复合材料断裂性能分析

基于三点弯曲试验,研究水胶比、再生微粉取代率、纤维种类对纤维再生微粉水泥基复合材料(FRPCC)断裂性能的影响.根据双K断裂参数分析各因素对FRPCC的增韧效果,并结合微观形貌分析各因素对FRPCC韧性的改善机制.结果表明：水胶比增大使纤维再生微粉水泥基复合材料失稳韧度先升高后降低;断裂韧度随着再生微粉取代率提升呈现先增后减的趋势;单掺玄武岩纤维(BF)会使FRPCC脆性增加,聚乙烯醇纤维(PVA纤维)占比增大能够明显提升FRPCC的断裂韧度;当水胶比为0.28、再生微粉取代率为45%、复掺0.2%玄武岩纤维和1.7%PVA纤维时,微观结构紧密,断裂韧度最优.