基于知识管理的知识型员工流失风险防控体系

作为知识和科学技术载体的＂知识型员工＂是企业获取、保持和提升竞争优势的关键性资源,知识型员工的流失给企业带来诸多不利影响。构建基于知识管理的＂事前、事中、事后＂三位一体的风险防控体系,可以全面提升企业知识型员工流失风险的管理能力。     

多属性综合评价的一种新方法

本文针对多属性的综合评价问题, 提出了一种先分类后排序的综合评价方法。这种方法可使评价指标的权重系数的作用发挥得恰到好处, 从而避免了排序的“串套”现象。此外, 该方法还具有简单、合理, 便于应用等特点。最后, 应用本方法对我国重点钢铁企业的发展状况进行了综合评价, 并与用原有方法的评价结果作了比较。     

一种模式导向的评价决策支持系统

针对综合评价问题的复杂性、动态性,提出了一种"数据集-方法集-结果集-组合评价-神经网络"(DMRCN)的整体评价模式,并以此模式为主线开发了一套具有集成、智能、通用等特征的集成式智能化评价决策支持系统(IIEDSS).组合评价与神经网络的结合运用是IIEDSS的重要特征,该方式能够有效提高评价结论的可靠性及知识存储利用的效率.开发完成的系统拥有很强的可拓展性,具备了求解大型、复杂评价问题的框架结构.作为应用案例,该系统已成功应用于政府领导班子的绩效评价问题中.     

线性无量纲化方法的结构稳定性分析

针对多种无量纲化方法共存却无统一的优劣甄别标准问题,对几种常用的线性无量纲化方法的稳定性进行分析,在此基础上,提出了一种新的无量纲化方法。界定了稳定性分析视角为噪声干扰,即异常值的出现对于数据无量纲化结果的影响;对无量纲化方法的稳定性测度进行了定义,并基于蒙特卡罗仿真的思想给出了对无量纲化方法稳定性进行测度的标准仿真策略,据此对无量纲化方法的稳定性进行分析及比较,并给出相关结论;在此基础上,提出了一种新的且具有较高稳定性的无量纲化方法。     

基于评价局部环境的双目标协同优化评价法

称评价局部环境是根据具体评价问题生成的,以评价参与者为节点,参与者之间的评价关系为链接构成的评价群体网络结构.通过将节点(评价参与者)网络结构信息与节点(评价参与者)属性信息融合,根据评价群体网络结构特征寻找适当的群组评价方法,构建群组评价的平面数据集并开发了平面密度加权平均算子(平面密度加权算术平均算子(PDWA算予)和平面密度加权几何平均算子(PDWGA算子)),通过对评价群体类型具有一贯性或可变性区分,定义了评价群体的合作型协同和竞争型协同,构建相应的规划模型对不同类型的评价群体进行优化,应用平面密度加权平均算子对评价信息进行集结从而得到最终评价结果.     

一种基于部分样本类别判定的聚类分析方法

针对传统聚类分析中,指标权重一般由专家直接给出,然后再在此基础上进行聚类分析的不足,提出了一种基于部分样本类别判定的聚类分析方法.首先对部分样本进行类别归属判定,然后利用类内聚类样本之间的距离应尽可能小的原理建立规划模型,通过"反推"的方式诱导出合理的权重信息,再据此进行样本聚类.该方法主要用于解决聚类样本较多,且聚类样本的指标权重难以显性确定情况下的聚类分析问题.最后给出的一个算例验证了所提方法的有效性.     

新甲型H1N1流感病毒血凝素基因(HA)突变网络结构

构建了新甲型H1N1流感病毒血凝素基因的变异网络图. 同源性比对表明, 来自墨西哥的一个病毒序列类型为此次新流感病毒的原始序列类型. 通过血凝素基因658A和1408T突变可将此新流感病毒序列分为墨西哥类型、过渡类型和纽约类型3个主要类型. 这3个类型在地理分布上具有明显差别.     

基于随机模拟的综合评价方法及应用

针对序关系分析法由专家给出的指标间重要性之比是一个比值区间的问题,提出了一种基于"蒙特卡罗仿真"思想的随机模拟综合评价方法,将点赋值的序关系法推广至区间赋值的情形.基于随机模拟的思想,依据经典的综合评价过程,模拟反映被评价对象之间优劣关系的优胜度矩阵.在此基础上,给出各被评价对象之间的最佳排序.该方法是对经典的序关系分析赋权法的推广与泛化.最后,用一个算例验证了方法的有效性.     

基于基本模型库的人才资源需求预测DSS

针对体制转轨时期人才资源需求预测的特殊情况,在Ｓ市人才普查的基础上开发了人才资源需求预测ＤＳＳ·在开发过程中,提出了基本模型库的概念,并由基本模型库出发生成模型库,以适应不断变化的需要,提高预测可靠性·