供应失效风险下可替代原材料供应网络的设计问题

研究了供应失效风险环境下可替代原材料的三级供应网络设计问题,供应网络存在由外界干扰而导致供应失效的风险.在保证供应网络弹性水平前提下,为最小化供应网络的期望成本,建立了混合整数规划模型以描述问题并使用优化软件CPLEX进行求解.通过对算例的实验分析,检验了原材料可替代性在供应失效情况下对供应网络的影响.实验结果显示,在供应失效风险环境下,原材料可替代性总是可以降低供应网络的运营成本;能同时供应两种原材料的供应商在与只能供应一种原材料的供应商的竞争中处于明显有利的地位.     

一类新的AOR迭代法及比较定理

提出新的预条件AOR迭代法,并证明了收敛性,说明新的预条件AOR迭代法的收敛速度要优于经典AOR迭代法的收敛速度。给出数值例子验证了算法的有效性。     

求解单调非线性方程组的凸组合算法的收敛性

将求解单调非线性方程组的MPRP算法和CGD算法的下降方向进行凸组合,构造出新的下降方向,提出新的算法,并证明新算法是全局收敛的.     

二元差分域上一阶差分方程的多项式解

本文研究了在二元域F(α,β)(α、β是域F上代数无关的超越元)上一阶线性差分方程aσ(f)+bf=g的多项式解f,式中a、b、g是二元域F(α,β)上的已知多项式,σ是域F(α,β)上满足σ(α)=β,σ(β)=uα+vβ的域同构,其中u,v≠0.通过多项式次数分解得到多项式解f存在的性质,然后根据待定系数法求得多项...     

基于价值创造的研发团队激励机制

为了进一步完善研发团队激励机制,以价值创造为业绩计量标准,以个人任务产出、团队任务产出与管理任务产出整体效益最大化为前提条件,研究研发团队的激励机制.在传统结论基础上,发现垄断行业代理人的努力水平远远低于竞争性行业,应在垄断行业内部引入竞争机制,或在条件成熟时将垄断行业向竞争性行业转化.同时研究发现,团队协作和成员间的相互支持对努力水平产生正向影响,因此研发团队应加强协作,鼓励团队成员间的相互支持,抑制相互拆台行为.     

银行信贷、政府与企业科技投入理想贡献研——效率视角下的面板数据估计

在采用TOPSIS对科技产出进行评价的基础上,利用DEA分析了研发人员全时当量、银行贷款、政府与企业科技投入对科技产出的效率,并采用生产函数和面板数据对有无效率损失情况下投入要素的贡献进行了比较。研究发现,中国科技投入产出效率总体不高,经济发展水平对科技投入产出效率的影响不大。从投入要素的利用效率看,政府科技投入的利用效率最高,企业科技投入的利用效率第二,研发人员全时当量的利用效率第三,银行信贷的利用效率最低。由于效率损失,导致政府科技投入的贡献被高估,而企业科技投入的贡献被低估了。科技贷款的利用效率最低,并且弹性系数为负数,深层次暴露了科技金融在信用体系和风险体系方面存在的问题。     

具变系数变时滞非线性中立型方程的振动性

建立了具变系数变时滞非线性中立型方程解振动的充分条件．当此类方程的所有系数和时滞变元都是常数时，所给条件是ｓｈａｒｐ条件．所得结论推广并改进了已知的一些结果     

石墨烯掺杂环氧复合涂层的制备及防腐性能的研究

 通过简单的化学反应，将3-氨丙基三乙氧基硅烷和3-缩水甘油醚氧丙基三甲氧基硅烷接枝在氧化石墨烯上，制备成复合材料（GO-APTES与GO-GPTES）。2种表面改性剂使氧化石墨烯更易于与环氧-胺树脂产生化学键。通过微观电镜以及可见-近红外全波段透过率测试实验，发现改性剂作用后的氧化石墨烯能均匀分散在树脂体系中。相比较于纯的环氧-胺树脂涂层，GO-APTES/Resin涂层的蒸汽透过率降低30%，形成“迷宫效应”，对水蒸气具有良好的阻隔效果。通过 Bode和 Nyquist图谱研究了复合涂层的防腐机理。添加改性氧化石墨烯后的涂层对腐蚀介质的屏蔽性增强，腐蚀介质穿透涂层的能力降低，因此在涂层与金属的界面处改性氧化石墨烯分散的树脂涂层能够更好的附着，电化学腐蚀的面积更小，表现出更优秀的腐蚀防护性。中性盐雾实验表明，经过7000 h，涂层表面无起泡，无脱落。     

基于数据编解码的时空交通流预测方法

针对路网的拓扑信息不完整而无法实现时空结合交通流预测的情况，提出了一种基于时间序列预测模型联合数据编解码机制的预测方法。对路网内路段交通流数据进行编码得到路网信息的链状结构，以此获取路网结构中的拓扑信息；通过时序模型对链状结构进行交通流预测，完成对链状结构的时序特征提取；最终，通过解码方法得到路网的时空交通流预测结果。采用GPS数据，选取不同路网进行对比实验，引入数据编解码的时空交通流预测方法与时间序列模型进行比较，并且与基线模型HA和ARIMA展开了对比实验。实验结果表明：深度学习模型引入数据编解码机制后，模型性能明显提升；引入数据编解码机制的深度学习模型的性能比基线模型的性能更优越。该方法仅仅使用简单的时间序列深度网络再联合数据的编解码机制即可实现时空结合的交通流预测。