数据质量维度与框架研究综述

为了对数据质量维度有一个全面、清析而准确的定义,便于在领域层面达成一致,也为从现存的数据质量管控技术架构中选择出合适的框架提供依据,对数据质量的发展历程和维度以及其管控框架进行了全面的研究。通过研究明确了复杂的数据质量维度指标,按其名称和定义提供一套比较全面的数据质量规范,并对其质量管控技术框架进行了综合研究与对比。该研究能科学地指导具体应用需求选择合适的数据质量框架和比较全面的数据质量维度实现对数据的评估,同时可节省大量的时间,减少人力和物力支出。     

跨境电商人才校企协同育人模式探析

针对跨境电商飞速发展导致人才缺口持续加大的问题,提出跨境电商人才需要具备外语交流、外贸实务、网络技术、国际物流和跨文化沟通等五个方面的素质,认为校企协同育人应是跨境电商人才培养的首选模式。构建了校企合作指导跨境电商实习、依托企业以赛促练、学生代理企业产品和共建跨境电商人才培养的课程体系。     

激光重熔高速电弧喷涂FeNiCrAl涂层的组织与断裂韧性

采用激光技术对高速电弧喷涂FeNiCrAl涂层进行重熔处理.分析了重熔前后涂层的组织结构、物相成分、显微硬度与断裂韧性.结果表明:重熔后,喷涂层片层状堆叠结构与孔隙得到消除,组织结构变得均匀、致密,涂层与基体由机械结合变为冶金结合.喷涂层物相主要有α-Fe及金属间化合物AlFe₃,AlFe和Al_0.4Fe_0.6,重熔后,生成了新相Fe-Cr,［Fe, Ni］固溶体和碳化物NiC_○x.重熔后涂层的平均显微硬度为7.79GPa,约为基体硬度(2.5GPa)的3倍,约为喷涂层硬度(6.0GPa)的1.3倍.载荷为4.9,9.8N时,喷涂层的压痕尖头出现裂纹,涂层平均断裂韧性为1.20MPa·m^1/2,载荷为2.94~9.8N时,重熔后涂层的压痕尖头均没有观察到裂纹.     

基于分组简化粒子群算法的盲源分离

传统盲源分离算法普遍存在收敛精度低和易陷入局部最优的缺点,针对上述问题,提出将蛙跳算法的分组思想应用到盲源分离算法中.该分组思想是将整个粒子群分为多组子群体,每组粒子在进行组内寻优的同时进行全局寻优,从而增加了粒子之间的差异性,可以有效避免早熟收敛.该算法以负熵为目标函数,通过对分离矩阵进行调整,使各个信号分量之间相互独立,从而完成对瞬时混合信号的盲源分离.实验仿真结果表明,提出的算法与基本的粒子群盲源分离算法相比,能有效避免早熟收敛并进一步提高收敛精度和算法的稳定性.     

黄三角装备制造业区域产业专业化发展的实证分析

结合区位商分析法、数据包络分析法以及市场占有率指标法对2015年黄三角装备制造业七大行业的产业专业化程度、产业效率以及市场绩效等方面进行实证分析。结果表明:黄三角装备制造业的总体发展状况良好,七大行业的区域特征明显。针对部分城市出现的规模报酬递减以及市场占有率下滑现象,按照区域分工、优势互补、弱势协作等思路提出发展策略以实现区域经济的全面发展。     

含有反转、删除或插入操作的部分排序基因组重组

Zheng等给出了一个只含有反转操作的部分排序基因组重组的算法.本文推广了这一结果,给出了允许有删除或插入操作的两个含有不同基因集合的部分排序基因组重组的算法.     

基于变异系数的模糊物元模型评价阔叶十大功劳根不同提取部位的抗炎镇痛作用

为了筛选阔叶十大功劳根抗炎镇痛的有效部位，应用模糊物元模型对阔叶十大功劳根不同提取部位抗炎镇痛效果进行综合评价。采用醋酸扭体法、热水缩尾法及热板法，以小鼠足跖肿胀、耳廓肿胀程度考察阔叶十大功劳根不同提取部位的抗炎镇痛作用；用变异系数权重的模糊物元模型对其干预效果进行综合评价；通过计算贴近度比较模型组（M₁）、阳性对照组（M₂）、水提物组（M₃）、乙醇提取物组（M₄）、正丁醇提取物组（M₅）、乙酸乙酯提取物组（M₆）、石油醚提取物组（M₇）的抗炎镇痛效果。结果显示阔叶十大功劳根不同提取部位均有抗炎镇痛的效果，但各部位抗炎镇痛效果程度不同；反应不同部位抗炎镇痛总效应的贴近度值从大到小排序为M₆，M₄，M₃，M₅，M₂，M₇，M₁。基于变异系数权重的模糊物元模型可筛选出阔叶十大功劳根抗炎镇痛的最佳有效部位为乙酸乙酯提取部位，能够客观、科学地评价不同提取部位的抗炎镇痛效果。     

基于近似贝叶斯计算方法的排队模型参数估计

基于贝叶斯推断对单服务台的马尔科夫与非马尔科夫系统下的4个排队模型做参数估计与效果评价,并对银行排队叫号换汇数据做实证研究。采用近似贝叶斯计算的方法有效解决复杂排队模型似然函数难解析表达的问题。利用R中queue computer包给出M/M/1,M/G/1,G/M/1,GI/GI/1这4个排队模型的到达时间与服务时间的参数估计及后验分布图。其中M/M/1:估计值(真实值)分别约为1.02(1)、 1.12(1/0.9),都与真实值接近;M/G/1:1.17(1)、1.21(1.2),对服务时间的估计效果优于到达时间;G/M/1:0.49(0.5)、0.96(1),从后验分布进一步得到对服务时间的估计更准确;GI/GI/1:1.16(1.1)、1.07(1)、0.23(0.251)、0.22(0.25),各分量的估计值与真实值相对接近。对于实际银行数据,估计得的参数所拟合的数据与Ausin的拟合数据分布接近。研究表明,近似贝叶斯的方法在排队模型的参数估计上有较大优势,在实际数据中取得了较好应用。