基于云模型的BIM项目质量协同管理绩效评价

目前BIM应用正处于初级阶段,为了对其应用效果进行量化处理,弱化评价的模糊性和随机性,依据项目在BIM平台下的施工质量协同控制特点,建立相应的评价指标体系,结合熵值法和OWA算子确定指标组合权重,提出了基于云模型的BIM项目质量协同管理绩效评价方法 .最后,结合案例,算出项目质量标准云与综合评价云的相似度,结果表明该项目的质量绩效等级为优.     

有序分位加权集结算子及在激励评价中的应用

为在信息集结过程中体现指标值的相对发展水平,提出了一种新的集结方法,即有序分位加权集结算子.该算子尤其适用于激励评价问题,其主要特征是用分位数表示指标值的相对发展水平,并且在信息集结过程中融入了决策者不同程度的激励偏好.通过性质分析,发现该算子具有置换不变性、界值性和条件单调性等特征.进一步,以算例的方式分析了该算子在激励评价中的应用问题,发现该算子在信息集结中通过权重加和不等于1的方式能够放大或缩小集结值,从而凸显被评价对象之间的差异,实现激励的目的.     

基于区间云模型对信息网络的效能评估

根据信息网络的结构和应用功能,在分析高功率微波对构成信息网络的电子设备效应机理基础上,构建了多层次的信息网络系统的效能评估指标体系.将区间数与云模型相结合,提出了区间云模型的评估方法,通过区间层次分析法得到评价指标的区间权重,实现了系统评估指标的定性与定量的相互转换,并利用评价区间云模型拟合出信息网络的综合效能.结合实例模拟分析,验证了该方法可行性和有效性.结果分析表明,使用区间数表示更能体现评估过程中的模糊性和不确定性因素.     

云环境下基于EDF和LWF的回填算法

由于云资源有限,如何保证时限和提高资源利用率一直是提高成本效益的关键问题.提出一种基于最早截止时限优先算法(EDF)和最大权重优先算法(LWF)的回填算法.该算法通过使用LWF算法支持等待队列中所有的任务按照时限评分排序,在回填任务时,考虑任务的权重,以提高资源利用率;当检测到回填的任务错过了截止时限,则采用EDF算法,以满足时限保证.仿真结果表明,相比平衡螺旋法回填算法和EASS回填算法,提出的算法具有更短的服务延迟时限和更高的资源利用率.     

动态外部性与城市群经济增长收敛的实证研究

区域经济收敛性一直是研究热点,动态外部性成为关注焦点.通过分析动态外部性与城市群经济空间收敛机理,构建动态经济权重模型,判断区域经济空间关联性.然后分析面板数据平稳性,结合动态空间面板模型,计算技术空间溢出水平,准确判定区域经济收敛性.最后,以环长株潭城市群例证该模型和方法的可行性,并得出:①空间外部性是影响经济收敛的主要因素,技术空间溢出是关键,SDM较好地描述了此收敛性;②使用SDM分析时必须确保面部数据的平稳性,剔除短期周期性误差对区域经济收敛性的不当影响;③空间权重受地理邻近、产业结构和市场潜能的交互影响,是动态的,且对经济收敛结果影响很大;④环长株潭城市群存在明显经济收敛机制,技术空间溢出效应较显著,仍需要进一步消除限制知识和贸易自由流动的行政壁垒和交通瓶颈促进城市群技术进步和经济协同发展.     

水库汛限水位动态控制方案优选方法研究

水库汛限水位动态控制方案的优选在水库调度中具有非常重要的作用,选择满意的汛限水位能够在保证防洪安全的前提下达到充分利用洪水资源的目的.目前,方案优选的方法很多,本文首次把模糊信息熵物元评价法应用于汛限水位动态控制方案优选中.此方法先构造各类复合物元,其次建立评价模型,最后按模糊信息熵大小排序,选出满意方案.在确定权重时,采用了基于博弈论的组合赋权法,将经验和数学权重组合,消除了单一权重法的片面性.最后,以碧流河水库汛限水位动态控制方案优选为例,采用该方法进行优选,优选结果与模糊优选模型的结果一致,验证了其可行性.     

基于BP神经网络的高校国家重点实验室科技创新绩效影响因素研究

高校国家重点实验室是高校科技创新的重要载体,科技创新绩效的高低对于高校国家重点实验室而言意义深远。科学技术的迅猛发展以及国家创新体系的建设要求对高校国家重点实验室科技创新绩效的影响因素进行深入研究。通过搭建BP神经网络模型,由网络权值计算分析得到各影响因素对高校国家重点实验室的贡献大小。实证研究结果表明,人才保障与队伍建设、经费投入与使用、学术交流等因素对高校国家重点实验室科技创新绩效的提升有明显影响。     

一种组合型中文文本分类特征选择方法

根据基于频数分布和基于互信息的特征选择模式的特点,将传统的tf-idf因子以及基于互信息的特征选择方法分别进行了改进,并在此基础上提出了一种新的组合型特征选择方法。试验结果表明,该算法提高了文本分类的准确率。     

乘方权重不等式的证明及其系列推论

给出了乘方权重不等式的一种证明方法,并由此得到一系列重要推论.该系列推论在证明不等式及求极限过程中有着广泛的应用.     

信息融合系统评价中指标排序权值的求取

针对当前信息融合研究中对算法有效性测试评估的需要,就中心融合层指标的标准化处理方式及其对应的权值求取作了理论探讨和实验论证,这些方法可于指标极值的在线自适应凋整,有助于在各种类型的数据源下选取合适的融合算法。