中国省际科技金融效率研究 ——基于SE DEA与Malmquist指数线性组合模型

高效率的科技金融可以有力促进经济发展。研究从科技金融投入与产出着手,首先运用SE-DEA模型对我国各省市2011—2012年度的数据进行分析;之后运用Malmquist指数模型对2009—2012年度跨3期时间序列数据进行分析;最后建立基于以上两种模型的线性组合模型并对我国各省市2012年度科技金融效率进行评价排序及聚类分析,并给出相应的政策建议。研究表明:我国整体的科技金融效率还不高且省际之间差距较大。东部地区科技金融效率普遍较高,而中西部及东北地区的科技金融效率还有较大提升空间。     

考虑受益性的固定成本分摊DEA纳什讨价还价模型

研究了固定成本在决策单元间的分摊问题.假设已知固定成本投入前后 两个连续周期内的决策单元投入/产出,将待分摊的固定成本均等计入决策单元 的各项投入要素中.以此假设为建模前提,首先给出考虑分摊固定成本的决策单元 超CCR有效性评价模型;继而构建决策单元相对受益识别模型,它面向投入产出的 要素变化量和分摊的固定成本;在此基础上提出了同时考虑决策单元有效性和受益 性的基于DEA纳什讨价还价合作博弈理论的固定成本分摊模型. 算例分析结果表明 本文提出的固定成本分摊方法是可行且可接受的.     

基于DEA整体理性和个体理性角度下的污染物配额分配

传统的污染物配额免费分配方法的分配依据是排污企业的产出或者排放量。然而,这种分配方法的分配结果往往不利于那些污染控制较好并且排污量较少的企业,而那些污染控制成本较高并且排污量较大的企业反而得到的配额比较多。这种分配结果显然是不公平和不合理的,其实质是在变相激励企业去多排污。为解决该问题,本文提出基于DEA的污染物配额分配方法,该方法将企业的投入和产出因素全部考虑在内,即依据企业的生产效率分配排污配额。本文分别从整体理性、个体理性和兼顾整体个体理性三个不同的角度提出了三个不同的模型,决策者可以根据不同的决策环境选择模型作为环境管理的参考依据。通过造纸厂的实例分析验证了这些模型的合理性和实用性,并且与传统的分配方法的分配结果比较,本文所提的模型不存在极端不合理的分配结果。     

基于DEA-Tobit的高校实验室效率影响回归分析

在运用数据包络分析方法得出实验室效率的基础上,应用Tobit回归方法,从实验室开放交流与合作、实验室建设模式、实验室资源共享和优化配置和实验室环境风险等因素出发,定量与定性相结合,分析了这些影响因素对实验室效率的影响,提出了提高实验室效率的措施和建议.     

确定变质岩区褶皱形态的新方法

本文提出确定变质岩区褶雏形态的一种新方法——构造透镜体法。这种方法的理论依据就是构造置换。     

圆的描述

从不同的角度来审视圆，对圆的本质特征就可以有形式不同的描述。     

基于旋量与包络理论的蛇形机器人安全攀爬

针对正交关节连接的蛇形机器人,文中提出了一种新的基于旋量与包络理论的螺旋攀爬运动研究方法.首先应用旋量理论对蛇形机器人进行运动学建模与求解,以降低传统D-H参数法建模的复杂性;然后基于包络思想分析蛇形机器人在攀爬运动过程中与圆柱杆的接触关系,提出了二值图像表示法来揭示机器人与圆柱杆的包络状态;最后基于弹性包络的分析结果,求得蛇形机器人的螺旋攀爬力,进而提出以安全攀爬力和攀爬系数为优化目标的控制参数优化模型.仿真结果表明,攀爬力与弹性包络状态间具有一致性,从而验证了文中提出的优化模型的正确性.     

国家科研竞争力评价——以OECD国家基础医学领域为例

 以经济合作与发展组织（OECD）国家为研究对象,采用一种基于数据包络分析方法的混合定权方法测算各国基础医学领域的科研竞争力指数,并对不同国家的竞争力指数和排名进行了分析。结果表明,美国、英国、德国、日本、法国是28个OECD国家中基础医学领域科研竞争力最强的5个国家。此外,除芬兰、希腊、新西兰和葡萄牙的科研竞争力指数变动较大外,其余各国变动不大。从区域上看,北美洲、北欧和西欧3个区域的平均科研竞争力指数处于前列,南欧和中欧区域处于劣势位置。因此从促进区域科研事业的快速和平衡发展角度看,国家间应当加强科研合作,取长补短,竞争力弱的国家应减小与竞争力强国间的差距。     

变速重载设备齿轮箱轴承故障的改进阶次包络分析方法

针对变速重载设备振动信号中轴承故障特征提取时易受齿轮振动干扰的问题,提出了一种融合齿轮和轴承参数信息的改进阶次包络分析方法。先利用设备转速信息,对原始振动信号进行插值重采样处理,将非平稳时域信号转化为平稳角域信号;再利用齿轮齿数和轴承故障特征系数信息,采用以齿轮啮合频率及其谐波为中心频率,以轴承最大故障特征系数的倍频为带宽的阶次域频带分割方法,计算频带能量并排序,选择能量较大的频带作为解调频带进行滤波;最后利用Hilbert解调方法对上述滤波后的信号进行阶次包络平均处理,最终实现轴承故障的识别和诊断。通过齿轮啮合动力学分析,解释了轴承故障冲击成分对齿轮频带的调制作用,实际应用结果表明:提出的方法在频带选择时融合了和故障相关的设备参数信息,所选频带的可解释性强,且综合利用了与故障相关的多段频谱结构信息,通过阶次包络平均处理进行解调谱特征融合,提高了诊断结果的鲁棒性和准确度,为变速重载设备轴承故障预测和诊断提供了一种新的方法。     

基于MCKD与CEEMDAN的声信号故障特征提取方法

在双转子轴承状态监测与故障诊断中,信号传递路径复杂,很难通过加速度传感器直接获得信号,而声音信号有非接触式测量的优势,包含大量特征信息.为了能够准确、有效地通过声音信号实现滚动轴承故障诊断,检测出轴承故障,提出了基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法.首先运用最大相关峭度解卷积方法增强轴承故障声音信号中的冲击,然后对处理后的信号进行CEEMDAN处理,计算每个经验模态分量的峭度值,根据峭度值选取最优分量并求Hilbert包络谱,以准确提取故障特征频率.文中采用该方法基于声音信号实现滚动轴承故障诊断,为提取最优分量提供了理想筛选标准,一定程度上降低了故障诊断的复杂程度,具有良好的自适应性.