补偿模糊神经网络在故障树分析中的应用研究

将补偿模糊神经网络用于故障树分析中的研究,建立了故障树顶事件失效模糊概率计算的补偿模糊神经网络模型,给出了应用实例.结果表明,将补偿模糊神经网络用于故障树分析是可行的,其计算更为方便,结果更为精确.     

金融时间序列分形维参数估计方法比较及应用

为了更精确地估计时间序列的Hurst指数值,本文通过引入Whittle算法,结合蒙特卡罗仿真实验,说明了Whittle算法克服了常用的R/S算法、修正R/S算法、V/S算法以及DFA等算法在精度和稳定性方面的缺陷。首先通过数值模拟,比较不同方法所得Hurst指数估计误差,验证了Whittle算法具有更高的精度和更好的稳定性。然后选用最好的估计算法并结合移动窗口技术对沪深市场的发展状态进行了实证应用,分析表明沪深市场近20年来的市场有效性更趋变强,收益率和波动率长记忆效应更趋变弱的结论。     

简约指标体系下的区域创新能力评价——基于主基底变量筛选和主成分分析方法

在设计区域创新能力评价初始指标体系的基础上,采用基于主基底分析的变量筛选方法对初始指标体系进行变量筛选,构建了区域创新能力评价体系的简约变量集合,在保证原始变量信息损失尽可能小的前提下,排除所有的冗余信息,避免了变量之间的多重相关性;再利用主成分分析对简约变量集合进行二次降维,构建综合评价模型,对我国30个地区的创新能力进行排序及分析评价,得到了较好的评价结果。     

能源强度直接效应、间接效应与影响路径的实证分析

利用路径分析模型分析产业结构、能源消费结构、能源-劳动力配置、劳动生产率等因素对能源强度影响,计算了能源强度的直接效应和间接效应。分析表明:提高第二、三产业劳动生产率既可直接降低能源强度又可间接通过能源-劳动力配置来降低能源强度;提高第三产业结构既可直接降低能源强度又可间接通过提高第二、三产业劳动生产率来降低能源强度;降低能源-劳动力配置有助于降低能源强度;提高天然气和电力的比重,降低煤炭和油料的比重将降低能源强度。因此,降低能源强度在于提高第二、三产业劳动生产率。     

基于Malmquist指数的高校科研效率的实证分析

针对高校科研效率成为高校科研管理中的核心问题,并为高校科研发展的规划提供科学依据,提出了高校科研的动态效率测度的方法。该方法是Malmquist指数与数据包络分析的结合,获得对高校科研效率的动态测度,评价各高校的生产力水平在两期之间的变化情况,并通过Malmquist指数分解能获得高校科研的经济效率和技术效率,找出生产力变化的原因,为效率改进指明了方向。通过应用实例以说明该方法的有效性和适用性。     

企业环境友好行为驱动因素的实证分析

目前大部分关于企业环境友好行为驱动因素的探讨都是定性的,对于各个因素的影响程度,争议不一。本文通过对制造企业的问卷调查,用SPSS 13.0进行因子分析,得出了关于企业环境友好行为的10个因子,在此基础上,建立了10个因子间相互作用的结构方程模型,并运用AMOS 7.0对模型进行了检验,定量分析了不同的驱动因素对企业环境友好行为的作用路径和效果。     

财务比率分析中算术平均数陷阱与序时平均数的置入

在分析财务比率中因使用简单算术平均数而出现的种种陷阱的基础上,指出了为克服简单算术平均数易受个别或少数极端值影响和只从静态上说明总体水平的缺陷,有必要引入序时平均数,并以存货周转率、应收账款周转率和净资产收益率三个比率进行计算分析说明序时平均数能从动态上反映企业的经营状况,能更好地为企业相关者提供可靠的财务信息。     

高等级公路边坡护坡植被适应性评价体系的研究

以涿廊高速公路为例,利用1999～2010年的年均降水量、年均气温、日照时间、年积温数据和杨树、柳树、紫穗槐、爬山虎、紫花苜蓿的生长条件,基于主成分分析和层次分析法建立高等级公路边坡植被适应性评价模型。结果表明：在一定区域范围内,利用主成份和层次分析法,构建的高等级公路边坡护坡植被适应性评价模型是可行的,并为植被适应性评价探索了一条新方法和途径。     

油菜育种选择指数的建立与应用

利用层次分析与功效函数，提出了一种构造多目标综合育种选择指数的新方法，并以油菜的品系选择为例，构造了油菜育种选择指数，预测效果，连优与育种方向，该方法较各种多元分析与通径分析更为适合育种需要。     

SKL自主创新能力评价指标设置的问卷分析

作为基础研究的"国家队",国家重点实验室自主创新能力的强弱是关键。对国家重点实验室自主创新能力评价指标的设置问题进行了相关专家的问卷调查,收回有效问卷108份。问卷分析结果表明,该套评价指标体系能够基本正确反映国家重点实验室自主创新能力,并为国家重点实验室进一步提高自主创新能力提供了科学指引。