生物技术专业大学生产学研培养模式研究

提出了＂产学研合作教育模式＂在提升大学生社会适应能力方面的教育对策。包括模式的指导思想、实现途径、教学形式、教学内容以及师资队伍建设、考核机制的改革对策。强调学生专业素质、实践能力、社会适应能力、创新能力的培养以及学校与企业基于利益和发展的合作关系。     

三飞行体间欠冗余相对定位

自主协同工作的多飞行体间需通过相对定位确定彼此间的位置关系。针对三飞行体相对定位的欠冗余问题,提出了基于多假设最小均方估计的相对定位算法。首先,算法根据不同飞行体间惯性导航信息相对误差的分布函数,建立了多假设模型;然后,依据不同模型对飞行体的相对位置进行最小均方估计;最后,通过对不同估计结果的加权,实现飞行体间的动态相对定位。为了进一步提高相对定位的精度和稳定性,基于最优线性估计模型,提出了一种线性融合算法,实现三飞行体各自的定位结果的有效融合。仿真表明,本算法在观测信息欠冗余的情况下,可以实现三飞行体间的精确相对定位,且具有较高的稳定性。     

基于协同效应和团队分享的员工激励机制设计

运用团队委托-代理理论,采用物质激励和精神激励相结合的激励模式,引入协同效应与团队分享,建立了基于团队协作的员工激励模型,从而减少单方面进行个人激励或团队激励所带来的相互拆台和“搭便车”现象.在统一框架下,分析了基本工资、绩效工资、协同效应和团队分享等激励因素对团队协作的影响.在所给出的综合激励机制下,基本工资对员工和团队均无激励作用;绩效工资在激励个人努力的同时,同样能鼓励团队协作;只有当团队规模适中时,团队分享才能产生正的协同效应,并且协同效应越强,团队成员的协作程度越高.     

第三方逆向物流回收合作

在生产者责任延伸制的约束下,企业可以将回收任务委托给第三方回收企业来完成.在构建多个生产企业与多个第三方回收企业的回收合作结构模型的基础上,采用博弈理论对合作结构中的2个不同利益主体:生产企业和第三方回收企业在普通合约和利益共享合约下的合作关系进行了深入地分析研究,得到不同合约下的2组纳什均衡解.通过对普通合约下的纳什均衡解的分析,获得了回收量、回收价格和系统总利润与各参与主体的回收成本之间的关系.对2组纳什均衡解进行了比较分析,得到不同合约下相同指标(回收量、回收价格和系统总利润)的优劣关系.     

民营企业竞争情报研究

在分析民营企业竞争情报问题基础上,论述了竞争情报对民营企业发展的作用,指出应从发展战略的高度对待民营企业内部的竞争情报建设和加强情报的外部合作。     

校企合作创新动态过程案例研究

通过对哈尔滨工业大学功能材料课题组与成都飞机工业集团有限责任公司合作研制记忆合金管接头项目的整体了解和阶段分析,认为校企合作创新过程分为三个阶段:合作决策、合作实施以及后续创新。以案例为基础,重点讨论了校企双方如何在供需角度上形成诉求上的统一而达成合作共识、校企双方如何在具体的合作中实现角色上的转换,以及如何建立和保持一种长期、稳定的合作伙伴关系。     

“工学结合、校企合作”人才培养模式的实践与探讨

本文总结了我校多年来在实践"工学结合、校企合作"人才培养模式中的成绩和经验,同时结合我校的实际情况,在实践和探索中存在着一些阻碍该模式开展的困难和问题,并探讨如何解决存在这些困难和问题的对策。     

多个动态序列之间非线性相关性度量方法

动态序列相关性推断是处理多维序列经济预测建模中变量选择问题的重要方法之一.本文把状态空间重构意义下相关维数计算方法推广到任意多个观测变量情形,定义了多个序列非线性相关度的概念,并讨论了计算方法的量纲稳定性.利用Lorenz系统进行仿真,并以中房综合指数上海、北京、广州数据作为应用实例进行非线性相关性推断,数据结果说明方法可行.     

基于多元Laplace分布的外汇期权组合非线性VaR模型

为了克服多元厚尾分布情形下的非线性VaR数值计算的困难,用多元Laplace分布来描述汇率回报分布厚尾性,引入风险函数转换技术和关于多维Laplace多重积分近似计算的结果,来解决多元Laplace分布情形下的反映外汇期权组合价值变化的矩母函数问题;进一步将重要抽样技术发展到多元Laplace分布情形下的外汇期权组合非线性VaR模型中,使得该情形下不再是稀有事件Monte Carlo模拟,从而减少Monte Carlo模拟计算工作量,更精确地估计出组合的损失概率.数值结果表明该算法比常用Monte Carlo模拟法的计算效率更有效,且能很大程度上减少所要估计的损失概率的方差.     

多UCAV协同目标分配算法研究

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)协同目标分配问题,提出了一种基于离散粒子群算法的多UCAV协同目标分配方法。根据多UCAV协同目标分配问题的特点,建立了粒子与实际问题间的映射,设计了新的粒子群位置和速度更新公式,并且对标准粒子群算法作了改进。充分利用粒子群优化算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UCAV协同目标分配问题。仿真结果表明,离散粒子群算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单、灵活。