基于单层BOM的产品BOM管理方法

产品结构物料清单（BOM）是描述产品结构的基础数据，是产品信息管理的核心数据之一。在目前企业的实际应用中，现有产品BOM构造方法存在的难以维护、查询以及难以实现多个产品间信息共享等问题。文章研究了产品BOM的特点，根据组成产品物料间的单层依赖和对应关系，利用关系数据理论，提出了一种基于单层BOM的产品BOM描述方法，该方法能够较好的满足企业对产品BOM的维护、修改、查询和使用需要，为企业实施产品数据管理和制造资源计划等信息化改造工程提供有力支持。     

浅谈城市给排水工程量计算的电算模型

市政给排水工程设计主要包括污水，雨水和给水3方面的设计，生个设计项目的工程量的计算方法基本相同。     

三维各向同性谐振子的Lie对称性与守恒量

从讨论完整保守力学系统微分方程的不变性 (即Lie对称性 )出发 ,得到其确定方程、结构方程及守恒量的形式 ,从而讨论三维各向同性谐振子的Lie对称性和相应的 10个Lie对称守恒量 .     

直流双臂电桥的测量不确定度

本文依据JJF1033—2001《计量标准考核规范》,分析了用整体检定测量法检定直流双臂电桥时的测量不确定度的来源,求出各分量的标准不确定度以及该检定装置的相对扩展不确定度。     

BOM可视化及其多视图的研究

对BOM的多视图和可视化进行研究,从多视图的实现角度出发,提出本体和从体的概念,并进一步分析了BOM本体和从体的组成,各各部分的实现方法和步骤,根据这些方法和步骤可以实现BOM的多视图,所得到的BOM内容比传统的更丰富,形式比传统的更直观多样,该研究对企业在信息集成的过程中传递数据有重要作用。     

基于系统动力学-云模型的抗浮锚杆系统风险等级评价

随着地下空间不断开发,抗浮工程失效事故发生频率越来越高,因此对抗浮锚杆系统进行风险等级评价十分必要。首先,根据锚固界面力学失效机理对锚固界面子系统进行系统动力学分析,得到锚固界面风险形成路径,进而构建了抗浮锚杆系统风险评价指标体系;其次,以此为基础采用网络层次分析法和熵权法确定指标主、客观权重并通过博弈论方法进行组合优化;再次,结合云模型提出了抗浮锚杆系统风险等级评价方法;最后,结合实际工程进行验证。结果表明：该抗浮锚杆系统风险等级评价结果为Ⅱ级“需考虑的”,评价指标体系和评价方法对其风险等级评价具有较好的可行性,为抗浮锚杆系统风险等级评价和安全管理提供依据。     

石油钻井物料清单的模糊数量模型研究

针对石油钻井物料成本高、损耗模糊不确定、管理控制难的现状,采用企业资源计划物料清单的概念构建了石油钻井物料清单,并运用模糊数学和期望值方法建立了损耗数量为模糊数的石油钻井物料清单的模糊数量模型,给出了模型相应的求解过程.该模型的建立对模糊环境下石油钻井企业优化采购、降低库存成本、有效实施企业资源计划系统有一定的意义.     

复杂跨组织协同中基于深度信任推理的服务组合

以云计算环境下跨组织协同中服务提供者(SP)与服务消费者(SC)的深度信任推理及演化过程为研究对象,通过构建服务直接交互信任关系为主、公共信誉反馈为辅的QoS评价及修正方法,建立支持复杂跨组织协同的基于深度信任推理的服务组合策略。该策略在前期研究基础上,利用概率密度函数来表征服务实体间的信任度,通过研究基于概率密度函数的服务间接信任关系的计算、传递及合并方法,最后设计了基于深度信任推理的服务组合算法。仿真实验表明:该方法能有效评价服务参与者的信任度,提高复杂跨组织协同环境中服务组合的质量。     

CVM数据分析中的半参数模型及实证研究

条件价值评估法（CVM）是目前国际上评价景观价值最广泛的方法. 二分式选择问卷是最有效的CVM问卷格式,但二分式选择问卷数据不能提供支付意愿（WTP）的直接估计,其参数模型不能够充分拟合WTP,且不能充分挖掘样本数据信息. 针对上述问题,本文提出一种基于生存分析的CVM 数据分析方法,构建基于半参数比例风险模型的支付意愿影响因素分析模型,为CVM 数据分析提供新的路径. 以三江平原湿地景观价值评价为例进行实证分析,得到黑龙江省居民平均支付意愿为90.53元/人/年,个人收入、环保意识以及受访者所处地理位置是影响其支付意愿的主要危险因素. 研究证明了半参数分析方法在处理二分式CVM数据分析中的可行性及有效性.     

基于模糊数学理论普通高校体育课学生学习评价体系研究

以普通高校大学公共体育课学生学习成绩为研究对象,依据模糊数学理论,采用层次分析法和数理统计法构建了学生体育课学习评价体系.该体系包含了学生体育技能、健康需求、情感体现和社会适应等元素,并给出体育课学生学习成绩的模糊数学模型.通过算例证明,该数学模型算法准确、便捷、适用,所提出的评价体系具有客观性、科学性、有效性和公正性,为今后体育课程学生学习效果的评价提供理论依据.