制造商融资决策:银行、商业信用或区块链供应链金融

基于收益共享契约构建银行信用融资、商业信用融资和区块链供应链金融的对比模型，探讨各模式下供应链的最优决策方案，定量分析各融资模式下供应链绩效随不同参数的变化情况.研究表明，当零售商资金成本低于制造商资金成本时，商业信用融资一定优于银行信用融资;存在两个区块链供应链金融平台费率的阈值，只有当平台费率低于低阈值点时，区块链供应链金融才是同时利于制造商和零售商的最优模式.此外，收益共享比率越高，制造商收益越高，则零售商收益越低.     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

国民经济动员中医护人员组成形式数据建模

提出一种医护人员在国民经济动员中组合形式的解决方案，并由此建立数据模型。用UML对已建立的模型进行描述并加以改进，便于系统的实现。     

网络决策分析的积因子方法

提出一种改进的网络决策分析方法,这个方法利用有向图及有向图相关的矩阵、将层次分析方法的积因子方法(方案合成排序应用乘积而不是相加)推广到一般的网络决策分析问题.文章对照传统的方法阐述了网络决策分析积因子法的步骤及特点.     

SSCK系列数控车床的致命度分析

通过对7台数控车床故障数据进行分析，查清了各故障部位、故障模式的比率，建立了失效模式影响及致命性分析(FMECA)表，从而为可靠性分析和可靠性设计提供了依据     

控制工程造价关键在决策和设计阶段

控制工程造价关键在于决策和设计阶段。文章分析了目前设计方面存在的问题，并提出解决办法。     

MM教育方式下常微分方程教学实验研究

研究高师MM教育方式下常微分方程教学实验方案的设计框架、实施措施和效果分析，初步摸索出一条MM方式下“问题探究型”(创设问题情景——巧用思想方法——探究‘自主发现’——推证新知结论——获得‘问题解决’——开发实际应用)的创新教学途径。     

数字调制方式的识别研究

数字调制方式的识别对于通信信号分析有着重要的作用 .此文首先介绍了数字调制方式的识别算法(DMRA) ,即判决理论算法的原理 ;然后提出了一种基于该算法的判决流程 ;最后在软件环境中进行计算机仿真 ,通过实验数据对该算法进行修正 .仿真结果表明 ,该修正算法具有较高的识别率和良好的可行性 .     

信息技术和教学方式的改革

主要阐述了信息技术给教学方式带来的深远影响，以及21世纪教师掌握和应用信息技术以辅助教学的必要性。