基于Pulic智力资本模型的上市公司财务危机预警研究

智力资本在知识经济时代对企业的发展至关重要.本文考察Pulic智力资本评测模型是否能够用于企业财务危机预警.首先基于2003年至2007年中国A股市场新增ST公司样本及配对样本的前三年数据对Pulic模型综合指标进行单变量分析证实了该模型的预警可行性,然后根据三项因素驱动指标分别运用多元判别、逻辑回归、神经网络和最小二乘支持向量机方法建立预警模型进行回判和外推.结果表明,Pulic模型在ST前两年具有较高的判断准确性,可以通过对智力资本的考察而预知企业未来的财务状况.     

Tighter approximation bounds for LPT scheduling in two special cases

$Q||C_{\max }$ denotes the problem of scheduling n jobs on m machines of different speeds such that the makespan is minimized. In the paper two special cases of $Q||C_{\max }$ are considered: case I, when $m?1$ machine speeds are equal, and there is only one faster machine; and case II, when machine speeds are all powers of 2 (2-divisible machines). Case I has been widely studied in the literature, while case II is significant in an approach to design so called monotone algorithms for the scheduling problem.We deal with the worst case approximation ratio of the classic list scheduling algorithm ‘Largest Processing Time (LPT)’. We provide an analysis of this ratio $\mathit{Lpt}/\mathit{Opt}$ for both special cases: For ‘one fast machine’, a tight bound of $(\sqrt{3}+1)/2\approx 1.3660$ is given. For 2-divisible machines, we show that in the worst case $1.3673<\mathit{Lpt}/\mathit{Opt}<1.4$. Besides, we prove another lower bound of $955/699>(\sqrt{3}+1)/2$ when LPT breaks ties arbitrarily.To our knowledge, the best previous lower and upper bounds were $(4/3,3/2?1/2m]$ in case I [T. Gonzalez, O.H. Ibarra, S. Sahni, Bounds for LPT schedules on uniform processors, SIAM Journal on Computing 6 (1) (1977) 155–166], respectively $[4/3?1/3m,3/2]$ in case II [R.L. Graham, Bounds on multiprocessing timing anomalies, SIAM Journal on Applied Mathematics 17 (1969) 416–429; A. Kovács, Fast monotone 3-approximation algorithm for scheduling related machines, in: Proc. 13th Europ. Symp. on Algs. (ESA), in: LNCS, vol. 3669, Springer, 2005, pp. 616–627]. Moreover, Gonzalez et al. conjectured the lower bound 4/3 to be tight in the ‘one fast machine’ case [T. Gonzalez, O.H. Ibarra, S. Sahni, Bounds for LPT schedules on uniform processors, SIAM Journal on Computing 6 (1) (1977) 155–166].     

Laser soldering of flip-chips

A novel process for laser soldering of flip-chips on transparent printed circuit board assemblies is presented. The experiments were carried out on silver test patterns printed on glass wafers using a roller-type gravure offset printing method. The contact pads, where the bumps of the flip-chips are positioned, were covered with a thin layer of additional solder paste. The aligned samples (solder pad—solder paste—chip bump) were illuminated through the glass substrate using an Ar⁺ laser beam (, , at 1/e) to heat the printed pad and melt the solder paste, thus forming a joint between the printed pad and the chip bump. The heat-affected zone was modeled using computer-assisted finite element method. The solder joint cross-sections were analyzed using optical and electron microscopy as well as energy dispersive X-ray element analyses. The laser-soldered joints were of good mechanical and electrical quality and the process proved to be suitable for manufacturing customized circuit prototypes.     

融合数据与机理的燃煤发电机组协调系统建模

为掌握灵活运行条件下燃煤发电机组动态特性,通过融合传统机理建模与数据建模方法,建立了亚临界机组协调系统模型.模型基础构架通过机理分析构建,针对宽负荷下机理模型中部分环节非线性程度高、建模难度大,采用极限学习机进行辅助建模.以某660 MW亚临界机组为例,利用稳态运行数据数据训练获得了基于极限学习机的燃料系数、汽轮机系数...     

运维系统工作流引擎的设计与实现

在工作流管理联盟给出的工作流参考模型中,工作流引擎是参考模型的核心,是任务调度器和资源分配器。文中将FSM(有限状态机)的理念应用于引擎,设计了一个工作流引擎,详细描述了工作流参考模型、有限状态机模型、引擎的调度以及3层B/S模式。最后,采用 J2EE 技术对工作流引擎进行了实现,并成功地将工作流引擎在某企业运维系统中加以应用,取得了良好的效果。     

一种LED显示屏的γ校正方法

针对因CRT与LED的光电特性差异,造成LED显示屏灰度畸变的问题,基于人眼视觉特性研究了适合于LED光电特性和视觉亮度特性的校正公式,介绍了一种基于查找表的γ校正设计方法,给出了在FPGA内部γ校正功能的实现方法,文中所设计的校正方法,使LED显示屏显示出更佳的图像效果。     

嵌入式SoC单片机在雕刻机数控系统中的应用

将一台由嵌入式SoC单片机控制的雕刻机,与基于PC机或DSP的雕刻机数控系统相比,其是一种低成本的解决方案。在给出了以C8051F120单片机为主控芯片的数控系统原理框图的基础上,进一步讨论了逐点比较法直线插补的基本原理,并对控制系统的主要软件功能作了说明。经测试运行,该系统雕刻精度达0.01 mm,且雕刻速度快,并具有一定的经济实用价值。     

紫外可见光谱的水产养殖水体有机物浓度快速检测研究

应用紫外可见（ultraviolet/visible,UV/Vis）光谱技术对表征水产养殖水体中有机物浓度的指标化学需氧量（chemical oxygen demand,COD）进行快速测量,对采集到的135份甲鱼养殖水样进行UV/Vis波段全光谱扫描,采用无信息变量消除（uninformative variable elimination,UVE）和连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）相结合的变量选择算法选取全波段光谱中的特征波长,从201个UV/Vis光谱变量中选取了7个特征波长,只占全波段光谱变量的3.48%,降低了建模的时间和模型的复杂度。结合最小二乘支持向量机（least-square support vector machine,LS-SVM）算法进行COD预测建模,结果表明：使用特征波长建模的预测效果（相关系数r（correlation coefficient）=0.89,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）=15.46 mg·L-1）好于使用全波段光谱建模的预测效果（r=0.88,RMSEP = 15.71 mg·L-1）。使用UVE-SPA变量选择算法获取UV/Vis光谱特征波长,结合LS-SVM建模,可以快速、准确的测量水产养殖水体中的COD浓度,为进一步实现水产养殖水质的在线检测以及其他水质参数的快速测定奠定了基础。     

最小二乘支持向量机方法对冬小麦叶面积指数反演的普适性研究

冬小麦叶面积指数(leaf area index, LAI)是进行作物长势判断和产量估测的重要农学指标之一,高光谱遥感技术为大面积、快速监测植被LAI提供了有效途径。在探讨利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)方法和高光谱数据对不同条件下冬小麦LAI的估算能力。在用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对PHI航空数据降维的基础上,利用实测LAI数据和高光谱反射率数据,构建LS-SVM模型,采用独立变量法,分别估算不同株型品种、不同生育时期、不同氮素和水分处理条件下的冬小麦LAI,并与传统NDVI模型反演结果对比。结果显示,每种条件下的LS-SVM 模型都具有比NDVI模型更高的决定系数和更低的均方根误差值, 即反演精度高于相应的NDVI模型。NDVI模型对不同株型品种、不同氮素和水分条件下冬小麦LAI估算精度不稳定,LS-SVM则表现出较好的稳定性。表明LS-SVM 方法利用高光谱反射率数据对于不同条件下的冬小麦LAI反演具有良好的学习能力和普适性。     

流形判别分析和支持向量机的恒星光谱数据自动分类方法

尽管经典的分类方法支持向量机SVM在天文学领域广泛应用,但其只考虑类间的绝对间隔而忽略类内的分布性状,因而分类性能有待于进一步提升。鉴于此,提出一种新颖的基于流形判别分析和支持向量机的恒星光谱数据自动分类方法。该方法引入流形判别分析的两个重要概念：基于流形的类内离散度M_W和基于流形的类间离散度M_B。所提方法找到的分类面同时保证M_W最小且M_B最大。可建立相应最优化问题,然后将原最优化问题转化为QP对偶形式求得支持向量和判别函数,最后利用判别函数判断测试样本的类属。该方法的最大优势在于进行分类决策时,不仅考虑样本的类间信息和分布特征,而且还保持了各类的局部流形结构。SDSS恒星光谱数据上的比较实验表明该方法的有效性。