基于BP神经网络的项目评估模型研究

项目的申报、实施、验收都需要进行项目评估,项目评估是项目实施过程中的重要工作。项目评估复杂、专业,评估过程和结果具有很强的主观性。BP神经网络具有容错性强、信息分布处理能力高、自主学习、自适应、非线性映射等特点,适合推理规则不明确或推理规则非线性的环境,具有人脑思维的特征,BP神经网络在工程、管理、经济等领域得到广泛应用。在项目评估领域,现在基本上仍然以领域专家主观评价为主,这对评估结果的客观性、公正性必然会带来影响,评估过程信息化是项目评估改进的方向和趋势。基于评估的一般过程和BP神经网络的基本思想设计出项目评估的一般模型具有现实意义,应用BP神经网络建立项目评估模型的应用价值值得关注。     

集体林权制度改革绩效分析

选择贵州省瓮安县为研究对象,通过与当地农民的集体对话和讨论的参与式农村评估(PRA)方法,探讨各利益相关主体对集体林权制度改革制度的满意度。通过对瓮安县集体林权制度改革情况调查研究,从林农是否获得一定的林地经营自主权和生产决策权、林农对产权变迁所持的态度、林地经营的投入、林权流转需求等方面,探讨集体林权制度改革绩效。结果表明：通过林改,农民收入有所增长,投入林业的劳动时间有所增加,林权纠纷也得到处理。但由于林农的年龄、受教育程度和林地规模的不同,林地的经营类型和流转意愿也存在差异。因此,林改在短期内对林农的收入增加不明显,需要在规模经营、要素市场、流转规则和生态补偿等方面进一步研究。     

集体林区影响人工林培育质量的非技术因素分析

采用参与式农村评估方法(PRA)和社会调查方法,针对贵州省东、中、西部地区台江、修文、贞丰3个县的村民和林业部门人员,进行影响人工林培育质量的非技术因素调查 。结果表明,除造林技术因素之外,政策、管理、经济及自然等非技术因素都对人工林培育质量有不同程度影响。通过问卷调查、评分排序及综合分析比较,初步确定影响贵州省 集体林区人工林培育质量的12个主要非技术因素,并提出针对这些影响因素的控制措施。     

基于DFL的人力资源评估模型及其应用

利用动态模糊逻辑(DFL)对人力资源评估进行研究,提出了基于动态模糊逻辑的人力资源评估模型;并将该模型具体应用于实例系统,结果表明它具有较好的实用价值.     

一种基于关键因素划分的CMM软件过程改进模型研究

针对软件能力成熟度模型(CMM)在软件企业过程改进中存在的具体问题,结合国内软件企业的实际情况,从关键因素、模型结构、评价方法这3个方面对CMM进行合理简化和改进,在此基础上提出一种基于因素划分的CMM.该模型将CMM关键过程域分成关键部分和非关键部分,关键部分合理地继承了原有的关键过程域,非关键部分引入专家评审机制辅助关键部分起作用,从而构建一种半结构化的软件过程能力评价方法,以适应我国软件企业过程能力改进的具体情况.     

面向结构状态评估的多尺度损伤模型

为了满足大跨结构健康监测和状态评估的需要,提出了计算结构损伤破坏的微宏观多尺度损伤模型.将结构微损伤变量定义为物质点处应力水平的函数,建立了非线性有限元模型,通过迭代求解来实现微损伤的耦合分析.为了考虑微损伤的累积效应,将结构的宏观损伤定义为微损伤的空间统计平均,选取均匀化遍历函数作为微损伤的空间分布概率密度函数,建立了宏微观损伤的关联模式,通过响应等效的方法来验证宏微观损伤关联模式的有效性.计算结果表明:耦合迭代求解技术可以降低微损伤分析过程中的网格敏感性;结构在均匀化宏观损伤下的响应与在非均匀微损伤下的响应吻合良好.采用多尺度损伤模型,可以有效实现结构的局部微损伤向均匀化宏观损伤的等效转换,有助于提高面向结构状态评估的有限元模型的计算效率.     

一种新的多机场终端区容量评估方法研究

分析了影响终端区容量的各种因素,提出了一种新的多机场终端区容量评估方法.运用网络规划模型和仿真模型相结合的方法,评估了上海终端区虹桥机场和浦东机场分别在单独运行和联合运行情况下的终端区容量.评估结果分析表明该方法是一种较其他容量评估模型更通用的评估方法,对单机场终端区和多机场终端区的容量评估及其影响因素分析均具有良好的适应性,评估结果准确,符合终端区实际运行情况.     

遵义市松材线虫病传媒昆虫松褐天牛天敌花绒寄甲研究报告

采用人工野外调查和室内饲养相结合的方法,对遵义市松材线虫病传媒昆虫松褐天牛天敌筛选出来的花绒寄甲的生物学特性及生活史进行了基础性研究。基本掌握了花绒寄甲在遵义疫区的分布范围、发生代数、幼虫期、卵期和成虫期的生活规律,并对松褐天牛寄生能力进行了试验,开展了花绒寄甲人工释放技术研究,进行了花绒寄甲释放安全性评估。     

基于BP神经网络的上市公司财务困境预警模型实证研究

正确公允的认识和评价上市公司的财务状况和经营业绩已成为有关各方的共识。然而有些公司恶意造假、包装上市,给投资者和债权人造成巨大损失,扰乱经济市场。这使得有关上市公司财务困境预警的研究日益迫切。就如何运用BP网络神经算法来提高财务困境预警能力进行了分析。     

基于自评估HMM的离心泵状态识别方法研究

由于HMM本身的特点,在实际应用中如何找到一个合适的HMM模型始终是一个难点.采用传统的Baum-W elch算法对HMM进行训练,并提出了一种对训练结果进行评估的方法,构建了可自动评估的HMM训练体系.