考虑声誉效应的科技服务业与制造企业合作创新行为策略分析

采用博弈论的方法，考虑声誉效应对博弈双方效用、策略的影响，建立信号博弈模型，并分析精炼贝叶斯均衡，证明声誉水平、对声誉的态度以及技术市场价值的高低是影响建立合作关系的重要因素。探讨双方建立合作关系的行为策略，提出实现合作达成双赢的建议。     

基于贝叶斯网络和 TOPSIS 的供应商选择模型

本文首先在贝叶斯网络框架下， 建立供应商的评价体系及各项指标的概率分布， 借助于AgenaRisk 软件完成贝叶斯网络模拟。 其优势在于充分考虑供应商的多样可能性， 全面地进行供应商风险评估。 再结合 TOPSIS 的模型， 依据企业的偏好求得理想供应商。 通过组合方法， 本文在客观全面评价供应商的同时也能满足企业自身发展要求。 最后结合实际的案例， 证明模型的可行性。     

计量检测设备校准结果的正确判别和确认

在相关科学技术发展影响下,计量行业也得到了极大的发展。时至今日,计量检测设施也是在逐步向着多参数、自动化采集测量数据以及借助计算机处理的方向发展,并且已经相继出现了诸多研究成果。但是这类型非常规性质的计量仪器在检定其计量特性的过程中,却是缺乏相应的计量检定规程作为工作开展的依据。目前,计量技术机构在检定计量仪器计量特性的工作中使用的方法都是对计量仪器的计量量值进行相应的溯源,在全面检查其功能之后,出具对应的计量校准证书,但是这个证书上却并没有直接给出相应的合格与否的结论。如此一来,计量仪器的使用以及管理人员就需要针对这个校准结果进行正确与否的判断。本文从校准工作的工作流程分析入手,就如何判断校准结果的正确性提出了一些自己的看法,希望对今后的校准结果验证有所帮助。     

贝叶斯正则化BP神经网络在地铁施工安全评价中的应用

为了获取准确的地铁施工安全评价,文章通过建立贝叶斯正则化BP神经网络模型,克服传统安全分析方法的不足之处,防止网络的过度拟合。将此模型运用于MATLAB,可以发现贝叶斯正则化BP神经网络在推行能力和泛化能力上有着较好的表现。在当前基础上进行敏感性分析,就地铁施工安全影响因素进行重要程度排序,提高地铁施工安全管理,以防此类地铁安全事故的发生。     

基于信息辅助块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰抑制

现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问题，利用NBI在频域表现出的块稀疏特性以及直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号的类噪声特性，提出了基于块稀疏贝叶斯学习(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)框架的DSSS通信NBI抑制模型。实现干扰抑制后，利用传统的CS重构算法实现DSSS信号的压缩域解调。为进一步提高算法性能，将NBI稀疏分块的块内自相关矩阵建模为单位矩阵，提出了信息辅助BSBL(Aid BSBL,ABSBL)算法，设计了基于ABSBL的DSSS通信NBI抑制算法。该算法在保持较好NBI抑制性能的条件下，提高了运算效率并且不依赖NBI的稀疏结构。仿真验证和对比分析结果表明，所提方法能够有效抑制DSSS通信中的NBI，在干扰强度相同的条件下，NBI带宽越小、压缩率越大，算法对NBI的抑制性能越好。     

西部科技创新提升路径研究——基于R&D活动的统计分析

在知识经济时代,西部的科技创新能力决定着其经济发展水平。为了研究西部科技创新的有效提升路径,文章采用判别坐标方法(DC分析)构建了R&D的资金,人力的投入与专利产出的模型,并使用模型对部分省市的产出做了预测,效果较好,检验了模型的可靠性。研究认为:西部省市的R&D投入强度明显偏低,同时在R&D投入结构上需要进一步优化,在此基础上提出以政策创新为导向,加强R&D投入,优化投入结构,提高投入效率的路径建议。