合作情景中依恋类型与人际特质的匹配研究

在具体的情境下考察不同人际特质和依恋类型的合作互动情况,基于研究的结果可以得到三点结论：（1）合作情景中的男女人际特质匹配基本符合Leary的人际环状模型结构;（2）不同依恋类型的个体在人际互动中表现出不同的人际风格倾向;（3）不同依恋类型的男女配对的合作满意度不同,其中以双方都是安全型依恋的个体的合作满意度最高。     

利用匹配滤波改进MIMO预编码方案

针对多用户多输入多输出(MIMO)系统下行链路的共信道干扰(CCI)问题,提出了一种可以实现发射机和接收机联合设计的预编码方案。该方案假定接收机为匹配滤波器,避免了最小均方误差(MMSE)准则下发射机和接收机联合设计中的迭代操作,同时将迫零处理引入MMSE方法,完全消除了CCI。为进一步简化联合设计问题,对等效信道矩阵进行奇异值分解,将向量优化问题转化为标量优化问题。仿真结果表明,与其他非迭代的预编码方案相比,该联合设计的预编码方案可以获得更好的平均误比特率性能和总容量性能。     

创业过程模型的三因素匹配性研究

文章在回顾Timmons创业过程模型三因素匹配性研究成果的基础上,运用目前世界较流行的质量管理QFD(Quality Function Development)理论与方法,使用一系列质量屋(HOQ)把创业机会的特征转化为资源要素要求和创业团队能力要求,详细考察和分析各因素维度指标匹配性的程度,找到具体的不匹配指标,为创业战略更新提供思路。最后用案例将这一分析方法加以应用。     

人职匹配理论之“人格类型论”述评

人职匹配理论是将个体独特的人格特征和能力特点与社会某种职业相关联,以求达到人与职业之间的合理匹配。个性与职业是否匹配在职业发展过程中发挥着重要作用。对于个人而言,需要根据自身的性格特征选择合适的职业;对于组织而言,管理者需要了解组织成员的性格特征,根据其性格特征合理安排工作岗位,推动组织发展,并在实现组织目标的同时,能够使员工的优势和特长得到充分发挥,促进其素质的提高和自身价值的实现。     

论元的激活扩散过程与动宾之间的语义匹配

心理学的研究成果发现储存在大脑中的信息必须通过激活才能得到突显,被激活的信息又会对相关信息产生强度不一的扩散式的影响,形成一种网状的激活扩散过程。这种激活过程可以用来解释动词与相关概念的语义匹配问题。动词与相关概念之间的语义匹配问题就是一种语义激活和语义选择的过程,在这两个几乎同时进行的过程中,"激活"是使某个概念从众多概念中突显出来的一条重要途径,也是造成动词与相关概念构成动宾结构的重要因素之一。     

非实验数据政策效应评估理论与实证研究方法

非实验数据政策效应的研究是管理科学研究中的一个重要方向。政策效应评估理论在国外研究发展已经有很多年历史,但国内这一领域的研究甚少。基于此,本文对政策效应评估理论和实证研究方法做了一个较为全面的概括,侧重介绍了目前常用的三种评估方法:选择修正法、DID法和匹配法,并就一些我们在实际问题处理过程中需要注意的问题进行了探讨。     

新产品开发网络资源与技术资源匹配关系:基于中国制造业企业的实证研究

新技术革命背景下新产品开发所需资源的广度和深度与日俱增,不同资源的匹配组合对于新产品开发成功具有直接决定性作用。本文结合资源基础理论与社会网络理论,深入研究了新产品开发中不同程度网络-技术资源组合对新产品开发市场绩效与风险的作用机理,并探究了产品多元化对网络-技术资源组合与新产品开发市场绩效、风险之间关系的调节效应。基于143家中国制造业企业实地调研数据,运用结构方程模型与分层回归分析方法进行实证,结果发现:网络资源广度-技术资源深度组合以及网络资源深度-技术资源广度组合对新产品开发市场绩效有正向影响,对新产品开发风险有负向作用;网络资源广度-技术资源广度组合以及网络资源深度-技术资源深度组合对新产品开发市场绩效有负向影响,对新产品开发风险有正向作用;产品多元化正向调节网络资源广度-技术资源深度组合与新产品开发风险之间的关系,以及网络资源广度-技术资源广度组合与新产品开发市场绩效、风险之间的关系。本文的研究为企业提高新产品开发资源配置效率、降低开发风险提供了决策支持与理论依据。     

基于改进量子进化算法的车货供需匹配方法研究

为了提高货运供需匹配效率,建立了一种车货供需匹配数学模型,描述了车货匹配问题的目标与相关约束,对量子进化算法进行设计与改进用于对此问题求解,提出了有约束惩罚的适应度衰减方法,解决了量子群初期无强可行解时最优量子个体的选择问题,引入量子群成熟度对量子进化算法的退出机制进行改进。在实验中,使用改进的量子进化算法和标准遗传进化算法进行对比,并对算法参数进行优化,实验中量子进化算法表现出更好的收敛速度,准确性和稳定性,但是量子群规模存在“瓶颈问题”,更大规模的量子群对算法优化效果并不明显且需要耗费更长的计算机时间,量子旋转角增量与算法收敛速度正相关,与全局搜索能力负相关。结果表明,改进的量子进化算法可以高效地搜索到较为优秀的车货匹配方案,为车主和货主推荐较为合理的车货供需信息资源。