湖北省农产品加工业发展现状与对策

近年来,湖北省农产品加工业呈现出良好的发展势头,在壮大龙头企业、培育知名品牌、建设专业化基地等方面都取得了长足发展,但加工业发展的总体状况与湖北农业大省的地位不相称,湖北农产品加工业发展仍然滞后。文章结合有关行业和企业的调查情况,对湖北农产品加工业发展现状加以评价分析,提出了相关对策建议。     

中国高校课程考试历史概述

高校的教学质量面临越来越多的质疑,高校的人才培养模式及人才考核方式改革势在必行.考察高校课程考试的历史,探明高校人才考核的宗旨和要求,以完善当今高校课程考试管理.     

基于钻石理论模型的荣昌陶瓷业竞争力研究

荣昌区的轻工陶瓷特色产业有着悠久的发展历史,已经成为区内的支柱特色产业,建成了重庆市重要的陶瓷生产基地。以荣昌区第四次经济普查数据和历年统计年鉴为基础,运用波特钻石模型对荣昌区轻工陶瓷特色产业的现状及发展情况进行分析,采用SWOT分析法针对其竞争力的提升进行探讨。并根据研究结果提出相关建议:一是激励企业加强研发投入,促进特色产业形成特色优势;二是推动产学研合作,加强研发型和创意型人才培育;三是引导和推动“企业品牌+地理名品标志”的特色产业“口碑”建设;四是积极参与产业链分工体系,促进特色产业与其他产业形成联动效应。     

浅析我国现代社会诚信建设的意义

在现代社会和市场经济条件下,诚信建设对于经济发展、社会繁荣、国家兴衰以及个人成长具有十分重要的意义,建立与当代社会相适应的诚信体系,对于充分发挥诚信在经济、政治、社会生活等各个领域的作用,推动社会主义物质文明和精神文明建设,具有十分重要的价值。     

"节约型政府"与"服务型政府"的内涵定位与范式契合

不妨在恰当地尊重概念确定性的基础上,以概念缘起直接的现实背景和动因为界定依据,来促成对"节约型政府"与"服务型政府"概念内涵定位的共识。"节约型政府"与"服务型政府"的范式契合具体表现为:作为操作范式的"节约型政府"与作为观念范式的"服务型政府"之间的直接性契合;作为操作范式的"节约型政府"与作为基于观念范式的"服务型政府"所衍生的规则范式之间的间接性契合;作为操作范式的"节约型政府"与作为实现观念范式的"服务型政府"手段与工具的其它操作范式之间的间接性契合。     

清代慈善组织中的国家与社会——以苏州育婴堂、普济堂、广仁堂和丰备义仓为中心

本文以清代苏州的四种慈善组织——育婴堂、普济堂、广仁堂和丰备义仓为例,梳理其在清代前期和后期的管理方式及收入来源,并进行对比,发现:清代前期苏州的慈善组织中存在着一种"官民合作"模式,民办慈善组织往往能够得到官府的支持和资助,官办救助机构也同样能得到来自民间的捐助。而在这种"官民合作"模式中,官府无疑处于强势的地位,民办的慈善组织接受官方资助后,便开始染上浓厚的官营色彩;而官办的救助组织虽然得到民间的大力捐助,但管理权仍然牢牢掌握在官府手中。在太平天国战争之后,苏州的地方绅士在慈善组织中的作用有所增强,地位有所提高,但这些慈善组织依然离不开官府的支持和资助,管理上也同样受到官府的监督和干预,并没有溢出"官民合作"的范畴。这就说明,晚清时期的"社会"并没有真正独立于"国家",强国家、弱社会的基本格局并没有改变。所以,慈善组织并不能被视作近代中国所谓的"公共领域"。     

智能决策支持系统中定量特征规则的挖掘方法研究

定量特征规则通过将定量信息与规则相结合定量地反映了概念的主要特征和次要特征,面向属性的归纳学习算法是在数据库中挖掘定量特征规则的一个重要手段,但直接采用这种方法往往会使同一个概念有不同的特征描述,这种现象必然降低规则对决策的参考价值.本文提出了一个测量定量特征规律有效性的计算指标,并结合该指标设计出一个新的面向属性的归纳算法,该算法使定量特征规则在有效性上达到最优,避免了同一概念有不同的特征规则的现象.     

多分销中心供应链模型及其牛鞭效应的H∞控制

本文在文^[1]具有一个分销中心供应链模型的基础上,建立了具有多个分销中心的供应链结构模型,采用供应链上游库存与订货偏差波动之和与下游顾客需求偏差波动之比描述牛鞭效应。提出顾客末端需求波动最差条件下H_∞控制方法,以抑制牛鞭效应。这一方法本质就是供应链末端需求波动最差情况下,制定供应链管理的最优决策。并且以一个石油分销系统为对象进行了供应链牛鞭效应的H_∞控制仿真实验。     

对方案有偏好的不确定语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的偏好值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题。首先,引入不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定语言变量间的距离的概念。针对属性权重完全未知的情形,给出了求解权重的公式。然后,利用不确定语言加权平均算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优。最后进行了实例分析。     

基于ODR-ADASYN-SVM的极端金融风险预警研究

针对合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)方法在提升支持向量机(support vector machine,SVM)的非均衡样本学习能力中出现的过拟合(over fitting),引入自适应合成抽样方法(adaptive synthetic sampling approach,ADASYN)和逐级优化递减欠采样方法(optimization of decreasing reduction,ODR)分别克服SMOTE在生成新样本中的盲目性和在处理对象上的局限性,进而与SVM相结合,构造出改进SVM,即ODR-ADASYN-SVM模型来预测中国极端金融风险;最后运用T检验对各模型预测精度的差异性进行显著性检验以及对各模型的预测稳定性进行评价.实证结果表明,ODR-ADASYN-SVM模型不仅能够显著地提升SVM的非均衡样本学习能力,同时也能够有效地克服SMOTE的过拟合,从而展示出优越的极端金融风险预测性能.