基于联盟成员知识特性的知识联盟组织间知识共享研究

在知识经济时代,很少有组织能够拥有组织发展所需的全部知识,通过知识联盟获取组织所需的知识已成为一种趋势。影响知识联盟组织间知识共享的因素有很多,知识联盟成员知识特性是其中重要的影响因素。在对大量文献进行归纳总结的基础上,详尽阐述了知识联盟成员主要知识特性以及对知识联盟组织间知识共享的影响,并提出了相应的命题。     

多重不确定环境下基于证据理论的NIS安全风险评估模型

以证据理论为基础,构造一种能够适应多重不确定环境的网络信息系统安全风险评估模型。在模型中建立安全风险评估指标体系并对指标权重进行量化;重新定义基本概率赋值函数,以适应安全风险评估过程中证据的不确定性描述;实现证据一致性检验并确定调整方法,从而进一步降低评估过程中专家经验的不确定性;最后,通过实证分析验证该模型的正确性和有效性。     

城商行差异化成长模式研究

面对多层次银行体系的逐步建立,城市商业银行作为国有商业银行和全国股份制商业银行的有效补充,要明确自己的市场定位,一部分城商行可以选择规模成长模式和借势成长模式,绝大部分城商行还是要选择差异化成长模式.在确定了差异化成长模式初始条件后,城商行应从业务领域、经营地域等方面实现特色经营发展.     

基于与商品经济比较研究的信息经济新解

研究基于信息经济学理论体系及学科发展趋势,从当代社会经济与科技发展实证研究入手,在宏微观经济学、马克思主义政治经济学等多学科理论比较研究基础上,分析、归纳、演绎,提出了与传统＂商品经济＂对应的新＂信息经济＂概念,分析提出了新信息经济的产业链与供应链核心单元—系统信息体系（SIS）商品生产业,及SIS商品业核心劳动生产力—SIS生产力,定义社会SIS生产率函数关系式,并对该式进行实证数据检验分析与验证。     

循环经济模式下的区域产业结构优化研究——以天津滨海新区为例

传统的＂资源——产品——污染排放＂的单向线形生产模式,以及以资源消耗型制造业为主的滞后产业结构,严重制约了中国经济的可持续发展,而作为直接影响着资源配置效率和产业素质高低的区域产业结构,就成为了新时期我国产业结构调整的重点和关键。以天津滨海新区为例,阐述了基于循环经济模式的产业结构优化方案,并在此基础上对全国各区域发展循环经济和进行产业结构调整提出了＂以循环经济理念指导工业生态化改造、三次产业间形成三产互动的良性体系、通过虚拟产业链的延伸和对接实现区位优势互补,加强区域合作＂等对策和建议。     

建设用地储备规模的理论模型探讨

实施城市建设用地储备的目的是为了增强政府对土地市场的宏观调控,实现城市用地规模的合理扩张,盘活城市存量土地资产,提高建设用地资源配置效率。建设用地的储备管理是科学合理地制定和实施城市建设用地规划管理的重要内容,建设用地储备量的确定又是建设用地储备管理的核心。对影响土地储备规模的因素进行了分析,根据土地储备机构的不同目标建立了最佳土地储备规模的模型,最后对模型的适应性进行了分析。     

新政策下养老保险基金收支平衡精算模型的相关因素分析——以山东省为例

自2006年1月1日起,山东省按照<国务院关于企业职工基本养老保险制度的决定>,开始实施新的养老保险金计发办法,同时,按3%起步逐步做实个人账户.在该新政策下,按照部分积累的筹资模式,为了实现养老基金在当期和未来一个较长时期内的收支平衡,根据部分积累平衡的精算模型,对影响养老保,险基金收支平衡变动的各相关变量进行定量和定性分析,并提出了实现山东省养老保险基金收支平衡的建议.     

科学发展观的实践利器——工业工程

全面发展、协调发展和可持续发展是对科学发展观的准确论述,而其核心则是和谐发展。作为当今科学技术的重要工程技术之一的工业工程,恰恰是科学发展观的印证,或说是科学发展观的实践利器。工业工程首先是一个科学的理念,同时更是一种科学的方法,工业工程在中国发展前景十分广阔。     

科技企业孵化器发展探讨

在对科技企业孵化器性质进行界定的基础上,对科技企业孵化器的孵化团队、孵化对象、孵化资源、孵化服务等基本构成要素进行了分析,探讨了科技企业孵化器的聚集效应、共享效应、催化效应、衍生效应以及各效应间的内在关系,研究了孵化环境的运行机制,并对常规孵化、反向孵化、虚拟孵化、衍生孵化模式进行了比较研究。     

结构和内容联合提取的XML网页分类研究

针对XML网页特点,重点研究了XML文档结构和内容特征的提取方法,提出了一种基于频繁结构层次空间模型的联合特征提取策略,并给出了结构特征权重和关键词出现的位置及频度权重的计算公式,并根据计算结果提取XML网页特征矩阵,分别就结构、内容联合提取三种情况进行分类测试,通过ROSSETA系统,利用粗糙集优越的属性约简构造文本分类系统,实现XML文档分类。实验表明,该方法分类准确度较高,计算量较小。