基于SRFML-Lift的流程制造产品质量状态监测

对流程制造型企业而言,产品质量状态的监测精度直接影响了企业的生产与运营成本。面对流程工业的多变量监测要求和数据不均衡性,以往研究主要采取局部建模策略或多输出模型,存在特征选择偏差和分类精度不高的问题。对此,本文设计了一种结合SRFML特征选择和Lift学习策略的质量状态监测模型,通过共享不同目标之间的信息以期提升模型的监测效果。首先,根据ReliefF过滤机制,引入重采样赋权思想对工业特征的选择过程进行优化(SRFML);然后,将选择结果作为Lift学习框架的输入,通过类属属性学习方式重塑各待监测特性的特有关联属性;最后采用多个SVM分类器进行训练,得到各目标的质量状态结果。结果表明,本文构建的SRFML-Lift充分学习了原始特征的关键信息,与其他组合策略相比,对质量状态的监测效果更佳,可应用于流程工业的生产管理实践。     

网红品牌的网络口碑大数据分析∗ ———以“奈雪的茶”为例

网红品牌的消费者评价形成用户生成内容(UGC),其衍生的网络口碑对网红品牌有极大的影 响。 以奶茶饮品中具有代表性的网红品牌“奈雪的茶”为例,利用八爪鱼数据采集器(v8. 0)爬取微博和 哔哩哔哩的 12 193 条有效文本评论,通过大数据分析,挖掘网络口碑的核心要素,探求网红产品对消费 者购买行为的影响。 研究发现,品牌和消费者是网红连锁店网络口碑的两大主题;结合问卷调查结果进 行对比验证表明,网络爬虫获取的消费行为数据能更准确地反映消费者内心真实情感。 研究结论显示, 产品品牌的口碑逐步从线下的口耳相传过渡到线上的网络传播;产品品质是网红品牌得以迅速爆红的根 本原因;网红品牌的市场增长驱动来源于年轻一代消费者;正面的网络口碑有助于提升网红品牌的美誉 度和知名度。     

元宇宙赋能数字经济高质量发展:基础、机理、路径与应用场景

新时代中国经济由高速增长向高质量发展转变,数字经济的高质量发展是推动中国经济发展模式转变的重要途径。元宇宙以大数据、云计算、物联网、区块链等高新技术为基础,有效整合人才、资本、技术等生产资料,为数字经济的高质量发展提供可靠的技术支撑。数据成为数字经济的关键性生产要素,改变了生产要素的供应体系,能够提供海量可重复利用的资源,有利于数字经济的可持续增长。在元宇宙的作用下,资源配置的时空阻隔效应被打破,供需实现精准预测和匹配,要素组合效率和生产效率实现质的飞跃,资源配置实现帕累托最优,数字经济效益显著提升。依托数字货币构建的去中心化交易支付系统以及区块链辅助构建的低信用成本、优质信用环境的平台,元宇宙为数字经济发展构建了便捷的支付方式、安全的交易环境、完善的信用体系与良好的竞合关系。在开源思维、共享理念、通证技术的支撑下催生出通证经济、开源经济和元宇宙经济等新兴数字经济业态,数字经济不断进行横向聚合和纵向延展性扩容。数字经济的边际成本逐渐变成沉没成本,在消费引导供给的模式下数字经济发展模式从规模经济向范围经济转变,其发展空间得到拓展,促进了数字经济的质变与量变。数据作为关键性生产要素渗透到数字经济的全行业和全产业链,既促进数字经济向智能化、高级化和众包化转型,又充分释放生产端和消费端之间的市场潜力,同时,通过对大数据的深入挖掘,构建企业最佳生产路径,从而达到节能降耗、低碳绿色发展的目标,推动数字经济与元宇宙的深度融合。元宇宙赋能数字经济的高质量发展契合了创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,在高端制造、医疗健康、智慧农业等方面具有广阔的前景,为供给侧结构性改革开辟出新途径,为实现我国数字经济的高质量发展提供新思路。目前,在元宇宙赋能数字经济高质量发展的过程中还存在两者融合不平衡不充分、核心技术和智能装备不足、重商业娱乐应用轻核心产业发展以及运用安全等问题,未来需要突破关键技术的短板,培育元宇宙与数字经济深度融合的样板以及优势产业集群,向民生保障、国家战略产业、高端制造业等方面深入,为中国制造向中国智造、制造大国向制造强国的转变奠定基础。     

Approximation of density functions by orthogonal series with grouped data

Summary Letg(x) andf(x) be continuous density function on (a, b) and let {ϕ_j} be a complete orthonormal sequence of functions onL ₂(g), which is the set of squared integrable functions weighted byg on (a, b). Suppose that over (a, b). Given a grouped sample of sizen fromf(x), the paper investigates the asymptotic properties of the restricted maximum likelihood estimator of density, obtained by setting all but the firstm of the ϑ_j’s equal to0. Practical suggestions are given for performing estimation via the use of Fourier and Legendre polynomial series. Research partially supported by: CNR grant, n. 93. 00837. CT10.     

Sampling from spatial databases

This paper deals with techniques for obtaining random point samples from spatial databases. We seek random points from a continuous domain (usually ²) which satisfy a spatial predicate that is represented in the database as a collection of polygons. Several applications of spatial sampling (e.g. environmental monitoring, agronomy, forestry, etc) are described. Sampling problems are characterized in terms of two key parameters: coverage (selectivity), and expected stabbing number (overlap). We discuss two fundamental approaches to sampling with spatial predicates, depending on whether we sample first or evaluate the predicate first. The approaches are described in the context of both quadtrees and R-trees, detailing the sample first, acceptance/rejection tree, and partial area tree algorithms. A sequential algorithm, the one-pass spatial reservoir algorithm is also described. The relative performance of the various sampling algorithms is compared and choice of preferred algorithms is suggested. We conclude with a short discussion of possible extensions.     

面向CRM的动态质量体系管理数据的模型

以ISO9000质量管理体系为背景,本文详细地分析了企业质量体系管理的信息层次结构与流程,针对质量体系的制定、改版以及质量持续改进,研究了质量体系管理对数据模型的复用性、可引用性与可回朔性的要求,讨论了现有质量管理信息系统的局限性,提出了动态质量体系管理数据模型,给出了模型的结构和功能,总结了所提模型的特点。最后,给出了实例分析。     

中国上市公司组合治理机制实证研究

一般地,按公司治理机制发挥作用的机理不同,可将其划分为基于公司治理结构的内部治理机制、基于市场的市场治理机制和基于社会环境的社会治理机制。公司绩效是这些治理机制共同作用的结果。本文首先选择设计了15个公司内部与外部治理机制的实证分析指标和1个公司绩效指标:接着以公司绩效为导向,运用数据挖掘技术对截止到2003年3月26日已发布2002年度报的305家沪市上市公司进行实证分析,得到了不同公司治理机制组合与公司绩效的对应关系,这为优化和设置公司治理机制组合、提高公司绩效提供借鉴。     

基于SCD模型的金融超高频数据信息含量研究

针对随机波动条件持续期模型(SCD模型)对于金融超高频数据的模拟优势,采用股票交易的分笔数据,在模型中引入消息指标变量、交易量和买卖价差三类微观结构变量,通过分析价格持续期与这些结构变量之间的相关性,以研究价格形成过程中的信息传递过程。研究结果表明:利好消息通常导致交易强度增加,利空消息通常会导致交易持续期延长,价格变化对交易持续期造成的影响有限;小盘股买卖价差影响后续价格交易持续期,但大盘股的影响并不明显;交易量的增加具有信息含量。     

我国制造业产能利用率测度与影响因素研究——基于十个重点行业

选取制造业的十个重点行业,使用2001-2014年的面板数据,运用数据包络分析法(DEA)对其产能利用率、技术效率和设备利用率进行了测算,结果显示:我国制造业的部分行业存在严重的产能过剩问题;非金属矿物制品业、黑色金属冶炼和压延加工业等传统行业的产能利用率较低;通信设备、计算机及其他电子设备制造业等新兴行业的产能利用率相对较高.剖析制造业产能过剩的影响因素,发现市场需求与产能利用率存在显著的正相关关系,资本密集度、就业水平、开放度、金融支持与产能利用率有显著的负相关关系.     

当前大学生对国学教育的认知和需求——以某高校调查数据为例

对大学生国学认知程度和需求的调查是有效开展国学教育的基础。这个基础必须通过详实的数据调查和实证分析来奠定。通过在某高校展开问卷调查,我们发现大学生对于国学的不甚了解是一个普遍现象。高校学生对国学教育的需求不仅存在,而且是理性而合理的。真正影响高校国学教育效果的症结仍然是师资力量、课程内容、教学步骤等问题。我们建议应该遵循由易到难、从日常习用到弘文奥义、分类教学的原则,系统地做好国学教育内容的顶层设计。