基于层次分析法的建筑企业竞争力评价研究

随着我国市场经济体制的逐步确立,建筑企业之间的竞争也日趋激烈。如何合理地评价建筑企业竞争力,以便为企业制定竞争战略提供可靠的依据,成为一个值得关注的问题。文中建立了建筑企业竞争力评价的多指标体系和综合指标,采用层次分析法计算指标权重,提出了建筑企业竞争力评价方法。以我国上市建筑企业做为研究对象,采用该方法进行了实证分析。研究表明,该方法可以有效评价建筑企业竞争力,通过对企业竞争力影响因素分析,能够确定建筑企业竞争策略。     

神经网络在纺织外贸企业竞争战略中的应用

采用神经网络算法来定量解决企业竞争战略制定问题 ,建立了企业竞争战略形成的智能化模型 ,通过企业竞争力水平来确定企业竞争战略选择 .对陕西省的 15家纺织外贸企业的竞争战略验证 ,表明神经网络的使用能够指导竞争战略的制定 ,具一定的可行性 .     

神经网络在纺织外贸企业竞争战略中的应用

采用神经网络算法来定量解决企业竞争战略制定问题,建立了企业竞争战略形式的智能化模型,通过企业竞争力水平来确定企业竞争战略选择,对陕西省的１５家纺织外贸企业的竞争战略验证,表明神经网络的使用能够指导竞争战略的制定,具一定的可行性。     

建筑企业竞争力指标体系的建立与评价

建立了建筑企业竞争力的评价指标体系,提出了建筑企业综合竞争力的计算方法,并运用层次分析法确定了各指标层指标的权重.     

基于GIS的配电网智能评估规划系统

提出了一套全新的城市配电网综合评估指标体系、权重得分及评估方法,运用层次分析法(AHP)建立了综合评价指标平台,实现了针对配电网规划成果的量化评估.该系统基于电力GIS系统,数据与GIS系统数据同步更新,构建城市配电网评估规划模型,大大提高了配电网评估的准确性及规划的效率和可操作性.     

建筑企业竞争力指标体系的建立与评价

建立了建筑企业竞争力的评价指标体系,提出了建筑企业综合竞争力的计算方法,并运用层次分析法确定了各指标层指标的权重。     

基于FNN的智能学生综合素质评估模型研究

对学生综合素质评估体系相关要素进行了讨论，给出了学生综合素质评估体系闭环控制系统结构。提出了一种基于模糊神经网络的智能学生综合素质评估体系模型，该模型通过模糊神经网络的自适应与自学习能力，对系统中非量化因素指标的量化进行了有效的刻画，并采用遗传算法对网络结构与量化指标权重进行了优化。仿真结果证明了提出的模型不仅准确有效，而且收敛速度快。     

制造企业综合信息竞争力测度模型的建立

为了衡量制造企业信息化的总体水平,提出了制造企业综合信息竞争力的概念,建立了制造企业信息化指标体系。根据所建立的测度模型,用回归、德尔菲法等数学统计方法对综合信息竞争力进行了权重计算。结果表明:综合评价值越高,该制造企业的综合信息竞争力越强;指标的权重越大,该指标对企业信息化建设影响越大。     

柴油机仿真模型的模糊综合评估

考虑到柴油机仿真模型评估过程中存在的一些模糊因素,提出了一种定量化、解析化评估柴油机仿真模型的新方法.该方法是在模糊集理论的基础上,通过构建评估指标集,确定各评估指标的评估函数和权重,建立模糊综合评估模型对柴油机仿真模型性能优劣进行评估.利用该方法对柴油机仿真模型进行模糊综合评估,其关键是模糊评估函数和各评估指标权重的确定.对某柴油机工作过程稳态仿真模型的评估计算结果表明,采用该方法对柴油机仿真模型进行评估是切实可行的.     

基于AHP的供应链战略合作伙伴的选择

企业之间通过供应链来竞争,首要问题就是选择合作伙伴来构造供应链.本文尝试根据一定的原则,建立一个包含产品竞争力、企业内部竞争力、合作竞争力在内的指标评价体系,用层次分析法AHP法求出供应链合作伙伴的评价指标权重,提出一种战略合作伙伴的选择方法.     

不完全信息下路径选择策略设计及分析

用户出行时不能获知所有路况信息,针对从出发地去目的地,路段权重信息无法准确预知就必须做出决策,选择出行路径的问题。从在线与竞争策略的角度出发考虑,设计了最优策略——贪婪策略选择路径,当路段权重满足三角不等式时,证明了该策略的竞争比是3且是紧界;当路段权重不满足三角不等式时,证明了该问题不存在竞争策略。     

基于位移时程的框架模型结构参数与损伤识别

本文提出了一种直接运用结构的振动位移响应时程的基于神经网络的结构物理参数和损伤识别的一般方法,该方法通过一个神经网络模拟器和一个参数评估用神经网络实现。在对该方法的理论基础进行论证的基础上,针对一个受基底激励的两层框架模型结构,运用由激光位移传感器所测量的结构位移响应时程,将该方法用于该结构的层间刚度识别和损伤结构的损伤识别。结果表明,神经网络模拟器能够准确地预测参考结构在基底激励下的位移响应,而参数评估用神经网络可以很好地识别出结构刚度参数,并反映出结构损伤的发生。本方法具有一般性,为实际工程结构的参数识别和模型修正提供了一种可行途径。     

用于风电功率预测的RPCL优化神经网络模型

为了提高风电功率预测的准确度,提出了一种基于对手竞争惩罚学习算法( rival penalized competitive learning,RPCL)优化径向基函数( radial basis function,RBF)神经网络的风电功率预测模型。首先通过RPCL确定网络隐含层神经元数目以及中心点初始值,然后由K均值聚类法确定隐含层神经元的中心点和宽度,最后通过最小均值算法确定隐含层神经元与输出层神经元之间的权值。仿真结果表明：此优化模型相较于传统RBF网络具有更高的准确性。     

基于灰箱模型的聚合反应分子量分布形状控制

利用离散正交多项式组合神经网络对聚合反应分子量分布(Molecular weight distri-bution,MWD)进行建模,由MWD矩向量线性表示网络权向量,从而实现了灰箱建模。首先,推导了作为网络基函数的正交多项式需满足的约束条件,扩展了基函数的选择范围,为建模方法提供了理论基础。然后,利用最优化方法推导了MWD控制序列,利用权向量可以由矩向量代替的性质,对控制系统性能指标函数进行了修正,实现了对分子量分布形状的控制,提高了算法鲁棒性。最后,通过实验室规模的苯乙烯聚合试验,证明了该方法的可行性。     

基于财务指标对陕西省上市公司竞争力评价

建立了上市公司竞争力的评价指标体系,采用正交因子模型,对陕西省25家上市公司的指标数据进行了因子分析,提取了生存能力、发展潜力和融资能力三个主因子,并根据因子得分进行了三项能力的排序,最后对上市公司的竞争力状况进行了分类评价。     

民营企业集群的国际竞争优势研究

如何在保持民营企业小规模优势的同时培育国际竞争优势是我国民营企业国际化所面临的一个现实问题。发展民营企业集群是解决该问题较为有效和现实的选择。民营企业集群的国际竞争优势主要来自创新优势、结构竞争力优势、差异化优势、区住品牌优势和网络效应优势等五个要素。根据GEM模型,我国可以从基础建设、企业建设和市场建设三个方面着手发展民营企业集群。     

石油企业财务风险评价神经网络模型的建立

石油企业财务风险评价是石油行业的重要课题.在确立石油企业财务风险评价指标体系的基础上,建立了基于模糊神经网络的石油企业财务风险评价模型.该评价模型分为模糊量化模块和模糊神经网络(FNN)模块,可根据实际问题进行具体调节,具有学习的功能.经过对200多家石油企业的实证分析,结果表明该模型网络预测误差小,是一种可靠、有效的...     

基于因子分析的企业核心竞争力的定量研究

通过对企业核心竞争力指标系统的剖析,针对核心竞争力的构成要素进行核心竞争力评定指标的设 计;从定量分析的角度出发,将可量化指标进行因子分析构建评价企业核心竞争力理论模型。按照模型分析的结 果,企业可以根据自身特点与现状,以及优势与不足制定培育企业核心竞争力的发展战略,以适应当今社会“快鱼吃 慢鱼”高速发展的经济现状。企业核心竞争力指标评价模型在宏观上指导企业提升整体竞争能力。在微观上,引领 企业更加精准地对核心竞争力各要素进行定位,制定完善的战略体系和发展方向。