鱼与熊掌可以兼得吗？——营商环境对创业数量和创业质量的影响研究

我国创业活动数量和质量呈现区域差异的特征,塑造激发创业活动数量和质量协同增长的营商环境是缓解这种差异、促进经济高质量发展的重要举措。营商环境对创业活动数量和质量的影响机制有何不同,是否存在一种或几种营商环境组态能够同时产生高创业数量和高创业质量,这是目前学界尚未厘清的问题。基于组态视角,本文采用NCA和QCA相结合的研究方法,以31个省份为研究案例,分别探究营商环境单个要素是否是产生高创业数量或创业质量的必要条件以及营商环境组态下产生高创业数量和创业质量的不同路径。结果发现：单个营商环境要素不构成高创业数量或高创业质量的必要条件,但提升人文环境对于高创业数量/高创业质量的产生发挥普适作用;产生高创业数量有1条驱动路径,即人文—市场驱动型;产生高创业质量有2条驱动路径,即人文—政务驱动型和人文—法律政策支持下市场驱动型;存在1种营商环境组态可以同时产生高创业数量和高创业质量,即高市场环境、高政务环境、高人文环境为核心条件,辅以非高法律政策环境为边缘条件。研究结果为揭示促使区域创业数量和质量协同发展、缩小区域间创业活动差异的营商环境组态实现路径提供理论指导。     

专利价值的评估指标体系及模糊综合评价 /FONT /P

专利是企业一项重要的无形资产,有效评估其价值对企业具有重大意义。基于专利价值的时效性、不确定性和模糊性,本文尝试建立一个科学的专利价值评估指标体系,用层次分析法计算指标的权重,再用模糊综合评价法得出专利的现时货币价值量,以期为企业专利价值评估提供一种新思路。     

风雨耦合作用下的城市道路行车风险评估

从道路条件、天气条件和设施条件3个方面选取18个影响因素,基于DAMATEL方法,建立直接影响矩阵并规范化,获得综合影响矩阵,得到三层次风雨耦合作用下的城市道路风险评估体系,结合模糊综合评价以及层次分析法确定各级评价指标的权重,建立了一个相对完整的评价体系,并将其应用于当地的风险评估中,为当地的交通管理控制以及降低行车风险提供了一定的理论参考。     

一种新的模糊边缘检测算法

基于信息论中最大熵原理 ,提出了一种新的模糊边缘检测算法 .首先介绍了模糊概率、用条件概率与条件熵定义模糊划分熵的概念以及模糊划分的原理 .算法利用了自然划分以及梯度图像模糊划分的关系 ,在条件概率与模糊划分熵的基础上 ,通过最大模糊熵原则实现图像分割中最优阈值的自动提取 ,从而实现图像的边缘检测 .对不同测试图像的边缘检测结果进行比较 ,表明了该算法的有效性 .     

浙江省经济区划的综合性分析与协调发展研究

根据浙江省各区域经济发展的客观实际以及有关部门统计资料，运用功效系数法和模糊聚类等方法，对浙江省11个市级区域经济状况进行综合性评价。对浙江经济进行区划，从而分析区域经济发展存在的差异以及探讨如何协调发展。     

基于模糊支持向量机的语音情感识别

根据输入样本对分类结果不同的影响程度,引入模糊隶属度,探讨了模糊支持向量机(FSVM)原理,并将其应用于汉语语音信号中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情感类型的识别。仿真实验结果表明FSVM比支持向量机(SVM)有着更好的分类性能和更高的识别率。     

基于区间数模糊评价的信息系统身份认证安全性研究

基于信息系统身份认证安全性评价中指标值的不确定性和模糊性,使用区间数模糊评价原理,建立基于区间数的信息系统身份认证安全性模糊评价模型。该模型使用改进的德尔菲和AHP法,根据区间数判断矩阵的有关定理,确定主因素层和子因素层各指标权重和综合平均值。最后将该模型应用到一个实际信息系统进行身份认证安全性的评价,验证了该模型的有效性。     

自适应模糊PID在无超调压力控制系统的应用

通过对压力控制系统自适应模糊PID控制器参数在线自整定,实现无超调控制．通过仿真,与常规PID控制器的相比较．说明此控制器能够改善系统的静、动态性能,增强系统适应能力和鲁棒性．     

基于粒子群优化算法的散乱数据光顺拟合

在散乱数据光顺拟合问题的计算中,引入了群体智能粒子群优化算法,增加了计算的自动程度以及客观性,优化中提出了优于传统罚函数法的模糊罚函数法,将模糊集合理论和粒子群优化算法有机地结合起来,并通过对节点序列内在关联性的分析,提出了适合邻域搜索类算法实施的邻域结构,以获得目标函数的全局解,最后给出了数值仿真实例。     

Fault diagnosis model based on fuzzy support vector machine combined with weighted fuzzy clustering

A fault diagnosis model is proposed based on fuzzy support vector machine (FSVM) combined with fuzzy clustering (FC).Considering the relationship between the sample point and non-self class,FC algorithm is applied to generate fuzzy memberships.In the algorithm,sample weights based on a distribution density function of data point and genetic algorithm (GA) are introduced to enhance the performance of FC.Then a multi-class FSVM with radial basis function kernel is established according to directed acyclic graph algorithm,the penalty factor and kernel parameter of which are optimized by GA.Finally,the model is executed for multi-class fault diagnosis of rolling element bearings.The results show that the presented model achieves high performances both in identifying fault types and fault degrees.The performance comparisons of the presented model with SVM and distance-based FSVM for noisy case demonstrate the capacity of dealing with noise and generalization.