基于AHP的灰色关联分析法在企业竞争力评价中的应用

将AHP法和灰色关联分析法相融合建立企业竞争力综合评价模型．以AHP法计算出准则层中各竞争力指标权重作为灰色关联分析法的待检模式向量,以方案层中各竞争力指标相对权重组成企业竞争力特征矩阵,再计算出灰色关联度,由此得到企业竞争力大小排序．通过实例分析说明这种融合方法具有可行性和科学性．     

高考平行志愿再聚焦

本刊2008年第四期曾以“志愿,平行中的利益交点”为题对平行志愿做了一次专题。今年高考录取,继湖南、江苏、浙江之后,安徽、辽宁、上海三省（市）也实行了平行志愿投档模式的尝试,实行平行志愿的队伍在逐渐扩大。平行志愿投档模式的“后劲”如何？是否得到了考生、高校和招生行政部门的认可？带着这些问题,本刊再次将焦点聚集到“平行志愿”上,以期对高考志愿改革方向提供参考。     

数据库中关联规则的挖掘

简要介绍了数据库中关联规则挖掘的概念、分类及经典的挖掘算法.     

A comparative analysis of multi-output frontier models

Recently, there have been more debates on the methods of measuring efficiency. The main objective of this paper is to make a sensitivity analysis for different frontier models and compare the results obtained from the different methods of estimating multi-output frontier for a specific application. The methods include stochastic distance function frontier, stochastic ray frontier, and data envelopment analysis. The stochastic frontier regressions with and without the inefficiency effects model are also compared and tested. The results indicate that there are significant correlations between the results obtained from the alternative estimation methods.     

初中历史课堂教学艺术浅探

历史教学要突出形象性与情感性特点,要注重关联,讲清发展脉络,突出结构,理清思路,注重条理教学手段应由单一化、原始化向多样化、现代化转变,教学评估应由统一测试向综合评价转变。     

第五届慕尼黑上海电子展：全球电子产业链聚焦上海

恰逢展会5周年纪念之际，第五届慕尼黑上海电子展迎来了自举办以来规模最大、最成功的一届盛会。占据上海新国际博览中心17，000平方米的本次展会，以及同期举办的精彩纷呈的研讨会等其他活动，已经成为中国电子产业的一项重要的国际盛事。     

基于关联分析的计算机软件数据挖掘技术

计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。     

依托语篇探究多元词汇意义的实践策略

词汇学习和阅读教学是可以并行的,语篇主题、语境、意义为多元词汇意义探究提供平台.语篇中的词汇意义是多元的,厘清语篇主题意义、建构语篇词汇网络、开展单元主题阅读、追溯语篇词汇背景,是多元词汇意义探究的实践策略,有助于在语篇中探究词汇的语境意义、关联意义、框架意义和理据意义.     

依托语篇探究多元词汇意义的实践策略

词汇学习和阅读教学是可以并行的,语篇主题、语境、意义为多元词汇意义探究提供平台.语篇中的词汇意义是多元的,厘清语篇主题意义、建构语篇词汇网络、开展单元主题阅读、追溯语篇词汇背景,是多元词汇意义探究的实践策略,有助于在语篇中探究词汇的语境意义、关联意义、框架意义和理据意义.     

基于相似日和PSO-LightGBM的超短期电力负荷预测方法

为提高超短期电力负荷预测的准确度,提出一种基于相似日和粒子群算法——轻量梯度提升机的超短期电力负荷预测方法.对初始数据集进行特征构建,并利用灰色关联法筛选出与待预测日关联度较高的历史日.使用粒子群优化算法对LightGBM算法进行参数寻优,构造PSO-LightGBM负荷预测模型.实验分析表明,相较于传统预测方法,该方法提高了电力负荷预测的精度,为电力系统稳定运行提供了保障.