简介:在调水工程建设中,项目建设管理模式的选择将直接影响到调水工程的质量、成本和进度等管理目标.本文构建了调水工程项目管理模式选择的评价指标体系,利用模糊层次分析法(FAHP)构建了模型,阐明了调水工程项目管理模式选择的评价方法及步骤.模型中引入最小相对信息熵原理,对主观权重和客观权重进行组合得到组合权重.最后以南水北调工程东线某工程为例,进行评价和决策,得出此工程应选择的项目管理模式.结果表明该模式合理有效,可以为调水工程项目管理模式的选择提供新的方法和思路,具有重要的借鉴意义.
简介:摘要:校企协同育人机制是高校一种有效的人才培养方式,但在运行过程中存在诸多问题,区分问题因素的权限可有效地提高机制的运行效果。首先,总结了现有协同育人的机制问题因素,构成了问题因素集F;然后,利用AHP模型计算了F集中各个因素的权重;最后,得到了F集中各个因素的权重排名,获得了在机制制定、运行过程中解决问题的优先次序。
简介:摘要:随着高校毕业生人数的增加,产学研促就业创新人才发展机制的研究不断加强,则大学生就业能力影响因素这一核心问题的研究成为了重点。本文对大学生就业能力影响因素进行全面的分析与剖析,并利用AHP模型进行影响因素权重的计算。首先,通过文献分析总结影响大学生就业能力的因素,构成影响因素集F;然后,利用AHP模型计算F中各个影响因素的权重;最后,得到各个影响因素的权重序列,获得影响大学生就业能力的影响因素排序,确定在实施创新人才培养过程中不同影响因素的培养顺序。
简介:摘要:本文首先概述了能源管理的基本概念,接着,深入分析了生产班组在能源管理中面临的挑战,如复杂的工作过程和多变的能耗点,以及内外部因素的影响。文章提出了一个结合定性与定量分析的能源管理绩效评估框架,强调除了关注能耗和成本外,还应涵盖流程优化、员工参与等方面。随后,介绍了多维度权重分析的概念及其在能源管理绩效评估中的应用,详细解释了层次分析法和专家打分法等权重分析方法,并阐述了实施多维度权重分析的具体步骤。最后,讨论了如何构建适应生产班组特性的能源管理绩效评估体系,旨在提升能源使用效率并降低运营成本。
简介:摘要目的分析影响紫外荧光法测量饮用水中铀准确性的因素、分析测量过程中不确定度,实现饮用水中铀的快速、准确测量。方法通过研究饮用水中不同酸度、不同Fe3+含量和Mn2+含量条件下对测量结果的影响,分析该方法的最佳测量条件。通过低中高3种浓度的加标样品研究标准品配制、样品前处理、测量等过程引入的误差,分析不确定度来源,进行不确定度合成。结果当水溶液pH=1~11时所绘制的标准曲线,其线性回归系数>0.995,符合仪器的线性测量范围。当pH为12左右时,其线性回归系数为0.761,不满足测量要求。当pH<3或pH>10时,荧光计数增加量低,或可导致测量误差增大。当Fe3+含量≥15 mg/L时,测量值有很大偏差,严重影响测量结果。当Mn2+含量≥1.6 mg/L时,样品产生白色沉淀,影响测量准确性。结果的合成相对标准不确定度分别为6.42×10-2、4.48×10-2、5.26×10-2μg/L,扩展不确定度分别为0.03、0.06、0.12 μg/L(k=2)。结论该分析方法测量饮用水中铀的最佳条件为待测样品pH值3~10,Fe3+浓度应<15 mg/L,Mn2+浓度≤1.6 mg/L。不确定度评价中重复测量误差和加入标准溶液体积是紫外荧光法测量水中铀不确定度的主要来源。
简介:目的通过回顾性研究,分析应用电测法确定工作长度进行根管治疗的临床效果。材料与方法选取66例有根尖周病变的感染根管,应用Sono-根管长度测量仪测量工作长度,然后进行根管预备和充填。根据X线片对治疗后一个月到20年的病例进行评价。结果欠填患牙的根管治疗成功率为90.4%;恰填患牙的根管治疗成功率为94.5%;而超填患牙的根管治疗成功率仅为50.0%。Sono-根管长度测量仪测量根管工作长度后进行根管治疗的成功率为87.8%;如果根尖透射区减小的病例也作为成功的病例,根管治疗的成功率为95.3%。如果去除超填(超长)病例,根管治疗成功率则高达98.4%。结论超填患牙的根管治疗预后较差,应避免根充超填。使用Sono-根管长度测量仪有助于提高感染根管的治疗成功率。
简介:摘要随着330kV电网覆盖到陕、甘、青、宁四省,西北地区形成了以330千伏为主要骨干的输变电网络。电力变压器是输变电工程的关键设备之一,因此其安全稳定运行对整个电网具有重要的意义。本文提出了330kV电力变压器状态评估体系及方法,首先分析了影响330kV电力变压器运行的因素,并确定了电力变压器状态评估的关键指标,最后提出了基于层次分析法的电力变压器评估体系与方法。
简介:机器学习方法在领导干部日常考核指标体系设置中被广泛运用。层次结构模型(AHP&FAHP)的基本思路是将复杂问题分解为若干层次和若干要素,通过简单比较、判断和计算,获得不同要素的权重,最后通过加权求和做出最优选择。而SVM作为一种新兴的机器学习方法,也逐渐被引入到领导干部日常考核的指标设计之中。SVM的原则是结构风险最小化,在样本分类误差尽可能小的前提下,充分提高分类器的泛化推广能力,这有助于解决小样本、非线性以及高维模式识别问题;文章总结和比较了AHP、FAHP、SVM三种模型的理论基础和基本方法,试图为领导干部日常考核提供理论依据。