卡特政府外交与巴列维国王的倒台

1978年初伊斯兰革命兴起,美国的反应滞后,直至11月初才确定了应对危机的政策.由于政府内部存在巨大分歧,美国无法确立明确一致的危机处理政策.而得不到明确指示的巴列维国王只能坐以待毙.美国在处理伊朗问题时的失误包括:对伊斯兰革命反应滞后,造成了战略被动;政府内部分歧重重,决策混乱;对伊斯兰革命缺乏正确的认识.     

平衡记分卡在政府危机管理绩效评估中的应用

平衡记分卡是基于财务、客户、内部流程、学习及成长等四个维度建立起来的一套有机的绩效评估系统,能够有效科学的反应企业的业绩。我们通过对平衡计分卡框架进行修订,构建一套有机的指标体系,从而实现对政府危机管理有效的评估,提高政府危机管理的水平。     

我国危机决策完善之路径选择

公共危机是当今世界面临的共同问题,提升政府危机决策能力、制定积极有效公共政策应对各种危机,极具重要意义。目前我国危机决策中存在信息匮乏、滞后、失真,危机决策缺乏协调性,决策方法单一陈旧、工具缺乏创新等问题,有必要从建立反应迅速、运作高效的危机决策信息系统,提高危机决策的协调性,加强决策技术创新能力等方面加以完善。     

政府舆情危机处理行为有效性度量研究

当舆情危机发生时,政府机关的舆情危机处理行为对舆情的发展及危机的演变具有非常重要的影响,舆情危机处理行为恰当,能有效平息危机,反之则可能使处理行为无效甚至恶化舆情危机表现。该文主要针对政府舆情危机处理行为问题,提出了利用信息增益对政府危机处理者行为进行度量的模型,由具体的行为归纳出行为矩阵,通过计算得出不同有效性的行为集合,为度量舆情危机处理行为的选择提供依据。同时按行为有效性对影响舆情危机发展的政府危机处理人员的行为进行分类,以进一步规范舆情危机处理人员的行为,提高政府危机管理的效率。     

“前理解”视域下危机事件舆情危机产生根源探析

从解释学"前理解"这一视域切入,危机事件舆情危机产生的主要根源在于政府、媒体、公众三者对相关事件的"前理解"存在对立或分歧,进而导致后续舆情危机。文章从这一视域出发分析了三者面对相关事件时的"前理解"差异及其与舆情危机产生的关联性,指出预防、减少、消解危机事件舆情危机,皆可从解决三者"前理解"的对立或分歧入手,尽力达到"前理解"的一致或相互包容,才能有效应对危机事件舆情危机。     

辨析《湖南农民革命》的印行者

在《湖南农民革命》的研究中,对于谁是《湖南农民革命》的出版发行者,人们产生了分歧,十分令人遗憾。本文意在通过辨析,给人们一个明确的答案。     

美国金融危机对国际政治格局的影响

由美国次贷危机引发的全球性金融风暴,使任何一个国家都不能独善其身.各国政府认识到只有联合起来共同应对危机,世界经济才能摆脱困境.而正是从这种"联手"中,国际政治格局已悄然发生变革.阐述金融危机影响下金融格局的重构、各主要大国经济和军事政策的调整,分析国际政治格局在此次危机中的发展趋势以及中国应对危机的政策取向.     

浅析美国次级债危机对我国的影响及启示

受美国次级债危机影响,美国次级债的供应商纷纷破产,各跨国投资银行和商业银行出现盈利危机,全球股市下挫暴跌,危机波及全球影响深远。通过对美国次级债危机的形成和传递过程及其原因,以及次级债危机对中国经济的影响的分析,得出结论认为：次级债危机不可小视,政府应警惕危机扩大,加强对信用风险以及金融衍生品的监管。     

政府补助、研发投入对企业竞争力的影响研究——以文化创意产业上市公司为例

选取2015—2020年128家文化创意企业的面板数据,利用因子分析法衡量企业竞争力,研究政府补助、研发投入对企业竞争力的影响。实证研究表明：当期政府补助对当期企业竞争力有负向影响,对滞后一期和滞后两期的企业竞争力有促进作用且显著性加强,应坚持文化创意产业的政府补助政策,发挥政府补助的长期效应;当期研发投入在当期政府补助与滞后一期和两期企业竞争力间产生显著中介作用,应健全政府补助对研发投入的引导保障机制,通过企业创新提升政府补助利用效率和企业长期竞争力。     

微时代网络舆情的政府应对与法律规制——基于人民网舆情监测中心“网络舆情事件”的分析

微时代网络舆情危机的产生,既因转型社会中的结构性矛盾引发,也因网络自身的特点导致。从对2009年至2010年上半年地方政府在网络舆情危机的表现与政府应对能力分析中可以看出,政府在应对网络舆情危机处理过程中,普遍存在对网络不甚了解,对网络舆情不够重视,以及应对经验不足、方法使用不当、危机管理意识和能力较差等诸多问题。其中,有关网络舆情监管制度的滞后与缺失更成为政府监管失利的重要原因。基于当前网络舆情治理的瓶颈,亟待创新社会化、法制化的多元治理模式。     

基于神经网络的室内热舒适评判模型

为更加科学地建立室内热舒适度评判体系，以某个体对不同热环境4个室内环境主要影响因素(环境温度、风速、相对湿度、平均辐射温度)的热舒适判断作为教师对神经网络的权值进行修正，以MatLab为开发工具，建立了室内热舒适的BP神经网络评判模型，给出了模型的算法．几种不同环境的验证结果表明，该模型的预测结果与此个体的实际判断高度吻合．     

基于BP神经网络的热舒适性指标计算

人的舒适性与其影响因子之间存在着复杂的非线性关系,由于人工神经网络能够反映非线性的映射关系,因此利用神经网络可实现对舒适性指标的计算．首先对BP神经网络做了一个简要介绍,并建立了一个用于训练计算舒适性PMV指标的3层网络．以Fanger公式计算了输入样本的期望输出值,利用输入样本与期望输出值对网络进行训练．神经网络达到误差要求后计算PMV指标,其中未经网络训练的样本计算结果与Fanger公式计算结果平均偏差为0．026,最大偏差为0．113,计算误差均在工程应用的允许范围之内．     

舒适性指标PMV在暖通空调控制中的应用

在分析了影响人体舒适性感觉诸因素的基础上,讨论了PMV(预测平均投票值--Predicted Mean Vote)指标的作用和运算方法.利用人工神经网络建立了PMV指标的预测模型,并将PMV指标用作空调系统的优化性能指标,研究了空调系统优化控制方案.优化指标取舒适性指标和耗能量之和,在模型不确定和环境、负荷参数不断变化的情况下既达到了节能的要求,又可以使空调区域内的温、湿度保持在舒适性范围内.研究表明将PMV指标用于空调系统的优化控制,具有良好的适用性.     

基于BP神经网络的丝杠硬旋铣热伸长研究

研究硬旋铣加工时工件的热变形对提高工件加工精度、掌握硬旋铣加工技术是至关重要的。文章基于高效环保的滚珠丝杠螺纹硬旋铣工艺,围绕提高硬旋铣加工螺距精度问题,针对加工过程中的工件热伸长及误差补偿方法,通过基于BP神经网络算法的热伸长研究及补偿实验研究,探索了工件热伸长变化的特征值提取、BP预测模型的建立及验证、热伸长误差的补偿方法。结果表明:根据特征值法建立的BP神经网络热伸长预测模型精度较高,根据模型预测结果进行螺距误差插补补偿加工能够提高滚珠丝杠硬旋铣加工的螺距精度。     

基于BP神经网络整定的PID温度控制

展示了一种基于BP神经网络的PID控制器,利用神经网络的自学习特性,将神经网络与PID控制方法相结合,采用3层前向网络,动态BP算法,实现对温度控制系统的在线智能控制,显示了BP神经网络PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定系统方面的能力．仿真结果表明,此种PID在温度控制中能够取得较满意的效果．     

基于BP神经网络的燃料电池发动机温度模型

燃料电池堆的热特性对燃料电池整体性能和寿命有重要影响,电堆温度特性具有不确定性和非线性,本文利用BP神经网络建立了电堆温度模型,并通过实测数据分析了神经网络模型的特性,研究结果表明,神经网络可以用于电堆温度模型的建立,为质子交换膜燃料电池电堆的建模与控制提供了一条可供参考的途径.     

Thermal comfort in offices: comfort values and optimization of indoor control variables

In order to search for reasonable air-conditioned indoor control variables and save energy consumption and meet to need of personal thermal comfort,a method which is based on numerical simulation is employed to optimize indoor control variables.Computational fluid dynamics(CFD)is used to describe thermal state of office.An optimal method is proposed in this paper,dual neural network model is firstly used to acquire reliable information,data from CFD model are pre-processed,and the remaining data are used to train artificial neural networks(ANN),then CFD model is replaced by ANN model to reduce computational cost when is optimized,indoor control variables are optimized by genetic algorithm.Simulation results show that indoor thermal comfort is improved obviously,and the energy cost is decreased accordingly.     

粒子群优化的BP神经网络在电梯群控系统中的应用

目的提出基于粒子群优化的BP神经网络获取评价电梯群控系统派梯性能指标的新方法．方法综合考虑电梯运行特性,确定电梯调度控制策略,建立了电梯运行性能的评价指标函数,利用神经网络自学习功能获取评价指标的初始权值和阀值,针对平均候梯时间对比研究了普通BP神经网络算法和粒子群优化BP神经网络算法．结果将优化的权值和阀值代入BP神经网络获得平均候梯时间,粒子群优化的BP神经网络与BP神经网络相比,减少了迭代次数,缩短了运行时间．结论仿真实验表明,该方法可以避免BP神经网络训练中产生局部极小值,加快BP神经网络训练速率,提高电梯群控系统控制的速度．     

磨齿机电主轴热特性及热误差建模

针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出基于模糊神经网络（FNN）建立电主轴热误差模型的方法.分析电主轴内部的热生成和热传递机理,得到内部的传热规律.通过计算热载荷和边界条件,利用有限元分析（FEA）软件对电主轴系统的温度场和热变形进行数值模拟,得到电主轴系统中温升和热变形最大的部位.通过电主轴热误差实验获得温度和热变形数据,分别训练模糊神经网络和BP神经网络,建立温度场和热变形之间的热误差模型,对主轴热误差进行预测.结果显示：在电主轴径向热误差预测模型中,模糊神经网络模型和BP模型的建模精度分别为96.74%和89.77%.这表明模糊神经网络模型建立的热误差模型,在拟合和预测精度上优于BP神经网络模型.     

Decoupling Control Method Based on Neural Network for Missiles

In order to make the static state feedback nonlinear decoupling control law for a kind of missile to be easy for implementation in practice, an improvement is discussed. The improvement method is to introduce a BP neural network to approximate the decoupling control laws which are designed for different aerodynamic characteristic points, so a new decoupling control law based on BP neural network is produced after the network training. The simulation results on an example illustrate the approach obtained feasible and effective.