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1.
会展经济是城市经济发展中的新兴动力。上下游会展企业构建了会展产业链,会展产业链的效率直接影响会展企业的竞争力。通过问卷调查的方式,采用计量模型定量分析了会展产业链相关因素。实证研究表明:企业认知资本、探索性学习资本、企业发展资本和企业人力资本变量与会展产业链核心竞争力存在着正相关关系;会展企业的合作频率与合作企业抱着共赢的心态、有共同语言能够有效沟通、关注会展企业现有项目的市场、高层管理者具备完备的知识结构、高层管理对会展创新活动的支持和参与等因素存在着正相关的关系。为此,在核心竞争力的构建上,会展企业应该关注产业链上相关因素的正相关作用。 相似文献
2.
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4.
基于Vega的航天发射场视景仿真系统实现 总被引:2,自引:0,他引:2
为了适应现代化航天技术的发展,需要建立先进的数字化航天发射场视景仿真系统来保障和辅助航天发射任务的顺利开展和实施.以某卫星发射场为研究对象,提出了采用基于三维几何模型构建及动态显示技术的虚拟场景创建方法,利用MultiGen Creator和Vega软件平台,并结合C 编程语言,开发出一个完整的交互式航天发射场及火箭发射三维视景仿真系统,并介绍了其系统设计、开发流程及关键技术.系统在实际发射任务中的使用结果表明,系统运行稳定,仿真效果真实流畅,能够实现预计的功能和效果. 相似文献
5.
基于免疫聚类的特征数据浓缩方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对诊断特征数据中重复或相似事例样本和特征参量之间可能存在的相关性,提出一种有效的特征数据双向压缩预处理方法,该法在不损失数据隐含的特征知识的前提下,能有效降低学习机器的学习负担.在进行样本参量的降维处理时,基于主元分析的思想,采用一种改进的主元分析(MPCA)方法用于横向数据压缩,在压缩样本数量时,综述和比较了现有的各种聚类算法,借鉴生物体自然免疫系统中克隆选择以及免疫网络自稳定等有关机理,提出了基于主元核相似度的免疫聚类算法用于纵向数据压缩.仿真实验验证了所提方法的有效性. 相似文献
6.
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8.
9.
量子门Elman神经网络及其梯度扩展的量子反向传播学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对Elman神经网络的学习速度和泛化性能, 提出一种具有量子门结构的新型Elman神经网络模型及其梯度扩展反向传播(Back-propagation)学习算法, 新模型由量子比特神经元和经典神经元构成. 新网络结构采用量子映射层以确保来自上下文单元的局部反馈与隐藏层输入之间的模式一致; 通过量子比特神经元输出与相关量子门参数的修正互补关系以提高网络更新动力. 新学习算法采用搜索然后收敛的策略自适应地调整学习率参数以提高网络学习速度; 通过将上下文单元的权值扩展到隐藏层的权值矩阵, 使其在与隐藏层权值同步更新过程中获取时间序列的额外信息, 从而提高网络上下文单元输出与隐藏层输入之间的匹配程度. 以峰值检波为例的数值实验结果显示, 在量子反向传播学习过程中, 量子门Elman神经网络具有较快的学习速度和良好的泛化性能. 相似文献
10.
航天发射作为人类太空活动最为基础和最为重要的环节之一,是评判一个国家综合国力的重要指标,而航天发射系统运行安全性评估作为现代航天发射控制指挥与决策系统的核心,是保证航天发射安全运行的基础.首先,本文概述了现代航天发射系统,简要回顾了系统安全性研究发展历程,阐述了航天发射系统运行安全性评估的内涵.其次,通过综述航天发射系统运行故障检测与诊断、异常运行工况识别、运行过程安全分析与预测、安全性动态评估技术等方面的研究现状的基础上,总结出了航天发射系统运行安全性评估面临着系统极度复杂、决策风险性极大、先验信息少以及评估结果要求高准确性与实时性等方面的挑战.最后,本文对航天发射系统运行安全性评估有待研究的基础前沿问题进行了思考. 相似文献