李世民:机遇+性格+知人=成功

<正>本期的管理大家谈栏目,主要来解析一下领导者的领导艺术。为了从一个传统的管理者转变为一名成功的领导,我们最需要做的不是完成既定的任务,不是设计好团队的组织结构,也不是熟练地发号施令,而是为所有员工营造一种充满激情和创新的环境——领导不是一种方法或技能,而是一种独特的艺术。     

建设项目投资风险综合评估方法初探

本文从工程——管理科学方法的角度出发,在分析我国建设项目投资风险特点的基础上,结合国外投资风险研究的最新成果,融会风险工程的分析思想,随机网络的构模方法和计算机模拟技术,提出了一整套对建设项目投资风险进行定性和定量综合评估的方法     

埕岛油田明化镇组储层分布及成藏规律

随着埕岛油田的勘探开发,埕岛主体的主力含油气层系馆上段已经基本探明并动用,明化镇组目前已经成为埕岛油田的主力勘探层系。本文在对埕岛油田明化镇组构造、沉积、成藏特征进行分析总结的基础上,结合已钻井情况,总结成藏规律,并利用属性提取、含油性判识等技术对有效储层分布规律进行分析总结。     

交叉验证K近邻算法分类研究

为了解决旋转机械故障模式识别中传统时频分析法误识率过高问题,采用交叉验证和K近邻原理,提出了交叉验证K近邻算法.对标准测试数据集UCI进行了识别,分析了误识率和拒识率.仿真结果表明:当测试数据集取为UCI时,在规定的K值取值区间内取不同K值时,拒识率均为0;在规定的K值取值区间内,K值愈小,近邻数愈少,不能包含有用训练样本,导致误识率增加;K值过大,噪声显著影响误识率;通过交叉验证K近邻算法得到最优K值,使模式识别误识率达到最低.     

最小二乘法在经典阶跃响应辩识中的应用

阶跃响应法是常用的经典辩识方法,一般使用作图法或两点法确定参数,这样做随意性大、精度差,不能完全充分地利用所有数据,本文提出了一种用最小二乘法解决上述问题的方法,实践证明,本文方法具有较高的精度,取得了较好的辩识效果。     

概念转喻视角下反义同词的分类

反义同词,又叫一词两反义,指同一个词能表示两个相对或相反的意义,这种"义兼正反"的语言现象,就是反义同词。根据不同的依据,反义同词可划分为不同的类别,文章运用认知语言学中的概念转喻相关理论,把反义同词中两义项的反义关系识解为一种转喻关系,根据反义同词生成过程中所体现的转喻关系的类型对反义同词进行分类。     

认知转喻理论和翻译

认知语言学的建构主义意义观认为意义是语言使用者通过使用认知机制建构的。这里的认知机制包括隐喻、转喻、概念合成等。这一意义观对翻译有重要启示,即：各类识解方式的运作对翻译中涉及的意义的推导和语言表达的选择上起着不可或缺的作用。通过译者的识解操作,译者提供出译文文本,用于导引出原文意义。转喻源于人的基本认知能力,是识解方式的一种,它帮助人们推导意义,形成语言表达。将以认知语言学的转喻理论为视角,以期说明认知语言学转喻理论及认知语言学在翻译研究方面的作用。     

视觉导识之中华符号元素

由中华符号现象而提炼出的设计元素及理论体系充实了视觉导识设计,并应用在城市规划设计、城市信息系统建设、城市服务系统建设中,城市视觉导识设计通过对中华符号元素的解析建立起了理论体系和设计应用模式。     

基于粒子群优化-模糊聚类的说话人识别

基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)提出一种说话人识别算法-三粒子模糊C均值聚类算法.利用3个子群体,每个子群体由规模较小的3个粒子构成,寻求最佳说话人模型.在每次迭代中每个子群体按先后顺序执行PSO算法中的速度更新、位置更新操作和标准FCM算法,对说话人的训练语音数据进行粒子群优化-模糊的软聚类分析,得到聚类中心的最优解,作为该说话人的语音模型.此算法可避免粒子陷入局部最优聚类中心,较准确地记录和估计每个聚类中心的最佳移动方向和历史路径,从而使聚类中心向全局最优解靠近.实验表明,本算法始终稳定地取得优于LBG算法、FCM算法和FRLVQ-FVQ算法的说话人识别性能,对初始聚类中心依赖度低,可有效降低误识率.     

基于多层前向神经网络辩识电液伺服系统模型

建立了一种辩识非线性电液伺服控制系统数学模型的辩识方法,研究了多层前向神经网络辩识非线性系统的辩识算法和结构,利用辩识实验获得的过程输入／输出数据动态调整神经网络权值。仿真结果辨明：神经网络描述的电液伺服控制系统数学模型具有较高精度,算法全局逼近能力良好。