论中国制药企业的跨国经营

一、我国制药企业实行跨国经营的紧迫性和必要性医药属于高技术、高投入、高效益、高风险产业，是世界经济强国竞争的焦点之一。据预测，到２０００年，国际药品市场销售额将增加到３９００亿美元，年均增长７３％。近年来，国际上医药大企业之间兼并潮急，如英国葛兰素...

基于粒子群优化支持向量机的边坡稳定性预测

为了提高边坡稳定性预测的精度,保障边坡工程的安全,提出基于粒子群优化算法支持向量机的预测模型。采用粒子群优化算法不断进行搜索迭代获取支持向量机模型的最优参数,避免了支持向量机人为选取参数的盲目性和随意性。通过Matlab编程,应用实例证明:该模型的预测精度较高,预测样本的平均相对误差为3.581 9%,计算速度较快,优于改进的BP算法、GA-BP算法和改进支持向量机算法,在实际的工程应用中有着良好的应用前景。

论中国制药企业的跨国经营

一、我国制药企业实行跨国经营的紧迫性和必要性医药属于高技术、高投入、高效益、高风险产业,是世界经济强国竞争的焦点之一。据预测,到2000年,国际药品市场销售额将增加到3900亿美元,年均增长7.3%。近年来,国际上医药大企业之问兼并潮急,如英国葛兰素与威康联合已形成了世界医药界第一大"巨无霸"企业,占国际医药市场份额的6%。日、美、欧等发达国家已拥有一批实力雄厚、规模巨大的跨国制药公司。

基于高分一号的苏州市生态系统健康评价研究

健康的生态系统为实现区域的可持续发展奠定基础。评价城市生态系统,对强化生态环境管理和实现可持续发展具有显著的理论和实践意义。健康评价苏州、常熟、昆山、太仓、张家港的生态系统,对高分一号影像进行数据处理和信息提取。获取每个城市的地物面积、河流长度、生物丰度指数、香农多样性指数等多个因子,确定各个指标的权重,并对5个城市生态系统健康指数进行评价与分析。

粒子群算法优化的神经网络短期钟差预报

针对导航卫星钟差短期预报精度上的不足,该文提出了一种基于粒子群算法优化的BP神经网络钟差预报模型,通过粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用IGS的钟差数据进行实验,并与灰色GM(1,1)模型、二次多项式模型和BP神经网络模型的预报结果进行对比分析。结果表明,粒子群优化算法的BP神经网络模型钟差预报效果良好,3h预报精度能够达到0.3ns,体现了本文钟差预报模型的实用性。

基于灰色GM(1,1)与指数曲线组合模型的高速公路沉降预测

针对灰色GM(1,1)模型和指数曲线模型在高速公路沉降预测中的不足,该文基于误差平方和最小的思想,采用不等权系数将二者形成组合模型预测沉降,从而达到提高沉降预测精度的目的。通过实例表明,组合模型能综合各单个模型的优点,弥补了单个模型沉降预测的缺陷,沉降预测的精度得到了提高,对于高速公路的沉降预测具有积极的意义。