少数民族大学生社会支持问题研究

将少数民族大学生的社会支持划分为经济支持、学习支持、社交支持和情感支持,并构建出少数民族大学生社会支持的IPA矩阵,发现,少数民族大学生对社会支持中的经济支持普遍感到非常满意,但认为学习支持和交往支持更加重要且有待加强。据此,研究提出要"授人以鱼"更要"授人以渔"的理念,即在政府和社会对少数民族大学生的帮扶工作中,既要保持经济支持,也要加强学习支持、社交支持和情感支持。

基于IPSO-XGB的城市轨道交通车站服务质量评价

针对城市轨道交通车站服务质量评价体系不够完善和指标赋权方法较单一的现状,结合当前乘客消费理念及出行习惯,构建基于乘客感知的初始评价指标体系。应用改进粒子群算法(IPSO)与极端梯度提升树(XGB)的混合算法IPSO-XGB计算各指标权重,结合乘客满意度,形成IPA矩阵,得到最终的评价结果,并进一步精简评价指标体系。以长沙地铁五一广场站为例,用分类误差率衡量算法优劣,对车站服务质量进行评价,并将其结果与分类回归树、神经网络等评价算法进行对比。研究结果表明:本文提出的IPSO-XGB评价算法的分类误差率最小,可降至3.85%。

影响公立医院员工对绩效方案满意度的因素研究

本研究于2014年4月8日对上海市浦东医院全院进行问卷调查,问卷发放200份,回收后有效问卷114份。问卷分为五大维度,绩效考核方案的落实程度、绩效考核方案的优势、绩效考核的公平性、绩效考核后整体质量的影响、医院绩效考核的结果及分配。本文通过重要性/绩效分析(IPA),提出以下建议:第一、利用绩效管理系统实施绩效评价体系的动态监测;第二、重视医疗服务特殊性对医院绩效管理水平影响;第三、加强医院文化建设从而提升对绩效管理水平。希望医院建立以科学评价为关键的新型绩效管理模式,提高员工对绩效的满意度和对绩效的支持及对医院的归属感,从而有效推动医院绩效改革,促进医院经营发展,提高医院生产效益。

利用电子俘获材料实现光学IPA神经网络模型

报道用自行研制的ＣａＳ（Ｅｕ，Ｓｍ）电子俘获材料表示互联权重矩阵以实现光学ＩＰＡ神经网络模型。由于ＣａＳ（Ｅｕ，Ｓｍ）的红外激励发光强度与俘获的电子密度及红外读出光强度之积成线性关系，故可用来表示互联权重矩阵以实现光学神经网络。这种互联权重矩阵具有很宽的数值范围，并可以用光学的办法进行快速擦除。

基于级别高于关系的犹豫模糊IPA方法

针对属性权重完全未知,属性值为犹豫模糊元的多属性决策问题,构建级别高于关系与IPA结合的多准则决策方法。首先,从犹豫模糊集间的可能性程度角度出发,使用目标规划模型确定权重;其次,基于每一准则下方案评价的对比。以改进的PROMETHEEII方法建立犹豫模糊数的优序关系。得出方案的满意度;然后,以权重和满意度分别作为IPA分析指标,设计了PROMETHEEII-IPA的犹豫模糊评价模型。最后,以移动图书馆服务质量为实例进行验证以及对比分析,结果表明所提方法的可行性与有效性。