个体与情境因素如何促成员工低频安全违规行为?——基于个体-情境互动理论的组态分析

为了揭示社会人口统计学因素和情境因素之间复杂的交互关系如何促成员工低频安全违规行为,结合组态思想和个体-情境互动理论,采用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法分析1294份员工调查数据,探究个体(雇佣形式和性别)和情境(同事安全违规频率、企业安全投入、企业员工规模和行业危险程度)因素构成的不同条件组态对员工低频安全违规行为的影响。研究发现:任何单一因素均不构成员工低频安全违规行为的必要条件。员工低频安全违规行为存在3种不同驱动模式:非高危行业同事低频安全违规模式、高安全投入与同事低频安全违规共驱模式以及非高危行业大型企业高安全投入模式。同事低频安全违规行为在4种组态解中均是实现员工低频安全违规行为的核心条件。本研究引入fsQCA探究个体与情境因素对员工低频安全违规行为的组态效应,不仅拓展了对员工低频安全违规行为驱动模式的理解,还有助于倡导组态方法在行为安全领域的应用。

我国医保基金运行效率提升的组态路径研究——基于DEA模型与模糊集定性比较分析

以我国31个省(自治区、直辖市)为研究样本,基于数据包络分析方法计算各省级医保基金运行效率,并提取区域经济水平、政府支持水平、老龄化水平、城市化水平以及卫健医疗水平等5个指标,运用模糊集定性比较分析方法揭示我国医保基金运行效率差异的条件组态和作用机制。研究发现,我国各地区呈现出两种不同的高医保基金运行效率模式,以及三种低医保基金运行效率组态路径;通过对比高、低组态的关系发现,在一定条件下政府支持水平与城市化水平是影响医保基金运行效率的核心因素。产生高、低医保基金运行效率差异的原因具有非对称性,引起低医保基金运行效率的路径并不是高医保基金运行效率路径的对立面。

多因素联动对智力资本信息披露的驱动机制研究——基于组态视角的分析

智力资本作为企业发展的核心竞争优势,其信息披露对内有助于企业明确自身定位及发展战略,对外能使投资者全面了解企业价值增值能力。本文选取创业板127家高新技术企业作为研究对象,运用模糊集定性比较分析方法,基于企业内部治理与外部环境双重视角,探讨企业内外部多因素联动对智力资本信息披露的驱动机制。研究结果表明:单个前因条件均不是产生高智力资本信息披露水平的必要条件,智力资本信息披露的驱动机制包括环境驱动、内部治理和内外合力三种类型。相比其他条件,高管持股在各组路径中均为核心条件,对信息披露起到更为重要的作用。研究结果揭示了智力资本信息披露背后多重因素间的复杂本质,为企业与监管部门制定相关信息披露政策提供了参考依据。

“双循环”战略格局下的技术引领、资源匹配与产品高质量发展

在国际间互动不确定性增强的情形下,如何加强产业链自主安全?中国外向型企业如何筹谋后疫情时代发展,出路何在?基于中国制造企业典型案例,运用模糊集定性比较分析法(fsQCA),考察技术创新与其他资源匹配视角下的中国制造企业海外产品品质提升路径。实证结果显示:技术创新是企业实现产品高品质的必需要素,是企业改变产品在全球价值链中的位势、融入全球价值网络的关键;研发投入与企业有限资源的匹配程度会影响产品质量提升的可能与路径;企业年龄优势差异下的产品品质标签——品牌价值存在明显不同,经营越久、年龄优势越明显的企业,越能通过一些可见的质量标签传递产品品质承诺信息,来改变、重构现有产品的信息环境,进而影响客户的品牌信念与购买意向。

多智能体代理下电力双边谈判中的模糊贝叶斯学习模型

在基于多智能体(multi-Agent)代理技术的电力双边谈判中,提高Agent的环境自调节能力对提高谈判效率有着重要意义。该文通过将贝叶斯学习模型引入到基于Agent环境下的电力双边谈判中来赋予Agent学习的能力,使其能够根据动态环境调整自我认识,从而达到提高谈判效率的目的。与此同时,考虑到谈判环境的模糊不确定性,分别运用模糊集和模糊概率理论构建Agent的模糊贝叶斯学习模型,并给出在这种环境下Agent的点报价策略和区间报价策略。最后结合算例证明,谈判双方在都采取模糊贝叶斯学习情况下的谈判效率要比一方或双方都不采取贝叶斯学习情况下的谈判效率要高,而双方采取区间报价策略能有效缩减谈判时间,为决策者提供了更有弹性的决策空间。

基于直觉模糊贝叶斯网络多态系统可靠性分析

针对贝叶斯网络分析多态系统可靠性时各根节点不同状态的精确概率难以确定的问题,提出了一种基于直觉模糊贝叶斯网络的可靠性分析方法。该方法是将多位专家评估的各根节点不同状态发生的直觉模糊概率及各位专家权重通过直觉模糊加权平均算子求解出综合概率,由得分值函数和相应的数据处理获得各根节点不同状态发生的精确概率;通过贝叶斯网络计算叶节点不同状态发生的概率,以及叶节点处于不同状态时各根节点处于不同状态的概率和重要程度。仿真表明该方法能够精确地确定各根节点不同状态发生的概率,并能够有效提高贝叶斯网络处理不确定性问题的能力。

指标相关且信息模糊的合作创新伙伴选择方法

合作创新是快速提升企业创新能力的有效途径,合作伙伴选择的恰当与否直接影响合作创新绩效。通过对合作创新伙伴选择的影响因素分析,将其归结为是一类指标相关且信息模糊的多指标决策问题,并针对性地提出了一种基于Choquet积分的直觉模糊集的优劣势排序群体决策方法对合作伙伴进行选择。该方法先基于模糊相关指标构建评价方案的优势矩阵和劣势矩阵,再结合决策者权重的不确定信息构建相应的全局优势度和劣势度,由此得到合作伙伴的综合排序。最后通过实例说明方法的可行性和有效性。

利用曲线面变形提取产品形态体特征的方法研究

在变形设计理论的基础上,提出了将产品主体形态分解为子形态。研究了基于超椭圆方程和三次带参均匀B样条曲线构造技术提取影响产品艺术风格子形态横截面造型特征的方法,并结合曲面构造变形技术实现产品形态体特征的提取。以电动手工具为例研究了产品形态体特征提取与形态优化设计效果,得出超椭圆方程提取算法参数少,可较好地提取对称图形、非倒角图形的造型特征;基于三次带参均匀B样条曲线构造技术的算法参数较多,可较好地提取多种图形。

基于重心的模糊综合评价系统的设计与实现

本文在分析目前各种综合评价的基础上,提出一种基于模糊集重心的综合评价的新方法,给出了具体设计的思想和实现方法,并就系统设计与实现的主要技术问题和解决方法作了探讨。

模糊神经元离散脉冲调宽技术的研究

提出了模糊神经元离散脉冲调宽技术，其技术由两个算法组成，第1个算法简写为FNDPWM，主要用于开关电源稳态时的自动调节，此算法具有很强的抗干扰能力．第2个算法简写为NDPWM．用分段启动技术，此算法主要用于开关电源的软起动控制．它可很好的解决超调与起动速度之间的矛盾，给出计算机仿真结果，仿真结果表明，控制误差可以控制在0．

关于凸直觉模糊集的研究

在对凸模糊集理论研究的基础上,介绍凸直觉模糊集、严格凸直觉模糊集、半严格凸直觉模糊集、拟凸直觉模糊集、严格拟凸直觉模糊集和半严格拟凸直觉模糊集的定义,并对几种凸直觉模糊集间的关系进行研究。

格蕴涵代数的Ω-模糊LI-理想

给定一个集合Ω,将Ω-模糊集与格蕴涵代数相结合,给出了Ω-模糊LI-理想的概念,并研究了其相关性质;讨论了Ω-模糊LI-理想与模糊LI-理想之间的关系,得到了一些等价刻画。研究了格蕴涵代数Ω-模糊LI-理想的同态像与同态原像的基本性质。

环渤海地区海洋经济可持续发展评价

环渤海地区海洋经济可持续发展，对建设海洋经济强国及带动中西部和东北地区发展具有重要影响。本文对2006-2013年天津市、河北省、辽宁省、山东省的海洋经济可持续发展状况进行了分析。研究结果显示：科技类指标对海洋经济系统的影响最大，天津市与山东省各项指标发展较均衡，河北省的海洋产业发展与辽宁省的海洋资源利用存在不足。4省市海洋经济可持续发展级别呈不同的空间分布格局，各地区发展的相似性与差异性并存。在海洋经济发展中，辽宁省发展类型转变最显著、山东省发展水平最高，河北省发展最缓慢，天津市发展瓶颈与发展潜力最大。

基于Rough sets和Fuzzy sets理论的约简算法

对决策表约简的一些roughsets和fuzzysets相关概念进行了阐述。在应用Rough集对决策系统进行约简的基础上,结合模糊聚类分析方法,论述了这一可行的决策表约简算法。该算法以属性核与属性重要性的代数定义形式为基础,利用聚类分析的模糊处理方法,解决了约简过程。并给出了对一电器公司全国连锁销售数据约简处理结果,得出了能帮助不同级别决策者进行决策的辅助性的规则知识。

电力系统电气工程智能设计的模糊推理机制

电力系统电气工程设计中相当部分的知识具有不确定性，这具体体现在设计的条件事实及设计规则本身等各个方面均存在模糊性。本文提出了用于电气工程智能设计系统的模糊知识表达及推理机制，克服了目前仅有精确推理的局限性，扩大了专家系统的设计能力及范围。

一种改进的线性容差电路的k－故障诊断

提出了一种改进的线性容差电路的ｋ－故障诊断方法。与现有方法相比，较多地利用了已知的统计特性，缩小了电路可能的故障范围。同时，还证明了故障诊断与信号解卷积模型的相似性，将信号处理领域的方法引入线性电路故障诊断中。计算机模拟实验证实了该方法的有效性。

基于模糊方向规则的火箭发动机传感器故障检测与分离

提出了一种直接从训练样本中获取模糊方向规则的学习算法，并应用于火箭发动机的传感器故障检测与分离。每种传感器故障模式由一些模糊方向规则聚集形成，模糊方向规则的全隶属区是一个由单位方向、夹角和两个半径确定的方向超体。模糊方向规则一次循环学习形成，在学习中能不断融合新样本信息。液体火箭发动机传感器故障检测与分离的仿真研究验证了模糊方向规则系统的优越性能。

因素表示的信息空间与广义概率逻辑

国内外近年来所提出的广义概率逻辑对于人工智能的发展有重要意义。能否反映变换演化的实际场景,使逻辑判断能够灵活变通,这是广义概率逻辑发展的关键。为了解决这一问题,本文的目是以信息空间作为逻辑与实际场景的接口。有了这个接口,逻辑判断就能反映变幻莫测的实际场景。本文的方法是用因素空间来定义表现论域以形成新的信息空间,将谓词中的变元取为因素,在已有的逻辑系统中加上本文所提出的背景公理,所有的推理都是在一定背景之下的推理,不同的背景会推出不同的结论。结果是新的逻辑既能维系Stone表示定理的表现要求,又能变得更加灵活有效。结论能使广义概率逻辑更有效地服务于人工智能。为了配合机制主义人工智能的需要,本文还特别提出了语法-语用对接的方法和目标驱动的逆向推理设想,最后为泛逻辑的3种连续算子对进行了数学证明。

基于可变模糊集的地震崩塌危险性评价

为了使地震崩塌危险性评价过程更具操作性,提出了可变模糊集评价方法。首先,综合考虑地形地貌、地震地质、地层、气象水文等15项影响因子作为评价地震崩塌危险性指标体系并建立了相应等级标准;其次,选取受汶川地震影响的映秀至耿达段公路两侧崩塌点为样本,将离差最大化方法引入权重计算过程中,利用指标实际数据离散性求得权重;最后,应用可变模糊集理论,通过改变可变模糊评价模型参数对地震崩塌危险性进行线性与非线性组合评价,并将均值作为最终评价结果,且通过与其他方法计算结果的对比,验证了可变模糊集方法在地震崩塌危险性评价中有更好的适用性。

在线识别间歇过程特性的新方法及其在发酵过程中的应用

本文运用模糊集［１］和模式识别理论，提出了一种具有自学习功能的在线识别间歇过程特性的新方法，用该方法解决一个工业发酵过程菌体生长期的识别问题，取得了良好效果．