科技创业企业生态群落孵化模式研究——以青岛创业园为例

科技创业企业生态群落孵化模式是指科技企业孵化器围绕某一产业链孵化创业企业,创业企业之间以及创业企业与科研机构、中介机构和金融机构等之间相互作用而形成具有自组织自我调节功能的生态群落。发挥生态群落孵化模式的作用,需要改善种群质量、加强生态因子建设和扩大生态群落外延。

科技企业孵化器与创投竞合模型及演化

考察科技企业孵化器在成长过程中与创投形成的复杂合作竞争(竞合)关系,构建了科技企业孵化器种群与创投种群竞合的生态学模型,利用相图分析方法分析了各个平衡点的稳定性,讨论了两种群竞合效应对均衡的影响,并对模型进行了仿真分析。研究结果表明,孵化器种群的不同发展阶段对应了竞合模型的3种稳定状态,孵化器种群与创投种群的相互作用强度和孵化器种群的合作区间长度共同决定了两种群发展的最终稳定状态。

苏南丘陵区3种林分凋落叶客置分解特征

于2010年1月至2011年5月,利用野外分解袋法在苏南丘陵区麻栎Quercus acutissima,杉木Cunninghamia lanceolata,马尾松Pinus massoniana等3种林分内进行凋落叶客置后分解速率及养分动态变化的研究。结果表明:阔叶树种分解速率大于针叶树种;分解系数k麻栎叶最高(k=0.391 4),马尾松叶居中(k=0.238 8),杉木叶(k=0.209 1)较低;分解系数k与初始氮含量显著正相关(P<0.01),与初始碳氮比(C/N)显著负相关(P<0.05),失重率分别与氮释放率(P<0.05)、磷释放率、有机碳释放率显著正相关(P<0.01),与C/N显著负相关(P<0.05);分解过程中,氮和钾总体为净释放,磷为释放或固持状态,有机碳释放率逐步上升,C/N比基本呈下降趋势。客置后分解地特征效应较显著,针叶树种凋落叶客置到阔叶林后分解速率加快,反之则减慢;养分释放速率大体表现为促进作用,而分解16个月后,不同分解地的同种凋落叶养分释放率有趋于一致的趋势;经Olson指数衰减模型模拟,客置后麻栎叶分解系数k变小,杉木叶和马尾松叶分解系数k变大,预测麻栎叶t0.50,t0.95分别延长0.09～0.20 a和0.10～0.29 a,杉木叶分别缩短0.11～0.60 a和2.91～2.97 a,马尾松叶在麻栎林分解地t0.50,t0.95分别缩短0.06 a和0.09 a,在杉木林分解地分别延长0.19 a和0.36 a。有机碳t0.50麻栎叶缩短0.09～0.11 a,杉木叶延长0.01～0.09 a,马尾松叶缩短0.07～0.08 a;有机碳t0.95麻栎叶延长0.10～0.23 a,马尾松叶缩短0.30 a,杉木叶在麻栎林分解地缩短0.01 a,在马尾松林分解地延长0.32 a。

面向时间感知的微博传播模型研究

随着在线社交网络的快速发展,提取信息传播特征和构建传播模型已成为研究热点。针对传统微博网络传播模型未考虑用户的不完整阅读、潜伏期和直接免疫等行为难以准确识别免疫节点的缺陷,通过分析用户的行为特征,提出增加传播的个体分类和完善传播途径的微博网络传播算法(MSILR)。该算法可以使用户根据微博信息的传播特性及时获得、传播和屏蔽信息,根据模型反映的社会关系和在线社会行为完善社交网络的功能。以新浪微博为例,分析微博网络的传播机理和网络参数对信息传播过程的影响,完善动力学演化方程组,刻画信息传播过程随时间的演化规律。在真实微博网络数据集上进行测试,并与传统算法进行比较,实验结果表明了MSILR算法的有效性和可行性。

基于信息熵与TOPSIS方法的高新技术企业创业孵化器选择模型

文章在分析企业孵化器功能和孵化过程的基础上建立了高新技术企业创业孵化器选择决策模型,提出了一种基于信息熵和TOPSIS的孵化器选择方法,从而为解决高新技术企业创业孵化器选择的混合多属性决策问题提供了一条新的途径。通过实例表明了该决策方法的可行性和有效性。

科技金融生态对科技企业孵化效率的影响效应研究

基于阶层结构视角,探索科技金融生态对科技企业孵化效率的内在作用机制。以我国2010—2019年30个省份(除港澳台、西藏)的数据为样本,结合两阶层线性模型,实证分析科技金融生态对科技企业孵化效率的影响。研究发现:科技金融生态通过与科技企业孵化器内部活动因素的跨层交互作用影响科技企业孵化效率;科技金融生态系统内的科技要素系统、经济生态系统、政府支持系统能够协同作用于科技企业孵化效率;科技金融生态内不同系统对科技企业孵化效率的影响具有差异性。

基于语言信息的科技企业孵化器动态筛选模型

企业孵化器是国家创新创业的重要平台。创业企业的高不确定性、筛选因素的复杂性以及筛选过程中环境的变化、信息的更新、使得入孵企业筛选成为一个动态决策过程。研究在筛选机制上引入动态逻辑,并构建了基于语言信息的入孵企业动态筛选模型。该模型充分考虑决策者认知的模糊性和筛选过程的动态性,避免了信息处理中出现的信息扭曲和损失,一定程度上提高了入孵企业筛选的科学性和有效性。最后通过实例说明了该方法的有效性和实用性。

生态信息知识化孵化模型与实现路径

基于信息生态学理论概括生态信息的内涵,在此基础上,通过与信息特征的对比阐述生态信息的特点。以仿生学孵化理论为依托论述生态信息孵化机理,总结信息、生态信息、知识的关系以及了解生态信息知识化的目的及意义,并利用协同理论、突变理论构建生态信息知识化孵化模型,借网格技术为支撑探究生态信息知识化的实现路径。