装备制造企业服务创新生态系统研究——以陕鼓动力企业为例

本文从信息生态学的视角,对装备制造企业服务创新生态系统的构建进行了深入的研究。研究发现,装备制造企业的服务创新过程遵循着培养市场洞察力、创造价值主张、创新服务模式、完善交付规则、重复试验完善新服务五步流程;通过分析装备制造企业的多层次服务创新生态系统的内核,构建服务创新信息场和服务创新生态链。最后以西安陕鼓动力企业为例,对其服务创新生态系统的层次进行分析,以便为装备制造企业开展服务创新提供经验借鉴。

PID参数调节的谱多流形聚类算法研究

数据的复杂和多样性使得对大数据处理和分析能力有更高的要求。流形聚类在数据挖掘中取得显著的成功,但参数调整是聚类算法研究中的难点之一,直接影响聚类性能。传统的聚类算法参数调节一般依赖于经验,或者因参数调节的盲目性和随机性,而使得算法失效或复杂度较高。提出了一种基于比例-积分-微分(PID)控制约束的主动控制机制,约束谱多流形聚类参数调整的新方法。通过构造相似度矩阵,使用多个主成分分析器来估计局部切线空间。模型逼近过程由参数传递和PID调节控制。在调整过程中,采用三维ZN方法调整模型参数,扩展搜索空间,根据反馈结果控制谱多流形聚类过程,提高了算法的准确性和复杂性。通过在合成和实际中的不同类型的数据特征集进行检验,可以获得更好的聚类性能。

基于干扰对齐的全双工双向D2D自干扰对消算法

针对蜂窝网络下的全双工双向D2D通信系统,在传输域进行自干扰抵消时,现有技术多集中于自干扰最小化问题,残留的自干扰使得全双工系统容量仍然无法达到理论上2倍的半双工系统容量.基于干扰对齐,提出了一种收发波束联合成形自干扰消除方法.算法首先将全双工双向D2D复用蜂窝通信中的自干扰、D2D用户对之间的互干扰,以及蜂窝用户和D2D用户之间的互干扰对齐在接收信号的0空间上;其次,利用收发联合预编码矩阵将对齐的干扰完全消除.仿真结果表明,与传统的半双工D2D通信相比,该算法可以实现2倍的系统容量.