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税收优惠政策对我国软件企业研发投入的影响研究

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税收优惠政策对我国软件企业研发投入的影响研究

作者：高兴月河北经贸大学

学位级别：硕士

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桃酶促褐变机理与调控技术研究进展

食品科学 2024年第7期45卷 290-298页

作者：陈维宁李旋王文月毕金峰中国农业科学院农产品加工研究所农业农村部农产品加工重点实验室北京100193

桃是我国古老的果品之一,极具营养价值和商品价值。桃是典型的呼吸跃变型果实,采后贮运中内部易发生褐变,且桃加工中褐变速率快、程度高,较难控制,对果实品质和经济价值造成影响。目前针对桃加工褐变特征和机理研究的系统性不强,调控技... 详细信息

桃是我国古老的果品之一,极具营养价值和商品价值。桃是典型的呼吸跃变型果实,采后贮运中内部易发生褐变,且桃加工中褐变速率快、程度高,较难控制,对果实品质和经济价值造成影响。目前针对桃加工褐变特征和机理研究的系统性不强,调控技术方法针对性不足,效果不明显。本文针对桃果实酶促褐变特征、机理、褐变关键因子及褐变调控手段等相关国内外研究现状进行梳理,并对桃酶促褐变调控技术进行梳理,旨在为桃贮藏及加工中酶促褐变的调控提供参考,促进桃鲜食和加工制品的品质提升。

关键词：桃酶促褐变褐变机理调控技术

基于财务战略矩阵下互联网行业P集团转型的财务战略研究

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基于财务战略矩阵下互联网行业P集团转型的财务战略研究

作者：刘鸿月重庆理工大学

学位级别：硕士

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具有层级结构集体影响力的多数投票模型

物理学报 2024年第2期73卷 38-48页

作者：陈奕多韵雨婷关剑月吴枝喜兰州大学物理科学与技术学院兰州730000 兰州理论物理中心兰州730000 兰州大学量子理论及应用基础教育部重点实验室兰州730000

多数投票模型是观点动力学研究中的常用模型,本文在多数投票模型的基础上引入了具有层级结构的集体影响力,以节点周边层级结构上的节点的度衡量中心节点的观点权重,即为集体影响力参数.通过蒙特卡罗模拟,研究了具有集体影响力的多数投... 详细信息

多数投票模型是观点动力学研究中的常用模型,本文在多数投票模型的基础上引入了具有层级结构的集体影响力,以节点周边层级结构上的节点的度衡量中心节点的观点权重,即为集体影响力参数.通过蒙特卡罗模拟,研究了具有集体影响力的多数投票模型在ER(Erdos and Rényi)随机网络与无标度网络上观点的演化,发现系统观点均出现了有序-无序相变,且相比原始多数投票模型更容易趋于无序,即相变临界点更小.原因是考虑具有层级结构的集体影响力时,系统的集体影响力参数值整体减小,且分布数目随着参数值的增大而减少,呈“长尾”趋势,占少数的高影响力个体使周围节点的观点产生跟随现象,随着噪声参数的增大,当少数的高影响力个体趋于无序时,整个系统也会趋于无序,即系统更容易达到无序状态.最后通过有限尺寸标度法,发现无论在ER随机网络或在无标度网络中,具有集体影响力的多数投票模型的相变均为Ising模型普适类.

关键词：多数投票模型集体影响力复杂网络相变

多结构型任务驱动的上门服务调度优化模型与自适应大规模邻域搜索算法

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控制与决策 2024年第3期39卷 947-955页

作者：展月姜兆勤刘振元华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

研究一类特殊的上门服务调度问题,该问题具有一般上门服务调度问题的要求,即要求可能具备不同技能水平的服务人员从同一站点出发,按路径执行被分配的任务后返回站点.被分配的任务在已有研究中对应图内点,而现实中的上门服务任务还可能... 详细信息

研究一类特殊的上门服务调度问题,该问题具有一般上门服务调度问题的要求,即要求可能具备不同技能水平的服务人员从同一站点出发,按路径执行被分配的任务后返回站点.被分配的任务在已有研究中对应图内点,而现实中的上门服务任务还可能具备内部结构(称为多结构型的任务),因此,在这类问题中路径的生成过程无法由任务序列本身确定,需要考虑任务指派和含出入点选取的路径规划的协同优化.通过分析此类问题特征,建立以总拖期最小化为目标的混合整数规划模型.通过分析模型的解的层次性特点,提出基于自适应大规模邻域搜索框架的启发式算法.通过多种规模对比实验发现,所提出算法适用于大规模问题和即时性要求,即在小规模算例下平均求解结果与精确解接近;在中、大规模算例下平均求解结果相较于一般贪婪算法产生显著优化.因此,所提出模型和算法可为多结构型任务驱动的上门服务调度提供参考.

关键词：上门服务拖期惩罚多结构型任务劳动力调度和路径规划问题自适应大规模邻域搜索

基于蒙特卡洛方法和自注意力Stacking集成模型的GDP预测算法研究

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基于蒙特卡洛方法和自注意力Stacking集成模型的GDP预测算法研究

作者：郑涵月北方民族大学

学位级别：硕士

改革开放以来,我国的经济实现了飞速增长,但随之而来的是高能耗、高污染产业对生态环境的严重破坏以及产业结构的失衡等问题,这些问题已经开始阻碍GDP的可持续发展。因此,分析GDP的影响因素并预测其未来趋势,对于推动GDP可持续发展具有... 详细信息

改革开放以来,我国的经济实现了飞速增长,但随之而来的是高能耗、高污染产业对生态环境的严重破坏以及产业结构的失衡等问题,这些问题已经开始阻碍GDP的可持续发展。因此,分析GDP的影响因素并预测其未来趋势,对于推动GDP可持续发展具有关键作用。随着科技的快速发展,机器学习因其独特的优势,如处理庞大数据量、发现复杂数据模式和进行实时预测的能力,已经成为预测GDP增长趋势的不可或缺的工具。本文首先分析影响GDP的主要因素,结合相关文献,从生态建设、产业结构、政府干预、城镇化水平和外商投资五个方面选择GDP影响指标。接着运用层次分析-熵值综合赋权法（AHP-EWM）构建包含空气因素、环境因素和工业因素的生态建设指标体系。其次,采用运用面板向量自回归（Panel Vector Autoregression,PVAR）模型得到GDP与各影响因素之间的线性关系,通过脉冲响应和方差分解得到各指标对GDP的影响路径和影响程度,并根据方差分解的分析结果对影响因素确定权重,以加权后的影响因素数据作为输入样本,代入到Stacking集成模型进行训练。最后本文运用线性回归（Multiple Linear Regression,MLR）,随机森林（Random Forest,RF）以及K-近邻算法（K-Nearest Neighbor,KNN）这三种单一机器学习模型,利用贝叶斯算法分别选出各模型最优参数,比较单一机器学习模型、分别以MLR-RF、MLR-KNN、RF-KNN和MLR-RF-KNN为基模型,以SVR模型为元模型的Stacking集成模型以及基于蒙特卡洛方法和自注意力机制的Stacking集成模型的拟合度,选出了拟合度最高的模型构建Stacking集成模型,并对GDP发展进行预测。本研究以河北省11个地市1990年至2020年的面板数据为基础,研究结果具体如下:（1）运用PVAR模型中的广义矩估计和脉冲响应结果说明生态建设、产业结构和政府干预等因素在长期内对GDP产生显著的正向作用,各变量系数在1%的显著水平下均通过检验,说明各因素均为影响GDP的重要因素。且根据方差分解结果得出,生态建设和政府干预贡献度最高,分别为30.9%和37.9%,外商投资、城镇化水平和产业结构的贡献度分别为5.6%、1.2%和0.1%。最终根据方差分解的结果确定各影响因素的权重,将加权后的数据作为输入样本,从而充分整合并利用这些变量的信息,以提高GDP预测的准确性和有效性。（2）经过贝叶斯算法调优后的单一机器学习模型MLR、RF和KNN的R值分别为0.855、0.873和0.867,MSE分别为0.207,0.144和0.178。分别以MLR-RF、MLR-KNN、RF-KNN和MLR-RF-KNN为基模型,以SVR模型为元模型的Stacking集成模型的R值为0.876、0.859、0.882和0.878,MSE分别为0.141、0.192、0.129和0.135。通过对比分析发现以RF-KNN模型为基模型,以SVR模型为元模型的Stacking集成模型在数据集上展现出了更优的拟合效果。（3）在运用贝叶斯算法调优后,再利用蒙特卡洛方法和自注意力机制算法对各基模型赋予权重,生成基于蒙特卡洛方法和自注意力机制的Stacking集成模型,其R为0.929,MSE为0.103。拟合效果优于仅经过贝叶斯调优后的Stacking集成模型,说明本文所构建的Stacking集成模型有助于提升GDP的预测效率和准确性。

关键词：生态建设发展指数贝叶斯调优自注意力机制蒙特卡洛方法 Stacking集成模型