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如何协同资源和大数据分析能力实现双元创新？——基于资源编排理论的fsQCA分析

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科学学与科学技术管理 2024年

作者：张茜松雷泽孙宁冯泰文西安邮电大学经济与管理学院哈尔滨工业大学(威海)经济管理学院东南大学经济管理学院

实现双元创新是企业建立可持续竞争优势及实现高质量发展的重要途径。数字化时代，如何有效编排资源和大数据分析能力，以探索隐含性需求和利用多样性需求，创造顾客价值，实现高双元创新是有待探究的重要管理问题。基于资源编排理论，... 详细信息

实现双元创新是企业建立可持续竞争优势及实现高质量发展的重要途径。数字化时代，如何有效编排资源和大数据分析能力，以探索隐含性需求和利用多样性需求，创造顾客价值，实现高双元创新是有待探究的重要管理问题。基于资源编排理论，采用组态视角和模糊集定性比较分析（fsQCA）方法，对我国364家制造业企业进行分析，探究资源和能力要素构成的资源组态与双元创新的复杂因果关系。研究发现：（1）单一资源或能力要素并不构成实现高双元创新的必要条件，但技术技能、数据驱动的决策文化和客户需求多样性在产生高双元创新上发挥普适性作用；（2）产生高双元创新的3条路径包括：资源重构支撑大数据分析能力利用多样性需求、大数据分析能力探索隐含性需求和利用多样性需求、资源重构支撑大数据技术能力探索隐含性需求和利用多样性需求；（3）4条路径产生非高双元创新，并且客户需求多样性的缺失是引起非高双元创新的主要原因。研究结论基于资源编排理论和组态视角，有助于揭示多重因素并发影响双元创新的复杂因果机制，深化对我国制造业双元创新多元驱动路径的认识，并为企业提升竞争优势和实现高质量发展带来实践启示。

关键词：双元创新资源编排理论组态视角资源组态 fsQCA

用于配电网故障识别的特征频率电压源型逆变器控制策略研究

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用于配电网故障识别的特征频率电压源型逆变器控制策略研究

作者：雷泽西安理工大学

学位级别：硕士

配电网作为连接大电网与用户的重要桥梁,其安全稳定运行对整个电力系统至关重要。随着电力系统网络结构的不断复杂化,线路分支愈发密集,架空线与电缆线路的混合联络,以及运行状态的多样化,系统不可避免地面临着各类故障。在这种情况下,... 详细信息

配电网作为连接大电网与用户的重要桥梁,其安全稳定运行对整个电力系统至关重要。随着电力系统网络结构的不断复杂化,线路分支愈发密集,架空线与电缆线路的混合联络,以及运行状态的多样化,系统不可避免地面临着各类故障。在这种情况下,能够快速而准确地识别故障类型,对于迅速排除故障、缩短停电时间具有重要意义。针对这一问题,本文研究了一种基于特征频率电压源信号注入的配电网故障识别技术方案,其核心思想在于当配电系统发生故障时,通过注入特征频率信号后检测配电系统中相应电气量的变化,准确地判断该故障是永久性故障还是瞬时性故障。同时设计了产生该电压源信号的逆变器控制策略。首先,本文设计了一种特征频率电压源信号注入下的配电网故障识别方案,探讨了特征频率电压源信号的幅值和频率的选取,建立了不同故障性质下特征频率所对应的阻抗特征。通过对不同线路阻抗和各种剩余负荷的分析,研究了基于阻抗测量的故障性质判别的依据及其整定值的确定,同时,分析了该电压源信号发生的电力电子变换器装置中储能电容电压在不同故障下的波动幅值,进而设计了基于储能电容放电方式下的判据整定。其次,对产生特征频率电压源型逆变器的控制策略进行了设计,建立了三相全桥逆变器主电路数学模型,引入了电压电流双环的解耦控制,设计了控制器参数。针对配电网发生不对称故障,若要电压源型逆变器产生三相平衡电压,需设计正负序分离控制。因此,阐述了延时相消正负序分离控制方法,使输出电压中负序分量得到有效抑制,从而使输出的特征频率信号始终保持三相平衡。最后,在MATLAB/Simulink环境中搭建了系统仿真模型,通过改变故障位置、剩余负荷容量等多种工况,对所设计的两种不同的故障识别判据进行了相应的仿真验证并对所得进行分析。同时也搭建了产生特征频率电压源信号的实验样机。通过样机对不同工况进行了测试,仿真和实验结果表明了所设计的控制方案具有可行性和适用性。

关键词：配电网电压源特征频率信号瞬时性故障永久性故障

挤压膨化油莎豆粕理化特性及其在肉鸡生产上的应用研究

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挤压膨化油莎豆粕理化特性及其在肉鸡生产上的应用研究

作者：雷泽田河南工业大学

学位级别：硕士

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云化移动核心网故障管理技术研究

云化移动核心网故障管理技术研究

作者：雷泽临电子科技大学

学位级别：硕士

国企分拆上市的动因及绩效研究 ——以金茂服务为例

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国企分拆上市的动因及绩效研究 ——以金茂服务为例

作者：雷泽雨陕西理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着我国资本市场各类配置建立健全,国企纷纷上市获得了大量资金支持与发展,主业规模膨胀,多元化战略成效显著。然而时过境迁,盲目铺摊子的时代已经过去,国企业务板块的价值创造仅靠国字头的金字招牌已经难以为继,还需要雄厚的... 详细信息

近年来,随着我国资本市场各类配置建立健全,国企纷纷上市获得了大量资金支持与发展,主业规模膨胀,多元化战略成效显著。然而时过境迁,盲目铺摊子的时代已经过去,国企业务板块的价值创造仅靠国字头的金字招牌已经难以为继,还需要雄厚的资金支持和专业化的运营管理。党的二十大报告强调,要增强国有企业核心发力,通过专业化整合,战略性重组,实现整合优化和功能发挥,瘦身健体,提质增效,推动企业持续高质量发展。在行业层面上,房地产企业自身受困于监管与市场热度的下滑已显疲态,也更需要物业服务板块的新生力量支持。分拆上市成为越来越多企业寻求增量发展的破局之策。本文在分拆上市国内外文献的基础上,以中国金茂分拆旗下物业管理公司金茂服务为研究对象,结合相关理论基础,对其上市方案与过程及动因进行详述;基于分拆上市的驱动因素,对分拆上市这一事件进行市场和财务和非财务三个维度的绩效评估,运用事件研究法评价分拆上市是否会产生正向效应以及分拆上市后财务指标的变化与反馈。通过对案例进行深入分析,得出了以下结论:分拆上市是企业战略布局的阶段化策略,能够一定程度上提升企业绩效,是企业降低负债拓宽融资渠道的重要方式;在研究结论的基础上,本文得出了以下启示:分拆上市地点选择应当因时而定,它能促使国企聚焦主责主业,但企业最终想要获得长远发展,还依托于自身发展战略,应当降低子母公司依存度,培育自身核心竞争力。

关键词：分拆上市房企物业绩效研究

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棉花叶片点云实例分割方法研究

棉花叶片点云实例分割方法研究

作者：雷泽宇塔里木大学

学位级别：硕士

新疆作为我国重要的棉花产区,棉花叶片的健康状况对于评估整个植株的健康状况至关重要。面对棉花叶片点云数据采集过程中的挑战,如形变、缺损和遮挡,本研究构建了一个针对性的点云数据集。本研究提出了一种针对棉花叶片的基于语义的点... 详细信息

新疆作为我国重要的棉花产区,棉花叶片的健康状况对于评估整个植株的健康状况至关重要。面对棉花叶片点云数据采集过程中的挑战,如形变、缺损和遮挡,本研究构建了一个针对性的点云数据集。本研究提出了一种针对棉花叶片的基于语义的点云实例分割方法,旨在提高农业领域中对棉花生长监测和病虫害防治的准确性。本研究采用语义分割算法对预处理后的点云进行精确识别,提取出棉花植株中的叶片点云。语义分割通过识别并标注点云中具有相同语义特征的区域,使得点云数据的解析更具意义。在提取出叶片点云后,通过点云聚类方法将叶片点云中的点划分为不同的实例,并进行结果评估实例分割。点云聚类通过将具有相似特征的点聚集在一起,进一步细化了叶片的分割结果,从而提高了分割的准确性。实验结果表明,该方法在棉花叶片点云实例分割方面具有较高的准确性。本研究的成果为农业领域提供了一种有效的棉花叶片点云实例分割方法,有望为棉花生长监测和病虫害防治提供技术支持,进一步促进农业生产的可持续发展。具体研究工作和结论如下:在数据预处理阶段,本文成功采集并处理了213株棉花的点云数据,并通过数据增强技术将数据量扩充至1065株,显著增加了数据集的多样性和规模。详细阐述了棉花图像数据转换为点云数据的流程,包括三维重建、模型补全、数据增强等步骤,及深度学习实验环境的构建。语义分割实验中,对比分析了PointNet、PointNet++、Scene Encoder等模型及其自注意力机制增强版。实验结果表明,结合自注意力机制的Scene Encoder模型在整体准确率(OA)和平均交并比(m Io U)上表现最佳,分别达到0.968和0.894,相比于PointNet++算法分别提升了1.7%和1.8%。凸显了自注意力机制在提升模型性能方面的重要作用。在点云聚类实验方面,综合比较了多种聚类算法的效果。K-means++算法结合肘部法则展现了最佳的聚类效果,其平均用时60.1秒,调整兰德指数(ARI)为0.752,调整互信息(AMI)为0.773,归一化互信息(NMI)为0.834,福尔克斯-马洛指数(FMI)为0.860。该算法通过优化初始聚类中心的选择,结合肘部法则自动确定最佳聚类数,有效提高了聚类的精度和效率。ARI、AMI、NMI、FMI,分别相比DBSCAN算法提升了2.4%,1.8%,3.2%,3.3%,并且相比于DBSACN算法,占用运算资源更少。系统设计部分详述了棉花点云叶片实例分割系统的设计与实施,包括需求分析、模块化设计及系统测试,保证了系统的高效运行和稳定性。本研究提出了一种针对棉花叶片的点云实例分割方法,不仅提供了深入的棉花点云处理技术研究,而且通过结合自注意力机制的深度学习模型,展现了在语义分割和聚类任务上的显著性能提升。经过实验验证,该方法在棉花叶片点云实例分割方面具有较高的准确性。通过数据采集、预处理、语义分割和点云聚类等步骤,实现了对棉花叶片的有效分割。本研究的成果为农业领域提供了一种有效的棉花叶片点云实例分割方法,有望为棉花生长监测和病虫害防治提供技术支持,促进农业生产的可持续发展。

关键词：深度学习三维点云点云分割棉株叶片

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过渡金属对1T-CrTe2磁学性质的调控

过渡金属对1T-CrTe2磁学性质的调控

作者：雷泽森山东建筑大学

学位级别：硕士

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基于机器学习和资产特征的投资组合选择研究

系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 338-355页

作者：李斌屠雪永武汉大学经济与管理学院武汉430072 武汉大学金融研究中心武汉430072

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的... 详细信息

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的两步投资组合管理范式中的收益预测过程,并用于中国股票市场的资产配置研究.结果显示:1)基于此框架提出的投资策略能够捕捉高维特征中的增量信息,并挖掘资产特征与投资权重之间线性与非线性关系,大幅提升了投资绩效;2)交易摩擦类特征是投资权重预测中最为重要的资产特征;3)策略在套利限制较为严重的股票上回报更高,而对宏观经济状态变化的敏感性较低;在其他经济约束下,策略表现依然稳健.本文拓展了现代投资组合理论的研究框架,促进了人工智能与量化投资领域的交叉融合发展.

关键词：投资组合选择人工智能资产特征大维资产配置量化投资

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车载GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合导航方法

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测绘学报 2024年第3期53卷 425-434页

作者：穆梦雪赵龙北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京航空航天大学数字导航中心北京100191 北京航空航天大学飞行器控制科学与技术实验室北京100191

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和... 详细信息

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和侧向测速精度;然后设计了基于卡方检验统计量的故障检测与分类准则,充分利用了可获取的观测信息;最后构建了随机模型和信息分配因子(ISF)弹性优化模型,分别从传感器层和决策层减少了异常观测的影响,实现了车载多源信息的弹性融合。通过实际跑车数据对GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法进行测试验证。试验结果表明,本文方法能有效减少子系统故障对全局状态估计的影响,提升复杂环境下系统的容错性能。此外,与经典的联邦卡尔曼滤波(FKF)算法相比,SGF算法全局融合精度损失有限,计算效率却显著提升,有利于多源信息弹性融合的实际工程应用。

关键词：多源信息弹性融合 GNSS/SINS/里程计融合里程计测速补偿模型次优增益融合分布式滤波

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