1/f噪声源与其在半导体器件可靠性评估中的应用

1／f噪声,由于其能够反映器件的质量与可靠性参数,其研究受到重视。本文首先较为系统地介绍了1／f噪声源两种较为成熟的理论：迁移率涨落模型和载流子涨落模型,最后介绍了几个1／f噪声与半导体器件参数漂移相关的实例。     

北京旅游景区游客满意度及其影响因素分析

基于对北京3个重点景区游客的随机问卷调查,借鉴国内外已有的顾客满意度评价模型,构建了城市游客满意度测评模型,并利用SPSS11.5和AMOS5统计软件对北京旅游景点游客满意度进行了测算与评价。结果表明,北京游客综合满意度为69.23,水平还较低;游客的忠诚度较高,游客抱怨度较低;游客满意度主要受感知质量和景区形象影响,较低的感知质量直接导致了较低水平的游客满意度;游览安排和景区特色对感知质量有显著影响。今后,北京应加强景区特色的构建和游客投诉管理,规划更为合理的游览安排,提高社会服务水平,为游客提供“零缺陷”的旅游产品。     

基于非线性理论的太湖流域水环境决策支持模型

根据太湖流域水环境系统的特点,运用灰色系统理论和模糊数学理论建立水环境质量预测和评价的数学模型,并在系统开发中进一步实现了模型。通过对实测数据进行科学计算,得到较为满意的结果。     

与叶猴共进午餐

我到武汉探亲,带着一岁半的儿子波波参观动物园。为了玩得开心,我特地约了表姐小琪。表姐有个儿子叫冬冬,8岁,随他妈妈一起来了,动物园里比三个大象还大的恐龙模型,如同活的一样,发出电影里那种吼声,乐得他大喊大叫。     

城市燃气管道事故应急抢修方案的决策分析

通过对近年来的城市燃气管道事故抢险统计数据的分析与研究,管道事故抢险方案的选择存在着很大的主观性和片面性.为了克服应急抢修方案的种种局限,笔者应用模糊综合评判方法建立了城市燃气管道事故应急抢修方案评价选择模型;考虑可靠性、抢修时间、事故损失、抢险费用、社会影响及政治影响等6类影响因素来评判抢修方案的优劣,可以科学合理地选择最佳的管道事故应急抢修方案,达到经济合理、快速可靠的目的;实例验证,评判模型对城市燃气管道事故抢险具有重要的现实意义和参考价值.     

隧道施工现场安全评价的费歇判别分析(FDA)模型及其应用

建立了隧道施工现场安全评价的费歇判别分析(FDA)模型,从基坑支护、施工用电、机械设备、安全管理等方面选取20个影响因素作为该模型的评判因子.充分利用隧道施工已有安全信息,根据工程施工的历史实例数据对FDA模型进行训练,将所建立的模型应用到某公司隧道施工的评价实例中.结果表明:评价结果和实际情况吻合;可以为隧道的安全施工提供理论指导,具有重要的实用价值,可在工程中推广使用;该评价方法也为隧道施工现场的安全评价提供了一条新的思路.     

人群疏散行为仿真技术研究

提出并建立了一种人群疏散仿真模型。针对疏散空间中障碍物的动态布局,采用网格法获得各障碍物包围盒坐标,依据最短路径原则采用几何法确定每个个体起始疏散路径,解决了人群疏散的空间连续性问题。针对人群疏散时个体之间的差异性,依据个体与个体之间的作用力、摩擦力动态改变个体的行进方向,以及依据人群密度采用人群疏散速度模型实时确定每个个体的运动速度,解决了个体之间的动态避碰、绕行和超越等问题。针对人群疏散时多个出口的选择问题,提出了把出口拥挤状态与个体心理慌乱状态相结合的出口选择方法。最后采用粒子系统实现了上述人群疏散行为的二维仿真并取得了较好的效果。     

基于模糊层次综合法的炼铁厂评价模型及应用研究

运用模糊层次综合评价法建立炼铁厂安全评价的模型,该模型能有机地将炼铁厂的安全管理、设备设施、人员和环境等因素结合起来,依据各因素对系统安全影响的大小,决策者可对其采取相应的改进措施以有效地控制事故的发生。通过对炼铁厂安全性的分析,其评价结果和现实情况基本相符,能较为全面反映整个系统的安全性和各因素对系统安全性的影响大小,为炼铁厂的安全评价提供了一种有效的综合评价方法。     

基于混沌、灰色理论模型,预测煤矿生产中安全状况的对比分析

建立煤矿安全生产状况预测的非线性回归模型、混沌动力学模型、灰色模型和灰色残差模型,用4种模型对我国百万吨煤矿死亡率进行预测分析,其结果表明:混沌动力学预测模型和非线性回归模型使用参数较少、计算简单,易于推广,但预测精度尚不高,误差较大;使用灰色残差模型进行预测,虽然计算复杂,但预测精度较高,验证2007年度百万吨死亡率相对误差仅为0.96%,煤炭生产的安全性指标百万吨死亡率宜采用残差模型进行预测。笔者认为,灰色残差模型在对煤矿安全生产的宏观管理领域有广泛的应用前景。     

林火数据的Logistic和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型

利用统计模型对森林火灾数据进行了描述和分析,所用模型包括Logistic回归模型和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型.将所用的森林火灾数据分别视为分组因子数据和有序变量数据进行建模.为了进行预测和验证,建模时使用部分数据,其余数据作为检验数据,用以检验预测的准确性.研究结果显示,所研究的两类模型都得到了与检验样本接近的结果,具有较好的火灾次数预测能力.其中零膨胀模型不仅可以得到与Logistic模型相当的结果,而且能够有效解决火灾数大于天数的问题,以及可以对零值过多的数据进行较好地建模.该研究表明所建立的Lo-gistic回归模型和零膨胀Poisson回归模型都是分析火灾与影响因素相关性的适用模型.