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煤矿本质安全管理综合评价的SVM模型及应用 被引量:4
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作者 李斌 王志军 《矿业安全与环保》 北大核心 2013年第5期117-120,共4页
为评价煤矿本质安全管理水平,根据煤矿本质安全管理的内涵,构建了评价指标体系。鉴于目前评价方法主观设置指标权重的缺陷,考虑到支持向量机算法的诸多优势,建立了基于支持向量机的煤矿本质安全管理综合评价模型。根据以往煤矿本质安全... 为评价煤矿本质安全管理水平,根据煤矿本质安全管理的内涵,构建了评价指标体系。鉴于目前评价方法主观设置指标权重的缺陷,考虑到支持向量机算法的诸多优势,建立了基于支持向量机的煤矿本质安全管理综合评价模型。根据以往煤矿本质安全管理评价资料,构建了学习样本。采用留一法交互校验表明,该评估方法具有较高的精度,且无需人为设置指标权重,避免了人的主观因素对评价结果的影响,能够更客观、准确地得出评价结果。应用SVM模型对煤矿本质安全管理进行综合评价,可以将定性的问题进行定量评价,合理地反映煤矿本质安全管理的现状,有利于监管部门评价煤矿安全管理水平和企业内部的评比及管理,对建立煤矿安全管理机制具有重要作用。 展开更多
关键词 本质安全管理 综合评价 支持向量机 数学模型
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GIS支持下基于非线性理论的煤与瓦斯突出综合预测模型 被引量:4
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作者 张有狮 王志军 张瑞林 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期190-193,共4页
为弥补单一模型缺陷,提高预测的可靠性和准确性,提出了煤与瓦斯突出综合预测。根据煤与瓦斯突出的机理,选取模糊数学、灰色理论、物元分析模型、神经网络及支持向量机5种成熟的非线性方法作为综合预测的数学模型,应用灰色关联度模型确... 为弥补单一模型缺陷,提高预测的可靠性和准确性,提出了煤与瓦斯突出综合预测。根据煤与瓦斯突出的机理,选取模糊数学、灰色理论、物元分析模型、神经网络及支持向量机5种成熟的非线性方法作为综合预测的数学模型,应用灰色关联度模型确定预测指标,建立了基于非线性理论的煤与瓦斯突出综合预测模型。分析了GIS支持下基于非线性理论的煤与瓦斯突出综合预测系统的集成方法及关键技术,开发了快速综合预测系统并进行了应用。研究表明,该系统能够快速预测突出危险性。相比于单一模型,该方法综合了多种数学模型,预测结果具有较高的准确性及可信性。 展开更多
关键词 矿山安全 煤与瓦斯突出 非线性 GIS 综合预测
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地表裂缝导水性分析和导水区域研究 被引量:5
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作者 张其胜 梁树雄 孙奋清 《中国煤炭》 北大核心 2007年第12期76-78,共3页
通过对地表裂缝深度和导水裂隙带高度计算,划分出了木瓜井田地表裂缝的导水区域;通过对导水区域进行示踪实验,排除了隐伏裂缝导水的可能。对同类矿井同类问题有一定的借鉴意义。
关键词 地表裂缝 径流带 裂隙 导水区域
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与内部交易固定资产有关的递延所得税会计处理 被引量:1
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作者 宁永志 温玉彪 《会计之友》 北大核心 2010年第22期75-76,共2页
企业集团内部成员之间发生购销固定资产交易,母公司编制合并报表时要予以相互抵销,抵销后合并报表中固定资产的账面价值通常会小于税法上所认定的该项固定资产在合并报表中的计税基础,由此而产生的可抵扣暂时性差异对所得税费用的影响... 企业集团内部成员之间发生购销固定资产交易,母公司编制合并报表时要予以相互抵销,抵销后合并报表中固定资产的账面价值通常会小于税法上所认定的该项固定资产在合并报表中的计税基础,由此而产生的可抵扣暂时性差异对所得税费用的影响在符合所得税会计准则有关规定的情况下,均应确认为递延所得税资产。文章结合实例阐述这一问题。 展开更多
关键词 内部交易 固定资产 递延所得税资产
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财务管理目标与企业社会责任协调的探讨 被引量:16
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作者 宁永志 《会计之友》 北大核心 2010年第3期25-26,共2页
2008年以来,社会责任受到了广泛关注,企业承担社会责任已成为社会、公众关注的焦点;已经成为企业经营管理中的重要一环,不仅关系到企业财务目标的实现,还影响着许多利益相关者。
关键词 财务管理目标 企业社会责任 利润 利益相关者
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对会计集中核算问题的探讨 被引量:12
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作者 宁永志 《会计之友》 北大核心 2009年第6期46-47,共2页
推行会计集中核算,有利于提高财政资金的使用效率,有利于规范会计核算工作,确保政府采购和"收支两条线"管理工作的顺利实施。但在实践中也存在会计中心工作模式缺陷,收支的分账管理和会计中心功能不全,会计中心与财政部门之... 推行会计集中核算,有利于提高财政资金的使用效率,有利于规范会计核算工作,确保政府采购和"收支两条线"管理工作的顺利实施。但在实践中也存在会计中心工作模式缺陷,收支的分账管理和会计中心功能不全,会计中心与财政部门之间存在对接缺口等局限性和不够完善的地方。 展开更多
关键词 集中核算 收缴分离 行政成本
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