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题名基于效率分析的大学生自主择业策略研究
被引量：1
- 1
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作者
姚道洪
陈峰
刘宗庆
吕晓萌
刘本龙
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机构
青岛理工大学基础部
青岛理工大学学生工作处
青岛理工大学管理工程系
青岛理工大学机电工程系
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出处
《青岛理工大学学报》
CAS
2019年第1期122-128,共7页
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基金
青岛理工大学教育教学研究基金重点资助项目(Z2017-3)
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文摘
在大学生自主择业过程中,提高就业成功率和满意率的技术匮乏成为迫切需要解决的问题.利用企业投入产出数据,通过数据包络分析的3个模型测量企业的综合效率、技术效率和规模效率,同时做超效率分析和冗余分析,从效率的角度评价用人单位运营情况,为自主择业提供依据.实证分析表明,在指导择业问题上,效率分析能发挥重要作用.
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关键词
自主择业
数据包络分析
择业策略
效率分析
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Keywords
self employment
data envelopment analysis
job search strategy
efficiency analysis
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分类号
F224.9
[经济管理—国民经济]
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题名基于AHP和熵权法的装配式建筑施工安全等级评估
被引量：1
- 2
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作者
孙文童
李海村
于风晓
姚道洪
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机构
青岛理工大学管理工程系
青岛理工大学基础部
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出处
《工程建设与设计》
2019年第14期212-213,共2页
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文摘
大力发展装配式建筑已成为当前建筑行业的发展趋势,而施工安全等级评价需要建立切实有效的新方法。论文考虑了影响施工安全性的各种因素,采用层次分析法和熵权法主客观赋权,确定项目施工安全等级,从而为装配式建筑施工提供了有效的安全评价方案。
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关键词
装配式建筑
施工安全
层次分析法
熵权法
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Keywords
prefabricated building
construction safety
analytic hierarchy process
entropyweightmethod
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分类号
TU714
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名P-反演半群上的强P-同余格
被引量：3
- 3
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作者
范兴奎
陈倩华
张凤美
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机构
青岛理工大学基础部
山东省郓城县第一中学
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出处
《青岛建筑工程学院学报》
2004年第4期104-107,共4页
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文摘
介绍了P 反演半群的概念 ,给出了P 反演半群上强P
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关键词
半群
同余格
反演
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Keywords
P-inversive semigroup, strong P-congruence, Lattice of strong P-congruence
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分类号
TU45
[建筑科学—岩土工程]
O152.7
[理学—基础数学]
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题名偶阶半线性阻尼泛函微分方程的振动性
- 4
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作者
田亚州
范敏
孟凡伟
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机构
青岛理工大学基础部
曲阜师范大学数学科学学院
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出处
《青岛理工大学学报》
CAS
2011年第5期117-122,共6页
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基金
国家高等学校博士点科研基金资助项目(20103705110003)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2009AM011)
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文摘
研究了一类含有连续分布时滞和阻尼项的偶数阶中立型半线性微分方程,运用Riccati变换和H函数法,获得了该方程一切解均为振动的若干新的振动准则,推广和改进了已有文献的主要结果.
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关键词
半线性
阻尼泛函微分方程
振动准则
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Keywords
half-linear
functional differential equation with damping
oscillation criterion
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分类号
O175.14
[理学—基础数学]
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题名指数导数及其运算与应用
被引量：2
- 5
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作者
郑一
李景琴
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机构
青岛理工大学基础部
青岛第
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出处
《青岛建筑工程学院学报》
2005年第1期87-90,96,共5页
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文摘
通过对重要极限limΔx→0(1+Δx)1Δx=e的变换,证明了指数导数与导数的充要条件及等式关 系,结合函数加减、数乘等运算建立了指数导数的运算规律,并把这些定理与公式应用到定义高阶 对数导数中.
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关键词
导数
指数导数
对数导数
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Keywords
derivative, exponential derivative, logarithmic derivative
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分类号
O172.1
[理学—基础数学]
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题名基于PCA和PNN柴油机故障诊断方法
被引量：2
- 6
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作者
陈峰
范兴奎
厉志达
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机构
青岛理工大学基础部
青岛理工大学理学院
青岛理工大学机械与电子工程系
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出处
《内燃机与配件》
2023年第24期107-110,共4页
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基金
山东省以探索和实践数学建模创新实验班培养模式为研究内容,于2021年开展了本科教学改革研究课题Z2021114。2022年山东省大学生创新创业训练计划项目-基于PCA和PNN的柴油机故障诊断-S202210429168。
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文摘
针对舰船柴油机智能故障诊断中因故障样本不足而导致的诊断模型准确度不高的问题,提出一种基于PCA和PNN的柴油机故障诊断方法。对改进柴油机故障分级车型的效果提出了两个步骤。使用主成分方法对样本量进行分类;随后,在提高故障诊断准确性的同时,利用概率神经网络(PNN)建立模型,强化其泛化性能。最后经过项目测试、比对测试等多方验证,得出结论:所研究的方法可以对柴油机故障进行精确诊断,其优点是精度高,运行时间短,适用性广。
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关键词
柴油机
故障诊断
主成分分析法(PCA)
概率神经网络(PNN)
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Keywords
Diesel engine
Fault diagnosis
Principal Component Analysis(PCA)
Probabilistic Neural Network(PNN)
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分类号
TK428
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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