高标准基本农田建设成效评价——以盐亭县为例

基于高标准基本农田建设工作的开展,以盐亭县为例,从建设后的自然质量、建设任务完成情况和综合成效3个方面进行分析,选取土层厚度、土地平整工程量、提高粮食生产能力等14个因子,用熵权法测算各评价单元的建设成效性,将其建设成效评价划分为4个等级。结果表明:在高标准基本农田建设中,成效评价为优良的项目占总项目数的61.90%,占建设总面积的63.39%;只有2个项目所占的4.76%的建设总面积评价结果为差。该研究结果可为后期建设高标准基本农田提供科学依据。     

区域视角下我国省域金融业聚集的影响因素分析

利用2006~2012年的数据,运用区位熵和Hoover系数对我国总体和省域金融业的聚集度进行了测量,并且通过计量分析对影响我国金融业聚集度的因素进行了检验。通过分析得出,各地可以通过加大对外开放力度、培育各类企业、提高区域创新能力等方式指导区域的协调发展。并通过促进本地产业集群,突破自身在金融中心建设中地理位置的限制来加大区域金融中心的建设。     

兰州市居民居住区位偏好研究

以问卷调查和相互交谈得到的数据为基础,运用统计分析法和模糊综合评价法,分析居民的居住区位偏好、居住区位优势以及居民社会属性和区位环境因素对区位偏好的影响.结果显示:1)居民对现居地有较大依赖性的同时更偏好于城关区和安宁区,选择七里河区和西固区的主要是部分本地居民的意愿.2)居住区位偏好与区位优势具有较高的吻合性.3)居民的年龄、文化程度、家庭月收入、职业等对居住区位偏好的影响不明显,而住房位置、房价、交通条件、教育环境是影响居住区位偏好的主要因素.     

基于熵算法的股票指数高频数据复杂度测算与评价

在日内高频环境下检验基于兼容法的柯尔莫哥洛夫熵、样本熵和模糊熵等复杂度测算方法对我国沪深300股票指数的测算效率，并运用筛选后的有效算法分阶段研究和比较了序列复杂度的变化过程与变化幅度.结果表明，模糊熵算法是一种更适用于我国沪深300股票指数的有效复杂度测算方法，其对相似容忍度的敏感性更低，测度值连续性更好.随时间推移，我国沪深300股票指数复杂度整体呈上升趋势,而相较于发达市场甚至周边新兴市场其复杂度偏低.     

Dahlin控制器的根轨迹的绘图方法

财产保险公司绝大部分业务来自于车险业务，因而车险业务的绩效关系到财险公司的经营业绩，甚至整个保险业的稳定和健康发展。从承保、理赔、续保及财务四个方面选取17个具体指标构建车险业务绩效评价指标体系进行有效性检验，计算某财险公司湖南分公司车险业务绩效水平指数，评价其车险业务经营状况。结果显示：该公司财务指标对车险业务影响的权重最大，综合车险指数呈上升趋势，表现出较好的经营状况。     

创新工作机制 更高层次推进高产创建

自2008年农业部开展粮棉油高产创建工作以来,新乡市采取有效措施扎实推进,实现了产量、质量、效益的同步提升。为进一步巩固和发展高产创建成果,新乡市充分发挥区位优势和科研优势,通过创新工作目标、加强农科企协作、推进标准化生产、强化科技支撑等措施,大规模、高层次、全方位推进高产创建,并取得显著成效。主要做法是：     

基于熵值法的广东农业可持续发展评价研究

以可持续发展理论作为指导,构建了广东农业可持续发展评价层次模型,运用熵值法对2000~2014年广东农业发展可持续性进行了定量评价,研究结果表明:2000~2014年广东农业可持续发展水平得到了一定程度的提高,整体上表现出良好的发展态势,但发展速度较慢,且各系统发展协调度较差,其中经济系统和社会系统发展水平最高,增速也最快;资源系统整体发展水平在低位徘徊,而环境系统呈现非可持续发展态势。     

以山水生态灵寿为引擎 加快森林旅游发展

近年来，灵寿县结合本县特有资源、区位优势，以“打造山水生态灵寿，建设省会城郊强县”为目标，大力开展生态建设，突出发展生态森林旅游业，初步形成了以五岳寨国家森林公园为龙头，漫山省级自然保护区、水泉溪、秋山、横山湖、滹沱河湿地为代表的“一线多点”山水生态森林旅游格局。     

昆明市2008～2012年杂交玉米种子质量抽检结果分析及改进措施

<正>1基本情况昆明是中国连结东南亚、南亚乃至中东、南欧、非洲的前沿和门户,具有"东连黔桂通沿海,北经川渝进中原,南下越老达泰柬,西接缅甸连印巴"的独特区位优势。昆明总面积约21 011km2,属低纬度高原山地季风气候,冬无严寒,夏无酷暑,四季如春,鲜花常年开放,草木四季常青。昆明的自然资源为农业的发展创造了十分优越的基础条件。据2013年统计,昆明农作物年种植面积25.4万hm2,其中水稻年种植面积2.9万hm2,玉     

基于云变换和Rough集扩展模型的判定树构造

针对现有判定树算法在处理空缺值和连续值以及知识表达上不精确性和复杂性问题，提出基于云变换和Rough扩展模型的判定树构造算法。该算法利用云变换来离散化连续属性，然后根据概念集，采用极大判定法对每个数值型属性的原始属性值进行软划分，从而得到离散属性值。最后利用特性关系下的加权平均粗糙度来选取当前结点的分裂属性来递归生成判定树。与C5.0算法相比，新算法可妥善处理空缺值、合理离散连续属性。试验结果表明,该算法具有良好的实用性。