适应性分析模型
SWOT分析模型的方法
在适应性分析过程中，天造企业高层管理人员应在确定内外部各种变量的基础上，采用杠杆效应、抑制性、脆弱性和问题性四个基本概念进行这一模式的分析。
1.杠杆效应（优势+机会）。
杠杆效应产生于内部优势与外部机会相互一致和适应时。
在这种情形下，企业可以用自身内部优势撬起外部机会，使机会与优势充分结合发挥出来。
然而，机会往往是稍瞬即逝的，因此企业必须敏锐地捕捉机会，把握时机，以寻求更大的发展。
2.抑制性（机会+劣势）。
抑制性意味着妨碍、阻止、影响与控制。
当环境提供的机会与企业内部资源优势不相适合，或者不能相互重叠时，企业的优势再大也将得不到发挥。
在这种情形下，企业就需要提供和追加某种资源，以促进内部资源劣势向优势方面转化，从而迎合或适应外部机会。
3.脆弱性（优势+威胁）。
脆弱性意味着优势的程度或强度的降低、减少。
当环境状况对公司优势构成威胁时，优势得不到充分发挥，出现优势不优的脆弱局面。
在这种情形下，企业必须克服威胁，以发挥优势。
4.问题性（劣势+威胁）。
当企业内部劣势与企业外部威胁相遇时，企业就面临着严峻挑战，如果处理不当，可能直接威胁到企业的生死存亡。
SWOT分析步骤1、确认当前的战略是什么？2、确认企业外部环境的变化（波特五力或者PEST）3、根据企业资源组合情况，确认企业的关键能力和关键限制。
4、按照通用矩阵或类似的方式打分评价把识别出的所有优势分成两组，分的时候以两个原则为基础：它们是与行业中潜在的机会有关，还是与潜在的威胁有关。
用同样的办法把所有的劣势分成两组，一组与机会有关，另一组与威胁有关。
5、将结果在SWOT分析图上定位或者用SWOT分析表，将刚才的优势和劣势按机会和威胁分别填入表格。
6、战略分析举一个科尔尼SWOT分析得出战略的例子。
成功应用SWOT分析法的简单规则进行SWOT分析的时候必须对公司的优势与劣势有客观的认识；进行SWOT分析的时候必须区分公司的现状与前景；进行SWOT分析的时候必须考虑全面。
基于agent的计算金融中agent的适应性模型
笔者提 出了基 于 ａｅｔ ｇ ｎ 适应 性的模 型，全面分析
了 ａｅｔ ｇ ｎ 可能 的适 应属性 ，并提 出 了 ａｅｔ ｇ ｎ 适应性 的 分级结构框架 及其相 应的实 现机制。最后 ，说 明了 ａｅｔ ｇｎ的适应性研究对 股票市场仿真的重要意义。
二 、主体的适应性研究 在基 于 ａｅｔ ｇｎ 的计算 金融 中，一般 为了便于 调 查 ａｅｔ ｇ ｎ 系统 的数学 特 性 ，对 ａｅ ｔ 为 的定 义 通 ｇｎ 行
的差 异 。 ・
关键词：智能 ａｅｔ ｇｎ；金融市场 ；基于 ａｅｔ ｇ ｎ 的计算金 融；ａｅｔ ｇｎ适应性 中圈分类号 ： ３． ９ Ｏ ４ 文献标识码：Ａ
Ｔ ｅＭ ｏ ｅ ｆＡｇ ｎ ａ ｔｔ ｎ ｆ ｒＡｇ ｎ —ｂ ｓ ｄ Ｃｏ ｕ ａｉ ｎ ｌＦ ｎ ｎ ｅ ｈ ｄ ｌｏ ｅ ｔＡｄ ｐａｉ ｏ ｅ ｔ － ａ ｅ ｍｐ ｔｔｏ ａ ｉａ ｃ ｏ
一
、
引言
要强调 ａｅｔ ｇ ｎ 的学 习进 化机 制 。却 忽略 了对 ａｅｔ ｇｎ 使用相应学习机制 的内在原 因 一ａｅｔ ｇ ｎ 不同适应属性
现代金融理论认为 ：金融市场是一个复杂适应 系
统 。面对金融市场的复杂性 ，传统 的数 学分析方 法， 如趋势分析 、均衡分析、样本均值等陷入了前所未有
Ｔ ＯＱａ 。Ｈ Ａ Ｇ Ｐ ｇ Ａ ｉ ｎ Ｕ Ｎ ｉ ｎ （ｃ ｏ ｏＭ ｎｇｍ ｎ－ｎ ｉ Ｓａ ａｆｒ ｄｎｅ ｎ ｃ ｏ ｇ ， Ｓｈ ｌ ａａｅ ｅ Ｕｉ ｔ ｏ ｈ￣ｈ ｉ ｅｃ ａｄＴ ｈ ／ ｙ瓤 ｏ ｆ ｔ ￣ ｙｆ ｏＳ ｅｎｏ
２Ｏ９ ．ｈ ａ ＯＯ３Ｃｉ ） ｎ
分析和研究 ，才能更深入地解释这些差异性 ，进而更 全面地理解 ａｅｔ ｇｎ适应 属性的差异对金融市场价格 动
基于AMMI_模型的辽宁省水稻品种区域试验稳定性及适应性分析
基于AMMI 模型的辽宁省水稻品种区域试验稳定性及适应性分析姜秀英1，于永梅2，马作斌1，吕军1，王丽丽1，李跃东1，韩勇1,解文孝1*（1辽宁省水稻研究所，沈阳110101；2桓仁满族自治县农业综合服务中心，辽宁本溪117200）摘要：为评价辽宁省水稻品种的稳定性、丰产性、适应性及不同试验点的区分力，利用AMMI 模型对2019年辽宁省水稻区域试验中早熟组参试品种及试验点进行分析。
结果表明：基因型、环境、基因型与环境互作方差均达到极显著水平，三者平方和分别占总平方和的17.0%、49.72%、14.19%。
AMMI 模型中前2个主成分值达到极显著水平，共解释76.5%的交互作用，能有效地分析基因与环境互作效应。
源粳2号（g4）、美锋稻245（g2）、富禾稻258（g5）属高产稳产型品种，6个试验点中，区分力最强的是开原市示范繁殖农场（e1）。
关键词：AMMI 模型；水稻；稳定性；适应性水稻是辽宁省第二大粮食作物，在全省粮食生产和经济发展中占有重要地位，筛选适宜辽宁地区种植的水稻品种意义重大。
区域试验对品种丰产性、稳产性、适应性、抗逆性等进行鉴定，并进行品质分析、DNA 指纹检测等，为品种审定和加速良种推广与合理布局提供依据。
基因型与环境互作对作物品种的稳产性和区域适应性具有关键作用[1]。
品种评价必须考虑包括产量在内的多个性状。
进行多性状评价、选育高产稳产及广适型品种是育种家需要解决完成的重要课题。
以往对于区域试验数据的分析大多采用算术平均数、方差分析或线性回归分析等方法，然而这些方法在评价基因型与环境互作时具有较大的局基金项目：省水稻种植结构调整专项-优质高食味水稻新品种选育繁育示范推广;辽宁省应用基础研究计划项目，2022JH2/101300283；沈阳市科技特派团项目，22-319-2-48；中国博士后科学基金面上资助，2022MD713760。
收稿日期：2023-07-10作者简介：姜秀英（1973-），女，副研究员，硕士，主要从事常规水稻品种选育及区域试验工作。
适应性分析模型详解
GIS求解适宜性问题的一般过程
1.确定分析目的和评价准则 2.收集、输入空间、属性数据 3.作空间位置的处理、分析作属性信息的处理、分析 4.获得简要分析结果（图、表） 5.解释、评价结果，若不满意返回1、2、3任一处重做 6.专题地图、文字报表的修饰形成正式结果，供决策者使用
适宜性分析评价
☺适宜性分析是城市规划中经常用 到的。其应用范围基本分为五大 类: 一是城市建设用地的评价, 二是农业用地的评价, 三是自然 保护区或旅游区用地的评价, 四 是区域规划和景观规划, 五是项 目选址以及环境影响评价。
☺实例分析—— ☺市域土地开发适宜性评价
1、评价方法
☺采用多因子综合叠加分析与主成分分析 组合的方法，在1：1万的数据精度下判定 市域土地利用的建设适宜性与保护适宜性， 以及具体的适宜建设或保护的用地类别
2020/11/5
21
☺（2）建设保护因子主成分分析
☺根据市域用地适宜性评价分值结果，对市域用 地进行建设保护因子主成分分析，划分出市域 用地适宜性评价用地类型结果。根据评价标准 得出，适建区752.69km2（包括已建区 40.63km2），限建区2292.50km2，禁建区 1150.48km2
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因子可分为弹性因子与刚性因子弹性因子的分值范围具有一定的调整可变性余地故应根据保护或发展的价值取向分配一定的权重刚性因子主要指风景区饮用水水源等需要绝对保护的因子其保护范围基本没有调整改变的余地不分配权重
适应性分析模型详解
基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现_姜强
文章编号:1006—9860(2015)01—0085—08* 本文系教育部人文社会科学研究青年基金项目“自适应学习系统理论模型建构及其效果实证研究”(项目编号：12YJCZH086)、东北师范大学哲学社会科学校内青年基金团队项目“吉林农村中小学教师远程学习适应性研究”(项目编号：130021049)、“中央高校基本科研业务费专项资金”阶段性成果。
基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现 *姜 强1，赵 蔚1，王朋娇2，王丽萍3(1.东北师范大学 计算机科学与信息技术学院，吉林 长春 130117；2.辽宁师范大学 计算机与信息技术学院，辽宁 大连 116029；3.吉林大学 教育技术中心，吉林 长春 130062)摘要：通过大数据学习分析模型，能够深入探究学习者的学习过程与情境，发现学习规律，根据每一个学生的需求和能力为其提供个性化自适应学习。
本研究综述了大数据的内涵及应用，从微观视角提出了大数据之“大”，不在于其表象的“大容量”，而在于分析数据的全面性和潜在的“大价值”。
基于大数据分析,从数据与环境(What)、关益者(Who)、方法(How)和目标(Why)等4个维度构建个性化自适应在线学习分析模型。
以《C语言程序设计》课程学习为例，从基于大数据个性化自适应的学习过程结构、学习过程可视化及学习效果实证等方面进行分析，研究结果表明对学生学习行为与知识掌握的数据分析，能够推荐合理的学习路径与恰当难度的学习资源，可对学生的学习效果做及时准确的反馈，提供个性化服务干预，有利于促进教与学。
关键词：大数据；个性化自适应学习；学习分析；可视化中图分类号：G434 文献标识码：A一、引言从基础教育到高等教育，尽管教育体制较完善，能够起到很好的教书育人之目的，但存在共性问题是教师只会按照自己的思路讲课，完成教学任务，少有考虑学生的接受能力，缺少有效教学策略激发学生的学习兴趣和主观能动性，严重影响学生自觉性和积极性，导致思维能力丧失，主动获取知识的能力和创新能力不断被削减。
小麦生长模拟模型WheatGrow的适应性评价
Jour nal of Triticeae Crop s
小麦生长模拟模型
( Whea t Gr ow) 的 适 应 性 评
价
赵扬辉 ,汤 亮 , 曹卫星 , 朱 艳
( 南京农业大学 ,江苏省信息农业高技术研究重点实验室 ,江苏南京 210095)
12. 56 %～ 20. 78 % 、 11. 37 %～20. 85 %和2. 37 %～6. 99 % ,说明模型对各生态 点具有较 好的模拟 效果 , 能较 好地应
用于区域适应性验证的研究 。 关键词 : 小麦 ; Wheat Grow 模型 ; 适应性 ;评 价 中图分类号 :S512. 1 ; S318 文献标识码 : A 文章编号 :100921041 (2010 ) 032 0443206
试验数据来源tableexperimentaldata试验experiments年份years地点sites品种cultivars处理treatments试验120012002南京试验220012002南京试验320012002徐州号扬麦10号豫麦34皖麦38试验420012002泰安号扬麦10号豫麦34皖麦38试验520012002保定豫麦34皖麦38试验620042005南京豫麦34075150225kg个施氮水平试验720042005南京01125225kg个施氮水平试验820052006南京号豫麦34090180270kg个施氮水平试验920052006南京号扬麦10号皖麦38075150225kg个施氮水平相对于各生态点的适播期分别提前或推迟15properseedingdateeachecologicalsitelateseedingdate土壤数据根据作物根深将土壤分为四层播种前测定的土壤数据包括
适应性分析模型课件
与机器学习模型的比较
更注重理论依据，对数据假设较少
机器学习模型在处理大规模数据和复杂模式时具有很大的优势，但其假设条件较少，主要依靠数据驱 动的模型拟合。相比之下，适应性分析模型更注重理论依据，对数据的假设条件较为严格，但能够提 供更准确的参数估计和预测结果。
对于现有的适应性分析模型，我 们需要不断地完善其理论框架， 明确其适用范围和限制，并探索 新的理论依据。
创新模型理论
除了完善现有理论，我们还需要 积极探索新的理论和方法，以推 动适应性分析模型的发展和应用 。
模型技术的突破与进步
突破关键技术
针对适应性分析模型中存在的技术难 题，我们需要不断探索新的技术手段 ，实现关键技术的突破。
详细描述
利用回归分析、神经网络等方法，对历史空 气质量、气象等数据进行分析，预测未来空 气质量。根据预测结果，制定相应的环保政 策和措施，减少空气污染对居民健康的影响 。
案例四：智能推荐系统优化
总结词
通过分析用户历史行为和反馈数据，优化智 能推荐系统，提高用户满意度和留存率。
详细描述
利用协同过滤、深度学习等方法，对用户历 史行为和反馈数据进行挖掘和分析，优化推 荐算法和模型。根据用户兴趣和需求，推荐 个性化的内容和产品，提高用户满意度和留
总结词
通过分析历史股票价格、交易量等数据 ，预测未来股票价格走势，为投资决策 提供支持。
VS
详细描述
利用时间序列分析、回归分析等方法，对 历史股票价格和交易量等数据进行分析， 预测未来股票价格走势。根据预测结果， 制定投资策略，实现投资收益最大化。
适应性分析模型详解课件
案例二：市场经济下的资源分配
01
问题描述
02
适应性分析模型应用
03
模型输出
案例三：城市规划中的交通流优化
适应性分析模型应用
问题描述
模型输出
CATALOGUE
适应性分析模型的评估与优化
模型的验证与校准
验证方法
介绍如何通过对比模型预测结果 与实际观测数据来验证模型的准 确性。包括视觉对比、统计指标 （如均方误差、决定系数等）的
CATALOGUE
适应性分析模型的构建步骤
确定适应性目标
01
02
长期目标
短期目标
03 利益相关者需求
收集与分析数据
01
历史数据
02
实时数据
03
多源数据融合
04
数据预处理
构建适应性模型
模型选择
。
参数估计
模型验证 模型优化
CATALOGUE
适应性分析模型的应用案例
案例一：气候变化适应策略选择
评估。
校准重要性
阐述模型校准的意义，即调整模 型参数以使其更好地符合实际数 据的过程，以提高模型的预测能
力。
校准方法
详细介绍常用的模型校准方法， 例如基于观测数据的校准、基于 敏感性分析的校准等，并解释它
们的工作原理和适用场景。
பைடு நூலகம் 模型的优化改进
模型算法优化
模型结构优化 数据驱动的优化
未来研究方向与挑 战
模型的重要性和应用领域
重要性 应用领域
模型的基本原理和核心概念
基本原理
适应性分析模型基于系统科学、复杂性科学等理论，通过模拟系统组件之间的相互作用和环境变化下的行为响应， 来分析系统的适应性和演化规律。
适应性分析模型详解
因子选择及权重分配
3、因子评估原则
因子评估原则为：因子打分的分值在1～5之
间，分值高低反映适宜开发或适宜保护的程度， 适宜保护的得低分，适宜建设开发的得高分
（1）城镇与区位因子 主要以依托城市（城镇）的便利程度来划分， 以距城市（城镇）的空间距离为衡量标准，划 分为三类区域，具体分类及评分如下表：
2、因子选择
用地适宜性评价的因子选择主要考虑以下四方
面因素：建设经济性、建设安全性、生态敏感 性和生态保护。因子可分为弹性因子与刚性因 子，弹性因子的分值范围具有一定的调整可变 性余地，故应根据保护或发展的价值取向分配 一定的权重，刚性因子主要指风景区、饮用水 水源等需要绝对保护的因子，其保护范围基本 没有调整改变的余地，不分配权重。主要因子 以及权重分配如下：
梦倩
GIS求解适宜性问题的一般过程
包括目的导向分析和数据导向操作两个过程。
目的导向分析，是将要解决的问题与专业知识相结
合，从问题开始，一步步推导出解决问题所需要的 原始数据、精度标准、模型的逻辑结构和方法步骤。 数据导向操作，是将已经形成的模型逻辑结构与 GIS技术相结合，从各类数据开始，一步步将数据 转换为问题的答案，必要时还需要进行反馈和修改， 直到取得满意的结果，最后以图形或图表的形式输 出结果。
（4）地形因子及地质因子
主要针对城市地形地貌以及工程地质条件，按照
建设的安全性和工程造价进行分类，如下所示：
地形因子
地质因子
（5）生态因子
生态因子主要考虑河流湖泊水面林地、园地、
牧草地、未利用土地等生态因素确定，生态敏 感性越高，开发可能性就越低，分值也越低。 具体分类及评分见下表：
（6）农地保护因子
到的。其应用范围基本分为五大 类: 一是城市建设用地的评价, 二是农业用地的评价, 三是自然 保护区或旅游区用地的评价, 四 是区域规划和景观规划, 五是项 目选址以及环境影响评价。
三种生态流量计算方法适应性分析及选择
文章编号：1006-0081（2020）12-0059-04水工程在发挥防洪、发电、航运、灌溉等效益的同时，在一定程度上改变了河流水文情势，产生了相应的生态效应。
在工程实践中，一般较多关注优化水工程的最小下泄流量，主要考虑生产和生活用水需求。
随着对河流生态系统认识的逐步深入，水库下泄流量需要考虑下游生态保护目标的需求，河流生态流量的计算和实践评估是一个十分重要而复杂的课题。
研究和实践表明：应根据不同地域、不同类型河湖的气候水文特性、水资源禀赋条件及开发利用状况、河湖生态功能定位等，分析并明确主要生态保护对象及保护要求，合理确定河流生态流量及过程，对重要河流生态流量的满足状况进行评价，并分析存在的主要问题和成因［1］。
欧洲开展生态流量的研究和实践起步比较早，在《欧盟水框架指令》下开展生态流量计算评估［2］的经验和案例值得参考借鉴。
1生态流量计算方法学术界常用的几种生态流量计算方法包括：①水文法；②水力-栖息地法；③整体法。
为了对比3种方法的利弊，在表1中对这些方法进行了比较。
表1三种生态流量计算方法比较方法类别水文法水力-栖息地法整体法用途审查历史流量数据，找出河流中天然流量阈值，并可将其视为流量的“安全”阈值审查选定目标物种或群落的栖息地数量和面积随流量变化的情况在专家意见研讨会上检查流量，推荐用于河流生态系统所有组成部分的流量，包括社会和娱乐用途规模整条河流，应用于区域评估根据研究河段代表性，扩大至整个流域整条河流，应用于区域或河流特定尺度相对成本较低一般较高相对使用频率较高一般低1.1水文法水文法是基于历史径流数据分析的方法。
基本假设是为了保护河流生态系统，必须保证天然的水文情势。
水文法中并不考虑物种或群落特定水平，提供同期流量的变化幅度和范围，以维持生态过程与生物多样性。
水文法在当前的应用趋势是从仅设定一个最小流量的方法（如：1976年Tennant 法）转向更加全面的方法，考虑维持河流形态和生态过程所需的水文条件。
班级环境与学生适应性的多层线性模型_江光荣
班级环境与学⽣适应性的多层线性模型_江光荣班级环境与学⽣适应性的多层线性模型江光荣(华中师范⼤学⼼理学院,武汉,430079)林孟平(⾹港中⽂⼤学教育⼼理学系,⾹港)摘要此研究探索中国中⼩学体制下的班级社会⼼理环境对于学⽣的适应性的关系。
以江光荣和林孟平所编制的我的班级问卷测量班级环境,选择学⽣的学校适应(由T eacher-Child Rati ng Scale(T-CRS )测量)、主观幸福感(以Student s Life S at isfaction Scale(SLSS)测量)和焦虑(⽤State-Trait Anxiety Inventory for Children(STAIC)测量)作为适应指标,以多层线性模型(HLM )⽅法进⾏分析,结果显⽰:学⽣个体所知觉到的班级环境,对其适应⽔平有相当肯定的解释⼒,⽽⼀个班级学⽣整体适应⽔平的⾼低,与这个班的班级环境有极⼤关联。
此结果表明,中国学校体制下的班级社会⼼理环境对于学⽣的发展和适应状况,具有举⾜轻重的作⽤。
关键词:班级环境学⽣适应多层线性模型1 引⾔学校教育环境与学⽣发展之间的关系⼀直是发展⼼理学和学校⼼理学领域⾥的研究主题之⼀。
当前的理论⽐较强调⽣态学的或系统论的观点,这种观点的核⼼,是把发展视为⼀个个⼈环境相互作⽤的过程[1]。
个⼈和其周遭的环境共同构成⼀个⽣态系统。
不同环境成份对于个⼈的影响⼒有着远近、直接间接的层次区别。
研究者认为,班级/课堂环境是与家庭环境处在同⼀层次,较为直接的环境[2]。
近年来Eccles 等学者在前⼈观点的基础上,提出所谓阶段-环境适配的理论模型(Stage-Environment Fit )[3]。
其核⼼观点是,学校教育环境应该跟不同年龄段孩⼦的发展性需要相配合,对学⽣的发展需要有敏感的反应,这样才能促进学⽣发展。
传统上对学校环境与学⽣发展的研究受重智主义的影响,⽚⾯集中于探讨学校环境与学⽣学科成绩和学科态度之间的关系[4],很少关注学校环境对学⽣⼈格和社会性发展的影响。
SWOT分析模型详解及经典案例
SWOT分析模型(SWOT Analysis)SWOT分析法（也称TOWS分析法、道斯矩阵）即态势分析法，20世纪80年代初由美国旧金山大学的管理学教授韦里克提出，经常被用于企业战略制定、竞争对手分析等场合。
目录• 1 SWOT分析模型简介• 2 SWOT模型含义介绍• 3 SWOT分析步骤• 4 成功应用SWOT分析法的简单规则• 5 SWOT模型的局限性• 6 SWOT分析法案例分析o 6.1 中国电信的SWOT分析案例o 6.2 某炼油厂SWOT分析案例o 6.3 沃尔玛(Wal-Mart)SWOT分析案例o 6.4 星巴克(Starbucks)SWOT分析案例o 6.5 耐克(Nike)SWOT分析案例SWOT分析模型简介在现在的战略规划报告里，SWOT分析应该算是一个众所周知的工具。
来自于麦肯锡咨询公司的SWOT分析，包括分析企业的优势（Strength）、劣势（Weakness）、机会（Opportunity）和威胁（Threats）。
因此，SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括，进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。
通过SWOT分析，可以帮助企业把资源和行动聚集在自己的强项和有最多机会的地方。
SWOT模型含义介绍优劣势分析主要是着眼于企业自身的实力及其与竞争对手的比较，而机会和威胁分析将注意力放在外部环境的变化及对企业的可能影响上。
在分析时，应把所有的内部因素（即优劣势）集中在一起，然后用外部的力量来对这些因素进行评估。
1、机会与威胁分析（OT）随着经济、社会、科技等诸多方面的迅速发展，特别是世界经济全球化、一体化过程的加快，全球信息网络的建立和消费需求的多样化，企业所处的环境更为开放和动荡。
这种变化几乎对所有企业都产生了深刻的影响。
正因为如此，环境分析成为一种日益重要的企业职能。
环境发展趋势分为两大类：一类表示环境威胁，另一类表示环境机会。
环境威胁指的是环境中一种不利的发展趋势所形成的挑战，如果不采取果断的战略行为，这种不利趋势将导致公司的竞争地位受到削弱。
企业再造的困境与出路：基于组织行为的适应性模型分析
经 营 管 理
企业再造的困境与出路：基于组织行为的适瞳ｌ模型分祈 Ｉ 生
■方明月 华中师范大学经济 学院
［ 摘 要】企业再造理 论提 供 了一种 企业 变革 的范式，在企业界依然 面临着 巨大的需求。 企业再造之所 以陷入困境 ，笔者认 为， 在众多企业的 实践 中，并没有将企业再 造作 为一项 系统工程加 以对待 ，而只局 限于其中的某些环 节，致使 企业 内部的各 个构成部分
为起点到企业创造出对客户有价值的产 品或服务为终点的一系列 再造等同于对业务流程进 行大刀阔斧式的变革 通过完全抛弃原 相关联 的活动 、信息流和物流的组合。它以创造出令客户 满意 的 有的一套作业模 式 ，以期获得企业 的再生 。业务流程是由价值链
价值为 目 ． 标 按照价值增值的过程 ． 将相 关的操作环节进行整合。 上的各个环节构成 的 ． 对其进行改造是基于 能给客户带来更多价 二是人力资源 。现代企业 中 ．人是企业生产经营 中最活跃最 主要 值的 目标出发 ，通过革除不能 带来 附加价值 的环节 ，重组被分割 的因素 ．企业内部 的制度安排和运作规 则 必须充分 考虑到人 的 的支离破碎 的环 节 ，整合原本独立 的但存在 内在联系的环 节 ，以
需求、期望 、价值和偏好等 。三是正式 制度 。正式制度主要是指 达到再造的 目的。其根本性、彻底 性体 现在通过不断地改造与更 企业 中的规章条例和组织机构 ，它对企业 的运 作起 着支撑作 用。 新流程来达到显著的效果 ，一蹴而就式的变革只会 引发企业内部 完善的制度安排有利于业务流程 的正 常运行 ，并提供 良好 的人力 的震荡。２ 人 力资源开发 的滞后性。企业再造的显著表现 ，在于 （） 资源开发 的动力机制。四是非正式制度。非正式制度主要是指弥 组织结构的扁平化和业务流程的更新化。扁平化增强 了企业对环 散于企业 中的诸如经营理念、管理风格．员工的精神风貌等 隐性 境反应 的灵敏性 ， 缩减了决策点与信息源 的距离 ． 使组织决策重 要素 ．集 中体现 为企业文化 。企业文化 作为特有 的价值观 、行 为 心 不断下移。然而决策 的下移意味着对 员工提 出了更大 的挑 战 准则和道德规范 贯穿于整个企业的生产 、经营与管理之 中。 他们是否拥有现时决策的能力 ７业务流程的再造 同样需要员工素 ２ 组织行为的适应性模型设计。组织行为的适应 性有 两层含 质的相应转变 ，而新流程往往模糊 了工作 的界限 ，因此 ，企业不 义：一是指在企业的 内环境 中，企业的各个要素之间相互协调一 仅仅需要专 才 ，更需要通 才。而大 多企业人 力资源开发与管理的
GPS定位中4种对流层延迟修正模型适应性分析
第 15 卷第 11 期 2008 年 11 月
电光与控制
Electronics Optics &
Control
Vol. 15 Nov.
分量 ; P 为大气压力 mbar (1 bar = 105 Pa) ; T 代表绝
对温度 K; e 为水汽分压 mbar 。
从 (2) 式可知 ,要求解对流层延迟就需知道信号
传播路径上各处的 n ,而从式 (5) 知 ,要知道信号传播
路径上各处的 n ,实际上就是要知道各处的 P、T 、e 。
由于 GPS 信号来自太空 ,信号传播路径上各处的 P、
路径的微元 。
由 (2) 式可知 ,根据信号传播时间乘以真空中的 光速所得的距离并不是信号源到观测者的实际距
∫ 离 ,其延迟为 ( n - 1) d s 。 s 在标准大气状态下 ,大气折射系数 n0 与信号的
波长 λ之间有下列关系 : ( n0 - 1) ×106 = 287. 604 + 4. 886 4λ- 2 + 0. 068λ- 4
δρ=
0.
002 277 sin E′
[
Ps
+
(1 255 Ts
+ 0. 05)
es
-
a tan2
] E
(9)
其中 :
E′= E +Δ E
(10)
ΔE
=
16″(
Ts
Ps
+
4
8T1s 0es)
cot
E
(11)
遗传模型的适应性检验
遗传模型的适应性检验
遗传模型的适应性检验包括多个步骤：
（1）设置实验条件和数据搜集：在实验中设定合理的控制条件、模型测试参数及假设，并收集模型预测结果和观察值。
（2）分析市场反馈数据：研究市场表现与消费者行为，确定模型的预测结果是否与实际的观察一致。
（3）对模型进行统计性检验：计算相关系数、均值标准差、R系数等指标，确定遗传模型的准确性和可靠性。
（4）优化模型：进行参数优化操作，改造遗传模型的结构，以提高其准确度和有效性。
（5）反复检验模型：定期对模型进行重新检验，以确保其准确性、可靠性以及在实际应用中的有效性。
性格与职业适应性-RIASEC模型
艺术型 Artistic 社会型 Social 企业型 Enterprising 传统型 Conventional
想象、冲动、独立、直觉、无条理、情绪化、挑 战权威、创意、表情丰富、理想主义。。。 仁慈、慷慨、负责、圆滑、善社交、善解人意、 说服他人、洞察力、理想主义。。。
冒险、野心、独断、冲动、乐观自信、精力充沛、 推销员、进货员、商品批发员、旅馆经理、饭店经理、广 善社交、获取注意和知名度、享乐主义。。。 告宣传员、调度员、律师、政治家、零售商 顺从、谨慎、保守、自抑、规律、坚毅、现实、 稳重、高效率、坚持原则、现实主义。。。 记账员、会计、银行出纳、法庭速记员、成本估算员、税 务员、核算员、打字员、办公室职员、统计员、计算机操 作员、秘书
RIASEC模型
R现实型 I研究型
C传统型
A艺术型
E企业型
S社会型
职业性向测试—不用推敲直觉回答下列问题
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 理论思考能力强 喜欢给别人出主意，提建议 喜欢出席社交场合 把个人物品整理得井井有条 紧跟潮流，追求时尚 喜欢摆弄机器 主动学习专业知识和理论知识 喜欢和孩子在一起 和陌生人在一起一点也不拘束 细心、做事周密 常变求新 对新的硬件技术感兴趣 喜欢刨根问底 经常成为他人倾诉的对象 能与不太熟悉的人进行适度交谈
性格与职业适应性
— RIASEC模型
目录
• RIASEC模型 • 职业性向测试 • RIASEC模型提出人介绍
RIASEC模型
约翰.霍兰德于1959年提出了具有广泛社会影响的人业互择理论一一 强调“人格特质”与“工作类型”的匹配。 根据劳动者的心理素质和择业倾向，将劳动者划分为6种基本类型， 相应的职业也划分为6种类型，即RIASEC模型：
CAPM模型的适应性研究——基于个股的实证分析
选 取 了三 支 个 股 ． 股 的 选 取 主 要 考 虑 以 下 两 大 因 素 ：． 个 １ 保 证 各 只股 票 在 上 市 时 间 、可 用 数 据 区间 上 基 本 保 持 一 致 ， 以满 足数 据 采 集 的一 致 性 的需 要 。 ． 得 三 支 个 股 分 别 分 布 ２使 在 照 明器 具 制 造 业 、 地 产 、 房 电子 信 息 三 大 行 业 ， 而 相 对 增 从 强数 据 分 析 的说 服 力 。
股 票 市场 在 近 年 来 发 展 较 为 迅 速 。 文 以 沪深 市 场 上 的 三 支 本
股 票 为 样 本 。 用 回 归 分 析 方 法 ． 经 典 ＣＡ 运 对 ＰＭ 模 型 的 有 效
率减 去无 风险 回报率 。证 券 风险溢 价就 是股 票 市场 溢 价 和其 Ｂ 系数 的乘 积 。其 中 ， Ｂ值是 对证 券系 统性 风险 大小 的衡 量 。
２ 时 间 资 者 总是 根 据证 券 收 益 率 的期 望 值 和 标 准 差 两 １ ） 个参 数 进 行 投 资决 策 。 是 效用 最 大 化 的理 性 投 资经 济 人 。 都
ｆ１ ２整个 市 场处 于充 分 竞 争 状 态 ， 有 投 资者 都 是 价 格 的 所 接受者。
资 产 定 价 理 论 （ Ａ Ｍ 模 型 ） 关 于 金 融 资 产 的 价 格 决 Ｃ Ｐ 是
证 券 市 场 线 （ＭＬ 表 明 ， 数 反 映 证 券 或 组 合 对 市 场 Ｓ ） Ｂ系
变化 的敏 感 性 ． 此 ， 因 当有 很 大 把 握 预 测 牛 市 到 来 时 ， 选 择 应
ＦＮ Ｃ ＆ Ｅ ＯＮ ＩＡＮ Ｅ Ｃ ＯＭＹ 金 融 经 济
Ｃ Ｐ 模型的适应性研究 ＡＭ
基于智慧学习环境的学习适应性模型构建研究
基于智慧学习环境的学习适应性模型构建研究作者：刘虹陈金华周雄俊高亚祎刘姣姣任楠澜来源：《中国教育技术装备》2023年第08期摘要以5G、人工智能、物联网等技术支撑的智慧学习环境已成为教育教学的主要阵地，智慧学习环境下学习适应性构成要素的探讨对学习适应性的提升至关重要。
为有效评估学生在智慧学习环境下的学习适应性水平，采用混合研究方法构建一个由6个一级维度、19个二级维度组成的智慧学习环境下学习适应性模型，可作为智慧学习环境下学习适应性水平的测量工具，为智慧教育时代下学习适应性评测提供参考。
关键词智慧学习环境；学习适应性；模型构建；智慧教育中图分类号：G434 文献标识码：B文章编号：1671-489X（2023）08-0039-06Research on Construction of Learning Adapta-tion Model Based on Intelligent Learning EnvironmentLIU Hong1， CHEN Jinhua1， ZHOU Xiongjun1， GAO Yayi2， LIU Jiaojiao3， REN Nanlan1Abstract Smart learning environment supported by 5G， artificial intelligence， IoT and other technologies has become the main position of education and teaching， and the exploration of the components of learning adaptability in intelligent learning en-vironment is crucial to the improvement of learning adaptability. In order to effectively assess the level of learners’ learning adaptability in the intelligent learning environment， a model of learningadaptability in the intelligent learning environment consisting of 6 primary dimensions and 19 secondary dimensions was constructed using a mixed research approach， which can be used as a measurement toolfor the level of learning adaptability in the intelligent learning environment and provide a reference for the assessment of learning adaptability in the era of intelligent education.Key words intelligent learning environment; lear-ning adaptability; model construction; intelligent education0 引言自大力推进教育信息化以来，我国进入以智慧教室、智慧校园建设为标志的智慧教育时代，学习环境发生了从数字化学习环境转为智慧学习环境的根本性变化[1]。
近红外定性分析模型的稳健性与适应性分析
第３４卷，第６期 光谱学与光谱分析Ｖｏｌ．３４，Ｎｏ．６，ｐｐ１５０６-１５１１２０１４年６月 ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓＪｕｎｅ，２０１４近红外定性分析模型的稳健性与适应性分析曹 吾１，２，李卫军１*，王 平２，张丽萍１１．中国科学院半导体研究所，高速电路与神经网络实验室，北京 １０００８３２．中国石油大学（华东），信息与控制工程学院，山东青岛 ２６６５８０摘 要 研究了近红外定性分析中模型的稳健性与适应性问题。
讨论了单独建模延长建模周期对模型性能的影响，结果显示这种方法可以显著提高模型的稳健性，同时对模型的台间适应性也有所提升，但提升作用有限；研究了不同仪器联合建模的方法对模型性能的影响，该方法不仅可以显著提高模型的适应性，而且可以有效提高模型的稳健性。
对比单独建模，可以缩短建模时间，减少模型建立的工作量；延长模型的适用期限，提高建模效率。
结果表明，对模型适应性的测试，单独建模其正确识别率较低，不能满足应用的要求，而多台仪器联合建模可以达到９０％以上，提升效果明显；对模型稳健性的测试，联合建模也能得到相比单独建模更好的模型识别效果，具有很好的应用价值。
关键词 近红外光谱；定性分析；模型期限；模型传递；建模周期；联合建模中图分类号：Ｇ２０２，Ｓ１２３，Ｓ５１３ 文献标识码：Ａ DOI ：１０．３９６４／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００-０５９３（２０１４）０６-１５０６-０６ 收稿日期：２０１３-０８-１４，修订日期：２０１３-１２-１１ 基金项目：国家自然科学基金项目（９０９２００１３）资助 作者简介：曹 吾，１９８９年生，中国石油大学（华东）信息与控制工程学院硕士研究生 ｅ-ｍａｉｌ：ｃａｏｗｕ＠ｓｅｍｉ．ａｃ．ｃｎ*通讯联系人 ｅ-ｍａｉｌ：ｗｊｌｉ＠ｓｅｍｉ．ａｃ．ｃｎ引 言近红外光谱是基于物质对近红外谱区电磁波吸收的一种光谱技术，近红外光谱分析技术具有简便、快捷、低成本、无污染以及不破坏样品等优点［１-３］，因此被广泛应用于多个行业。
基于MaxEnt模型的长蕊木兰在云南省的分布预测及适应性分析
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息 重分类各数据集：用同一等级体系对每个数据集 重分类，给适宜性较高的属性赋较高的值 赋权重各数据集。必要的话给在适宜性模型中影 响较大的数据集赋较高权重，然后合并各数据集 以寻找适宜位置
适宜性分析评价
适宜性分析是城市规划中经常用
（2）交通因子
以依托交通要素的便利程度来划分，综合考虑
高速公路出入口、火车站场（包括客站和货站） 等因素，以距离交通要素的看见距离为衡量标 志，划分为三类区域，具体分类及评分如下表：
（3）建设规划因子
主要指市域范围内已通过规划评审的各法
定规划的范围，在规划区范围内的分值为 5分，无规划的为1分，划分为二类区域， 具体分类及评分如下表：
（4）地形因子及地质因子
主要针对城市地形地貌以及工程地质条件，按照
建设的安全性和工程造价进行分类，如下所示：
地形因子
地质因子
（5）生态因子
生态因子主要考虑河流湖泊水面林地、园地、
牧草地、未利用土地等生态因素确定，生态敏 感性越高，开发可能性就越低，分值也越低。 具体分类及评分见下表：
（6）农地保护因子
因子选择及权重分配
3、因子评估原则
因子评估原则为：因子打分的分值在1～5之
间，分值高低反映适宜开发或适宜保护的程度， 适宜保护的得低分，适宜建设开发的得高分
（1）城镇与区位因子 主要以依托城市（城镇）的便利程度来划分， 以距城市（城镇）的空间距离为衡量标准，划 分为三类区域，具体分类及评分如下表：
分为非农用地保护区域、一般农用地保护区域和基本农田
保护区域，具体分类及评加分析
通过弹性因子加权总分计算，将市域土地根据其
适宜性划分为3类区域，如下表所示： 弹性因子叠加后分级划分
综合考虑刚性因子可得出市域用地适宜性评价分
值结果，详见市域用地适宜性评价分值图。
GIS求解适宜性问题的一般过程
1.确定分析目的和评价准则 2.收集、输入空间、属性数据 3.作空间位置的处理、分析作属性信息的处理、分析 4.获得简要分析结果（图、表） 5.解释、评价结果，若不满意返回1、2、3任一处重做
6.专题地图、文字报表的修饰形成正式结果，供决策者使用
通常创建适宜性地图需要的步骤：
梦倩
GIS求解适宜性问题的一般过程
包括目的导向分析和数据导向操作两个过程。
目的导向分析，是将要解决的问题与专业知识相结
合，从问题开始，一步步推导出解决问题所需要的 原始数据、精度标准、模型的逻辑结构和方法步骤。 数据导向操作，是将已经形成的模型逻辑结构与 GIS技术相结合，从各类数据开始，一步步将数据 转换为问题的答案，必要时还需要进行反馈和修改， 直到取得满意的结果，最后以图形或图表的形式输 出结果。
到的。其应用范围基本分为五大 类: 一是城市建设用地的评价, 二是农业用地的评价, 三是自然 保护区或旅游区用地的评价, 四 是区域规划和景观规划, 五是项 目选址以及环境影响评价。
实例分析—— 市域土地开发适宜性评价
1、评价方法
采用多因子综合叠加分析与主成分分析
组合的方法，在1：1万的数据精度下判定 市域土地利用的建设适宜性与保护适宜性， 以及具体的适宜建设或保护的用地类别
2、因子选择
用地适宜性评价的因子选择主要考虑以下四方
面因素：建设经济性、建设安全性、生态敏感 性和生态保护。因子可分为弹性因子与刚性因 子，弹性因子的分值范围具有一定的调整可变 性余地，故应根据保护或发展的价值取向分配 一定的权重，刚性因子主要指风景区、饮用水 水源等需要绝对保护的因子，其保护范围基本 没有调整改变的余地，不分配权重。主要因子 以及权重分配如下：
（2）建设保护因子主成分分析
根据市域用地适宜性评价分值结果，对市域用
地进行建设保护因子主成分分析，划分出市域 用地适宜性评价用地类型结果。根据评价标准 得出，适建区752.69km2（包括已建区 40.63km2），限建区2292.50km2，禁建区 1150.48km2
谢谢大家~么么哒