工业企业科学技术进步贡献率计算方法及指标体系探讨

科学技术是第一生产力，既包括硬科学与包括软科学。因此，科技进步贡献率是个内涵丰富的综合指标，它既反映了物质文明进步也反映了精神文明进步。栈文从综合要素方面探讨了科技进步贡献率的计算方法，并从发展质量、持续发展能力以及经济效益诸方面给出了企业科技进步考核指标。     

装备体系贡献率评估方法探究

未来装备必须坚持体系化发展,并通过贡献率评估明确在体系中的地位和作用。明确了装备体系贡献率的定义和评估意义,分析了定性评估法、基础技战术指标比较法、综合技战术指标灰靶比较法、基于装备体系的网络层次分析法、基于体系仿真及效能评估法等装备贡献率评估方法,并给出了灰靶比较法、网络层次分析法具体评估实例。同时,结合各评估方法特点,提出了网络层次分析法、体系仿真及效能评估法相结合的改进综合评估方法流程,实现装备体系贡献率的准确评估。     

太空目标监视装备效能贡献率评估研究

为了促进太空目标监视装备体系的协调统一发展,为太空目标监视装备体系中新型装备的研制和发展提供依据,构建了太空目标监视装备效能贡献率评估指标,并对评估指标的内涵和度量方法进行了分析。通过对评估指标的有效性、重要性和完整性进行检验,保证了评估指标能够满足评估的需求。采用层次分析法给出了评估指标的权重系数,并通过仿真系统给出了各个评估指标的能力结果,得出了新型装备在太空目标监视装备体系中的效能贡献率。     

应用体系能力贡献率的新研高分辨率光学遥感卫星轨道择优方法

轨道是影响高分辨率光学遥感卫星应用效能的重要因素之一,文章提出应用体系能力贡献率的新研高分辨率光学遥感卫星轨道择优方法,以提高综合成像能力。针对卫星应用需求,构建与轨道相关的高分辨率光学遥感卫星成像能力指标体系。利用体系能力评估模型,定量化计算新研卫星在不同轨道下的综合成像能力,通过比较其对现有体系的新增贡献,进行卫星轨道择优。仿真分析结果表明,文章提出的方法能有效评估不同轨道条件下卫星的应用效能,可作为卫星最佳轨道选取的依据。     

基于作战环的航空武器装备体系贡献率评估

针对空战等领域中存在的高对抗性武器装备体系效能和贡献率评估问题,对作战环方法进行了改进,将其引入到了该类问题的求解之中.首先构建了包含多功能装备的作战环网络描述模型,并加入了节点失效概念,给出了基于模糊综合评价法的边和节点权值计算方法;其次,结合网络可靠度思想给出了基于深度优先搜索的蒙特卡罗方法,对体系效能进行了计算,...     

从产业角度看通用航空布局模式

通用航空产业是经济发达国家重要的支．柱产业。在美国,通用航空产业对经济GDP贡献率已经达到1％,并呈现加速发展态势。美国运输部、商务部、联邦航空安全局共同组织地方政府、大学、国家实验室和工业部门提出了“小飞机运输系统”（SATS）计划、通用航空动力（GAP）计划等重要国家发展计划（2020）引导通用航空产业发展。未来,通用航空产业将引领继动力交通后人类交通运输的“第四次革命”。     

河南与全国高技术产业贡献的比较与启示

根据投入产出和RAS法对河南和全国高技术产业的贡献进行了测算和比较，认为：（1）河南高技术产业与其他产业的关联度明显低于全国平均水平，但其对传统工业具有较强的渗透和改造作用。河南高技术产业的发展在很大程度上依托于农业，但对农业的提升作用目前还很弱。（2）河南省高技术产业的影响力最突出且高于全国平均水平，但其感应度却较小。高技术产业自我服务性质突出，产业辐射力还较弱。（3）河南高技术产业对经济增长的贡献率低于全国的平均水平，高技术产业的单位拉动能力很强，但总体拉动能力目前还较弱。由此得到以下启示：高技术产业的发展必须找到突破口，河南省高技术产业发展的突破口应在农业上。应确立农业在河南省的战略地位，并以信息技术的应用为主线，推动农业高技术化．     

人力资本对经济增长贡献的计量分析--基于河南省数据的实证分析

利用河南省1978～2003年（以1978年价为不变价）的国内生产总值和人力资本各变量的数据，对有效劳动模型和人力资本外部性模型进行回归分析，并在此基础上，计算了此期间资本存量、人力资本存量与人力资本水平的产出弹性以及对经济增长的直接和间接贡献率。计算结果表明，人力资本水平在河南省经济增长中的产出弹性大于人力资本存量的产出弹性，人力资本的间接贡献仍然较低。因此，在加大教育投资的同时，也要加大对科研创新、技术改进的引导力度，培养创新型人才，充分发挥人力资本在技术创新中的作用，进一步提高劳动生产率和资本使用效率。     

采用模糊RBF神经网络的直升机旋翼不平衡故障诊断

提出一种利用模糊径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络进行直升机旋翼不平衡故障诊断的方法,建立了用于直升机旋翼不平衡故障识别的模糊诊断模型。基于直升机旋翼不平衡故障模拟实验,对采集于旋翼配重不平衡、桨距不平衡、后缘调整不平衡和正常状态下的试验台体振动信号进行功率谱分析,并采用主分量分析(Principal component analysis,PCA)的方法进行故障特征提取。采用模糊RBF神经网络诊断模型对旋翼不平衡故障进行了故障分类识别,同时分析了不同主分量累计贡献率和模糊子空间对故障分类精度的影响,并与RBF神经网络的诊断模型、支持向量机(Support vector machine,SVM)诊断模型进行了故障识别效果对比。结果表明,模糊聚类RBF神经网络的诊断方法对旋翼不平衡故障具有更好的识别能力。