加强学位点监控是构建并完善学科建设管理机制的重要内容。当前因学位授权点数量多、工作量大、耗时长等原因使得中央和地方政府以及高校对学位授权点缺乏有效的监控。将雷达图法应用于学位授权点监控,对学位授权点师资队伍、科学研究、人才培养、基地建设、学术交流、服务社会等指标细化并量化,选取国家最低标准、同类学科平均水平、同类学科最高水平分别确定雷达图法中的三个同心圆,将静态分析与动态分析相结合,并通过具体案例对这一方法进行了应用研究。

综合评价是一种基于多属性体系结构的评价,本文在多元统计分析基础上,从多变量数据的可视化角度出发,将雷达图法引入到综合评价之中,建立评价模型,并以自主创新能力为例,进行了评价分析。

对教师课堂教学质量的正确评价对促进职业教育机构整体办学质量有积极作用。但常规的定性或定量评价方法或者不能足够细化评价对象,或者没有考虑课堂教学质量的多样性和不确定性。本文认为采用雷达图法对教师课堂教学质量进行评价,能较好地解决这个问题。

地方融资平台是我国地方政府性债务的主要举借主体,对比和分析地方融资平台的不同融资渠道,研究其优劣所在,有助于明确地方政府债务风险的来源,进而从源头上防控风险的积累。该文运用雷达图分析法,针对融资规模、政府隐性担保、债务期限、资金使用灵活性、市场约束力、融资门槛和融资成本等7个方面进行赋值分析,直观展示了地方融资平台4种融资方式的优缺点及其风险控制关键节点。

本文从审计履责、审计执法、审计程序、审计成果四个维度选择18个指标，建立审计项目质量评价体系，并利用层次分析法确定各个指标的权重。再采用具有评价结果唯一性的扇形雷达图综合评价方法，对审计项目质量进行定量和定性评价。通过提取特征向量、构造评价向量、建立评价函数，对X、Y两个审计项目质量对比分析，验证了方法的合理性和可行性。

缺乏监督和约束的权力是危险的,防止权力的滥用和寻租行为是摆在每个企业面前的一道难题,对于峰峰集团这样的大型企业来说更是如此。

一种简单实用的商业银行风险测度方法已越来越被实务界和理论界所需要,文章在商业银行风险研究文献的基础上,借助于雷达图和信息熵方法较为简洁的描述了商业银行风险,并选取4家商业银行2008年数据进行实证,得到相关结果,以期这种方法得以推广。

以内蒙古根河市潮查林场境内的寒温带兴安落叶松原始林及其次生林为研究对象,利用机载激光雷达点云数据与地面调查的66个样地数据,采用不同算法计算样地实测树高(Lorey’s高、冠幅面积加权树高和算术平均高)分别与基于双正切角树冠识别算法获取的Li DAR估测高(冠幅面积加权树高、算术平均高)和基于点云提取的百分位高构建树高回归模型(冠幅面积加权树高模型、算术平均树高模型和Li DAR百分位树高模型)。对比不同树高模型的训练精度与估测精度的差异,探讨双正切角树冠识别算法对本研究区的适用性;同时了解冠幅面积加权的样地实测树高与Lorey’s高对林分平均高代表性的差异,确定最优解释变量,筛选最优树高模型...

在当前我国研究生教育改革的背景下,高校学位点自我评估要把高校自我评估与政府合格评估相结合、学位点自我评估与学科动态调整相结合、学位点自我评估与学科绩效投入相结合、综合评估与专项评估相结合、学位点评估与后续建设相结合等五项基本原则。在机制整体构架上,需要综合评估与专项评估相衔接,更要突出专项评估;多元主体参与,鼓励社会参与,突出学术评价;高校自我评估与后续建设等工作相结合,充分发挥自我评估的作用;高校自我诊断评估、社会中介水平评估与政府合格评估相结合,形成完整学位点评估体系。

首次将财务分析雷达图引入企业竞争能力分析,雷达图以直观地反映企业竞争能力在各个指标上的相对竞争优劣势,利用它对企业及行业进行静态横向和动态纵向研究可以全面把握企业竞争地位和行业竞争态势,明确企业和竞争对手的竞争优劣势及核心竞争力,并对行业内竞争企业进行聚类和战略群组分析。

【目的】探索不同树种在样地和单木尺度上无人机激光雷达点云数据的单木分割效果,选取哈尔滨城市林业示范基地阔叶林(水曲柳)和针叶林(樟子松)两块样地为研究对象,对样地内树木点云进行单木分割并评价其分割效果,为后续单木结构参数的提取提供数据支持,同时丰富森林资源信息的调查手段。【方法】通过无人机激光雷达获得样地树木点云数据,然后分别采用改进的K均值聚类算法和基于相对间距的阈值分割算法对水曲柳和樟子松样地进行单木点云数据分割。其中,水曲柳样地点云数据处理采用改进的K均值聚类算法,通过树干点云位置推算初始聚类中心,减少因树冠重叠导致的错误分割;樟子松样地点云数据处理则采用基于相对间距的阈值分割算法,通过设定多条阈值规则并利用动态最大值滤波器对树顶进行精确探测,提高算法的分割精度。最后,基于样地和单木点云完整度两个方面对点云数据分割效果进行评价。【结果】1)从样地尺度来看,水曲柳和樟子松样地单木识别率分别为0.91和0.87,相应的调和值(F)分别为0.91和0.88,结果显示单木分割的整体效果较好。水曲柳样地召回率(r)为0.87,精确率(p)为0.95,算法分割过程中产生的错误分割较少。樟子松样地算法分割的单木也多为正确分割(r=0.82、p=0.94),其分割误差主要来自于单木欠分割,过分割现象相对较少。2)从单木点云分割的完整程度来看,水曲柳样地的单木平均正确分割率为75.6%,点云平均欠分割率为24.3%,平均过分割率为18.5%,单木点云的最大错误分割率为31.8%,不同单木之间分割精度有较大差异;樟子松样地的单木分割精度较稳定,平均正确分割率达84.1%,平均欠分割和过分割率分别为16.3%和9.0%,表明单木点云不存在大量错误分割的情况。【结论】基于树木形态结构特征改进了两种优化单木点云数据分割算法,两种算法下分割的森林样地单木精度在不同评价尺度中表现均较好,对林中树木出现的树冠重叠、遮挡、偏移等现象均有一定的辨别能力,实现了森林样地树木点云数据的单木精确分割。

文章提出了一种基于加权似然比检验的阶段二监控线性曲线的控制图,称为WLRT图,并通过平均运行长度来衡量控制图的性能表现。模拟结果表明,WLRT图对于线性曲线的截距、斜率、标准差的变化及截距和斜率同时变化都具有很好的检测能力。通过与其他几种控制图的性能比较,得出WLRT图能较快地发现过程变化,而且设计简单、操作方便。

为监控多条多变量数据流的数据质量,本文提出了几种监控方法。本文首先介绍了统计过程控制领域的背景知识。之后本文采用闵式距离准则,基于3类常用的闵式距离,提出了3种EWMA类型的非参数控制图,此外,本文基于向量内积提出了第4种EWMA类型的非参数控制图。首先通过统计模拟,比较了4种控制图在不同的相关性水平下,对单条数据流过程均值漂移的监控效果。随后本文研究了平滑系数λ的取值对监控效果的影响。之后,本文将上述4种思路拓展到了大样本的情形,提出了5种可以监控多条数据流质量的方法。将这5种方法和现有的一种典型方法做了比较,比较了它们对不同幅度漂移的监控效果。最后使用山体滑坡的监控数据,比较了它们对实际数据的监控效果,显示了本文提出方法的优势。

在统计过程控制的很多应用当中,产品或生产过程的质量特征是通过一个响应变量与一个或多个解释变量之间的关系来刻画,这种关系通常称为曲线关系。很多情况下,这种曲线关系可以通过多项式回归关系来描述.本文中,我们提出了一种基于似然比检验的二阶段多项式曲线控制图,并通过平均运行长度来衡量控制图的性能表现。模拟结果表明,本文提出的多项式曲线控制图具有很好的检测能力。