诗句分类范文

导语：如何才能写好一篇诗句分类，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公文云整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学、计算机科学、统计学、生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。

聚类分析是一组将研究对象分为相对同质的群组的统计分析技术。主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析。

（来源：文章屋网 ）

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关键字：城市竞争力；省会城市；聚类分析

一、研究方法

聚类分析（Cluster Analysis）是对多数行统计样本进行定量分类的一种多元统计分析方法。 本文采用SPSS软件编制的聚类分析法程序, 把样本按照竞争力的强弱进行分类。通过分析各类城市的共同点，找出各类城市的优势和差距，以便城市能针对性地制定提高其竞争力水平的对策。在这里，聚类方法选用的是聚类分析分析中的Q型系统聚类法，距离采用欧氏距离。

二、聚类分析操作步骤和结果

省会城市由于其特殊的政治地位而获得了额外的资源，一般都是各省的政治、经济、文化中心，省内其它城市也不可能与其相比。由于政治地位的作用，中国的中心城市享有掌握和使用更多资源的权利，一般来说，也必然比各省内的其它城市具有更大的竞争力。

基于上述原因，为宏观分析评价石家庄城市竞争力水平，本文样本城市的选取主要以同等级别的省会城市为主体，选取了石家庄、哈尔滨、长春、沈阳、济南、南京、杭州、福州、广州、海口、郑州、合肥、武汉、长沙、南昌、南宁、太原、西安、贵阳、昆明、成都、银川等省会城市，对这些城市竞争力进行聚类较分析，进一步了解石家庄竞争力的整体状况。

1．聚类分析操作步骤

首先把各城市的竞争力水平的综合评判分值进行消除量纲的标准化处理。

2.聚类结果

将标准化数据进行Q型系统聚类前，根据聚合系数随着分类数变化得碎石检验图，确定分为四类，然后采用迭代聚类中的重心法（Centriod clustering），将样本城市竞争力水平划分为四类，可以得到聚类谱系图。通过对聚类谱系图进行分析，各类所包含的样本城市如下：（见表1）。

三、城市竞争力综合评价

（1）{上海}为第一类。这座城市是我国最大的国际化城市之一，他代表着我国城市竞争力的最高水平，其综合经济实力远远超过其它城市，鲜明地具有旗帜性的作用。{沈阳、济南、杭州、南京}为第二类紧随其后，这类城市的竞争力水平也很高，水平仅次于第一类城市。他们具有良好的区位优势和经济实力，同时具备完善的城市设施和较好的人才资源。

（2）{哈尔滨、长春、成都、武汉、福州、西安、昆明、郑州、石家庄、长沙、海口}为第三类，这类城市多位东北、华北、华中、华东、西北、西南等我国各大区域的核心省会城市，在各大区域范围内有着雄厚的经济基础，交通便利，城市设施比较完善，由于这些优势，这11座城市也吸引了一大批人才，为自身的发展提供了良好的外部条件，因此该类省会城市的竞争力水平相对较高。

（3）{合肥、贵阳、银川、太原、南宁、南昌}为第四类城市，这类城市主要包括地处中西部省会城市，他们与前积累相比，既不是中西部大区域的手为核心城市，也不是地处沿海，所以相对落后，竞争力较低，需要进一步加大基础设施人力方面的投入，使自身的竞争力真正得到提高。

四、提升石家庄城市竞争力的战略性建议

针对石家庄未来的发展和综合竞争力的提高，站在战略的高度审视石家庄今后的发展，在政策取向上应该把握好以下几个方面：

（1）充分利用比较优势，保护性利用不可再生要素。中国城市在与国际城市竞争时，更多地是具有劳动力和资源等方面的比较优势，中西部城市在与东部沿海城市竞争时，也主要是具有劳动力和资源等方面的比较优势。因此，石家庄市要充分应用自身的比较优势。

（2）扩大对科技、教育等领域的关注。中国城市经济即将进入科技推动型的时期，科学技术和人力资本在城市价值创造中的作用将越来越重要。

（3）扩大对外开放，通过学习和交流不断实现创新。落后城市通过广泛开放引进和兼收并蓄地学习可以迅速削弱先进城市的相对优势和自身的劣势。石家庄市要特别重视、积极鼓励国内外城际间的经济、科技、社会、文化等领域的交流和合作，鼓励市内外机构和人士的各种民间的非正式交往，以营造有利于创新的城市环境。要主动加快城市参与经济区域一体化和全球化的进程，开放各类市场，促进城市的分工和协作，以迅速形成自身的集合优势。

作者单位：孙立娟刘胜花北华航天工业学院

侯石柱河北工业大学分院

参考文献：

[1]郝寿义，倪鹏飞.中国城市竞争力研究[J]．经济科学，1998，（3）：96-98.

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关键词:数据库课程;个体差异;分类教学实践模式

同济大学计算机科学与技术专业作为国家教育部第三批高等学校特色专业建设点,秉承“夯实基础、面向应用、培养创新、国际接轨”的办学宗旨,在创造性的“一体两翼”人才培养模式下,完善了本科教育课程体系,完成了学科方向布局、分类分层培养课程体系建设[1]。基于总的学科发展与各级各类专业人才培养规划的目标,我们对主干课程之一的数据库课程进行了教学模式的研究与探索。

数据库技术是计算机信息系统中的核心和基础,是应用最广泛的技术之一,也是计算机科学技术发展最快的领域之一。数据库课程不仅是计算机科学与技术专业、信息安全专业、信息管理专业等的必修课程,也是大部分非计算机专业的选修课程。通过数据库课程的教学,学生应掌握数据库系统的基础理论、基本技术与实践技能。在同济大学计算机系的本科专业必修课数据库课程的教学实践中,一方面由于学科发展和分类分层培养目标的确立,使得该课程的教学实践模式与体系需要进行新的规划与设计;另一方面,数据库课程相关的教学和实践环节中,学生所表现出来的学习兴趣、知识背景、创新能力以及未来的就业取向等多方面的差异,也对于传统的课堂教学模式提出了新的挑战和研究课题。要取得好的教学与实践效果,让学生更好地发挥所长,需要不断的研究与探索课程的教学实践模式。

基于计算机系学科发展与专业人才培养总体规划,根据数据库课程自身的特点、数据库相关研究和应用技术的发展,并参考国际、国内一些主要大学数据库课程的教学资源和科研文献,我们提出一种数据库课程分类分层教学模式:根据培养目标、学习兴趣、知识背景和创新能力的不同将学生分为3种类型,有针对性地调整和完善课程的教学内容和实践环节,对不同类型的学生采用不同的教学方式,侧重不同的教学与实践内容,更好地体现该课程教学的基础性、科学性、先进性与实用性。

1课程的教学对象分类

计算机科学与技术本科专业的培养目标为:培养具备良好的科学素养,系统地掌握计算机科学与技术,包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法,能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级专门人才[2]。

但是,同一年级同一专业学生的学习兴趣、知识背景和创新能力并不完全相同,如有的学生数学基础好、擅长理论分析,有的学生编程能力强、喜欢软件开发,有的学生则倾向于计算机应用系统的管理。因此,基于计算机科学与技术专业和信息安全专业的人才培养总体规划,根据学生的个体差异,我们将数据库课程的教学对象与培养目标分为以下3种类型:

1) 理论强化型。学生通过课程学习将具备坚实深入的数据库理论知识,掌握扎实的实验技能,具有良好的科学素养和较强的创新能力,能独立开展科研和实际工作。

2) 工程研发型。学生通过课程学习将掌握数据库基础理论和主流数据库软件产品,以及数据库系统分析和设计方法,具备较扎实的研究与开发数据库应用系统的技能,成为国内乃至国际认可的高级研发型工程技术人才。

3) 应用管理型。学生通过课程学习将掌握数据库系统基础理论,以及数据库系统开发与管理的基本方法,熟悉主流数据库软件产品,能较好地设计、管理与评估数据库项目方案。

目前,国内已有许多高校,以不同形式的实验班或培训课程,对不同类型的学生分别培养。如清华大学的“计算机科学实验班”、北京大学的“元培计划实验班”、同济大学的“图灵班”和“卓越工程师班”等。在数据库课程分类教学与实践模式研究探索中,我们把计算机系特色教学的“图灵班”、“卓越工程师班”和其他学生分别作为数据库课程教学的理论强化型、工程研发型和应用管理型对象。

2课程的分类教学与实践模式

对于上述3种不同培养目标的学生,我们在数据库课程的教学总纲基础上,有针对性地设计不同的教学方案,调整课堂授课内容的广度和深度,选用不同教材,安排不同的课程实验与课程设计,开展不同的课后活动,引导学生研究与解决不同的开放思考问题,尽量充分调动不同类型学生的学习积极性和主动性,使学生能根据自身的发展目标、研发能力和学习兴趣等在各自擅长和需要拓展的领域内得到更充分的发展。

2.1分类调整授课内容

数据库课程的基本教学内容主要包括:数据库基本概念、关系数据库基础理论、关系数据库标准语言SQL、数据库安全性、数据库完整性、关系查询处理和查询优化、数据库恢复技术、并发控制、数据库设计与实现以及数据库技术的新进展等。对于不同类型的学生,我们有针对性地拓展和加强不同部分的知识。

1) 对于理论强化型学生,拓展和加强关系数据库理论知识,强化数据库管理系统(DBMS)原理与相关算法实现,如存储、索引、查询处理及其优化、事务处理、并发控制、数据库恢复等的机制与主要算法。教材上倾向于国外原版教材,即《Database System Concepts》[3] 辅之以《Database Management Systems》[4]和《Database Systems: The Complete Book》[5]。

2) 对于工程研发型学生,在关系数据库理论知识基础上,强化DBMS的底层算法实现与数据库系统工程设计方法,介绍基于一种主流数据库产品的应用系统设计与实现。教材上使用国内经典教材结合国外原版教材,即《数据库系统概论》[6] 辅之以《Database System Concepts》[3]和《Database: Principles, Program- ming, and Performance》[7]。

3) 对于应用管理型学生,则在关系数据库理论知识基础上,强化关系数据库的查询优化技术、数据库事务处理技术、数据恢复和并发控制技术、DBMS的安全技术和完整性检查技术,介绍基于主流数据库产品的应用系统设计、开发与管理技术。教材上使用国内经典教材,即《数据库系统概论》[6]辅之以《Database System Concepts》[3]和《数据库系统原理》[8]。

2.2分类安排课程实验

数据库课程的实验内容主要包括:数据库安装与配置、数据库使用、SQL语言使用、数据库安全性、数据库完整性和数据库编程等。对于不同类型的学生,我们在课程实验中有针对性地安排了不同的内容。

1) 对于理论强化型学生,课程实验将完成6～8个DBMS底层算法的研究与实现,主要包括存储、索引、查询处理、查询优化、事务处理、并发控制、数据库恢复等算法,另外还有一个理论方法探索或实际应用系统研发的综合大作业。

2) 对于工程研发型学生,课程实验将完成4～5个DBMS底层算法的实现,如存储、索引、查询处理与优化等的算法,完成1～2个通过ODBC访问数据库、数据库设计与应用开发实验,一个实际系统工程研发相关的综合大作业。

3) 对于应用管理型学生,课程实验将完成6～8个数据库应用系统设计与管理相关的部分实验,主要包括安装了解DBMS、SQL数据定义与查询、SQL更新与视图,数据库事务处理、数据恢复与并发控制、数据安全性与完整性以及一个实际应用开发管理相关的综合大作业。

2.3分类进行课程设计

数据库课程设计的目的是让学生加深对数据库系统基础理论知识的理解,提高数据库应用系统设计与开发的实践能力,全面拓展数据库原理课程相关的综合研发能力。通过课程设计实现一个实际的数据库应用系统,熟悉并能灵活运用所学基础理论,掌握数据库应用系统的设计方法、开发技术,提高分析问题和解决问题的能力,强化动手能力,进一步了解和研究分析DBMS的体系结构与主要技术,并在一定程度上把握课程相关的理论技术发展与前沿动态。数据库课程设计的主要内容包括3个方面。

1) 数据库应用系统的研发:综合运用数据库理论与技术方法设计一个较完善的有实际意义的数据库;掌握流行数据库管理系统SQL Server/ORACLE/ DB2等的应用与开发技术;利用高级语言开发完整的数据库应用系统。

2)DBMS研究分析以及功能实现与扩展:以开源代码的DBMS为基础熟悉并研究分析DBMS的体系结构、基本功能及其实现,完成一些系统功能的实现和进行相应的可扩展性研发,形成系统分析报告、算法实现软件包和技术文档。

3) 领域研究综述与热点问题研究探讨:跟踪数据库相关领域的理论与技术发展,完成相关的前沿研究或技术问题的综述,对领域热点问题开展研究探讨,形成综述报告、技术报告或研究论文。

对于不同类型的学生,我们开展不同主题的课程设计,有不同的考查侧重:

1) 对于理论强化型学生,课程设计更强调在开源代码的数据库系统如Postgres上,针对DBMS底层实现做进一步研究与扩展,以3～5人的课题小组为单位,分析开源DBMS的体系结构和主要的技术方法,并对其中某方面进行重点研究与扩展实现;此外,强调对领域前沿的了解,对某方面理论与技术研究的综合把握与研究分析,并能对一些领域热点问题展开研究探讨,完成领域某方面的综述报告和研究论文。

2) 对于工程研发型学生,课程设计强调在Oracle或SQL Server等数据库产品基础上,以实际应用为背景,以3～5人的课题小组为单位,设计一个中等规模的数据库应用系统,并要求对系统研发过程中的各个设计与技术实现环节能够有较全面的把握;此外,强调对领域技术动态的了解,并能对领域技术和应用有较全面的认识和分析,对实际系统研发能形成有效的技术方案和分析报告。

3) 对于应用管理型学生,课程设计将以3～5人的课题小组为单位,在Oracle或SQL Server等数据库产品基础上,构建一个实用的数据库系统,强调数据库的设计方法和过程的全面把握,以及对项目研发过程中各个实践环节的全面调度与管理;此外,强调对领域研究与技术动态的了解,对系统开发与应用相关的知识体系和管理模式有较全面的认识和分析,能对实际项目开发与管理形成有效的方案和分析评估报告。

2.4分类开展课后活动

数据库课程以各种形式的课后活动,培养不同类型学生对课程的学习兴趣,是对课堂教学的有益补充。

1) 对于理论强化型学生,增加一些相关的领域研究现状和动态的介绍,提出一些开放思考问题,引导学生更深入、广泛地了解相关理论与技术的研究和发展现状,培养学生对本学科的学术前沿的研究热情和研究能力。由教师引导学生去找寻一些课程相关的理论与技术热点或难点问题,主要追踪数据库领域的重要国际会议与国际期刊,国际会议如SIGMOD/PODS、VLDB、ICDE等,国际期刊如ACM Transactions on Database Systems (TODS)、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)、VLDB Journal等,以及追踪国际国内一些著名的数据库研究小组,学生以自由组合小组形式展开针对某个主题的研究探讨,完成领域综述以及研究论文,并在讨论课上做口头报告;更进一步鼓励学生加盟数据库相关领域导师的实验室和课题组,参与相关的实际科研项目的研究。

2) 对于工程研发型学生,增强数据库前沿理论研究与应用技术的介绍,培养学生对本学科的理论与技术前沿的研究探索热情和研发能力,由教师或企业研发人士引导学生去探讨一些相关的理论与技术热点问题,完成领域技术分析报告以及研究或技术型论文,并在实验课上做口头报告;鼓励学生参与相关导师的实验室和课题组,具体开展一些相关实际课题的研发;引导学生在小学期的企业实习期间有效地参与和完成实践项目的调研和分析设计与实现工作。

3) 对于应用管理型学生,加强数据库软件产品和应用案例的介绍,培养学生对本学科技术前沿的研究探索热情和应用管理能力,邀请企业数据库工程师举行讲座,引导学生去思考一些相关的技术热点问题,完成领域综述以及数据库系统开发案例分析报告,并在实验课上做口头报告;鼓励学生参与相关导师的实际项目研发;引导学生在小学期的企业实习期间有效地参与相关企业项目的研发与管理实践的调研分析。

3结语

数据库课程分类教学与实践模式是计算机本科专业课程教学的一种新模式的探索,通过对学生个体

差异的分析,有针对性地分类采用不同的教学内容、集中实验以及课程设计和课外辅导,因材施教。在数据库课程教学研究与实践中,我们针对计算机科学与技术专业和信息安全专业的本科生探索和逐步应用分类教学和实践模式,在课堂教学、实验教学、课程设计、课外实践等多方面进行了探索,从学生们的课程作业、实验报告、技术分析报告、应用系统设计、DBMS分析报告、领域综述报告、研究或技术论文、参与相关导师的研讨班与课题工作、期中和期末考试等情况来看,分类教学和实践模式在较大程度上激发了学生的学习和研究的热情与潜力,大部分同学取得了较好的学习和实践效果。当然,我们还需要不断研究数据库课程教学与实践各个环节,特别是课程自身的体系与数据库日益发展的相关领域的研究与技术应用间的关联,以探索更合理、更优化的教学实践模式。

参考文献:

[1] 蒋昌俊,苗夺谦,王晓国,等.“一体两翼”的创新人才培养模式[EB/OL]. [2009-02-19]. 高教教学参考,2009,3(1):1. /Model1024.asp?id=1425.

[2] 同济大学计算机科学与技术系. 计算机科学与技术专业培养计划(2006修订)[EB/OL]. [2009-09-30]. cs.tongji. /prog/InforWeb/publish/newsdetail.jsp?newsno=904.

[3] Abraham Silberschatz,Henry F. Korth,S. Sudarshan. Database System Concepts(影印版)[M]. 5th ed. New York:McGraw- Hill,2006.

[4] Raghu Ramakrishnan,Johannes Gehrke. Database Management Systems[M]. 3rd ed. New York:McGraw-Hill,2002.

[5] Hector Garcia-Molina,Jeffrey D. Ullman,Jennifer D. Widom. Database Systems:The Complete Book[M]. New Jersey: Prentice Hall,2002.

[6] 王珊,萨师煊. 数据库系统概论[M]. 4版. 北京:高等教育出版社,2006.

[7] Patrick O’Neil,Elizabeth O’Neil. Database:Principles,Programming,and Performance[M]. 2nd ed. San Fransisco: Morgan Kaufmann,2001.

[8] 李建中,王珊. 数据库系统原理[M]. 2版. 北京:电子工业出版社,2004.

Classified Teaching and Its Practice Model for Database System Course

GUAN Ji-hong1, WEI Qing-ting1, 2

(1.Department of Computer Science and Technology, Tongji University, Shanghai 201804, China;

2.School of Software, Nanchang University, Nanchang 330046, China)

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故障原因分析

遇到先前用得好好的闪盘，突然变身到“未格式化”状态的情况，请一定要保持冷静。首先考虑是否存在插口接触不良的问题，检查步骤也很简单。将闪盘重新拔插一次，换插到其他USB插口上，或把闪盘插到其他电脑上看看，一步一步检查下来，绝大多数“未格式化”的闪盘都能正常使用了。

如果排除了接触不良的因素，闪盘仍然不能正常使用，那就有可能是闪盘的分区表遭到了破坏。我们可以尝试用数据恢复软件R-Studio来搜救数据。

R-Studio大搜救

打开R-Studio，在目录树中用鼠标右键点击闪盘盘符，然后在右键菜单中选择“扫描”。如果在扫描设置窗口中正确设置了扫描范围、扫描文件类型等参数，就能达到最佳搜救效果。如果对此不熟，那就用默认的设置也行（如图1所示）。

R-Studio的全面扫描速度相当快，扫描1GB容量的闪盘，只需不到2分钟时间。扫描完成后，会出现“识别1”、“识别2”之类的选项，那是R-Studio扫描出来的分区信息，直接点击进去，即可查看扫描结果（如图2所示）。

在扫描结果中勾选需要恢复的文件，点击右键，选择“恢复标记的内容”，然后指定恢复路径即可。

软件名称: R-Studio汉化版

软件版本: 4.0 Build 124045

授权方式: 共享软件

软件大小: 5.79MB

下载地址: 省略/soft/8654.htm

独特的映像功能

如果闪盘有急用，不能慢慢等待完成数据恢复操作，我们也可以用R-Studio的映像功能将“现场”保存下来，然后直接把闪盘重新格式化后使用。以后需要恢复数据时，直接在映像文件中操作即可。

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【关键词】 相对比较评估方法； 因子分析； 聚类分析； 实证分析

企业价值评估作为一项综合性的资产评估，是帮助企业实现财务管理目标的有力手段之一，在企业经济活动中应用广泛。现有的企业价值评估方法主要有成本法、相对比较评估法和收益现值法；主要的评估模型有现金流折现模型、股利折现模型、剩余收益模型、期权定价模型和EVA模型等。

相对比较评估方法由于使用简单、易于理解而在实践中得到了广泛的应用，然而该方法也极易被误用，特别是在可比公司的选择方面，尤其在我国，市场发育还没有健全，很难找到在风险和增长等方面完全一样的参照企业，人们有时只凭主观经验选择可比公司，容易造成人为操纵的结果。为了找到相似度更高的可比公司，本文将建立基于因子分析和聚类分析的相似度模型，对可比公司进行选择。

一、相对比较评估方法简介

由定义可以看出，使用相对比较评估方法要具备两个条件：一是为了便于对可比公司进行价格比较，必须将市场价格标准化，通常做法是用股票市场价格除以利润、账面价值、营业收入等指标计算出一些数值作为比较乘数；二是需要找出与被评估企业相似的可比公司，并根据其市场价值进行差异调整。

（一）常用的比较乘数

3.股票价格/销售额（P/S）

近年来很多评估人员开始使用P/S乘数，该乘数较P/E或P/B乘数而言，有很多优势：首先，P/S乘数在使用时没有条件限制，而市盈率及市净率可能会因为是负值而在评估时变得没有参考意义；其次，由于股票价格、销售收入受会计政策的影响较小，P/S乘数不容易被人为扩大。

（二）可比公司的选择和差异调整

参照企业的选取主要考虑行业、资产结构、财务等标准，一般应选取在行业、主导产品或主营业务、企业规模、市场环境、资本结构以及风险度等方面相同或相近的公司。因此，相关性的大小对目标企业的评估价值有较大影响，相关性越强，得出的目标企业的评估价值越可靠、合理。

差异调整的方式有以下三种：一是主观调整，即从公司风险、收益等方面分析单个乘数和平均乘数差异较大的原因，剔除一些异常值；二是乘数调整，即对基本乘数进行复合调整；三是行业回归，即当可比公司之间在多个变量上都有差异时，可以用乘数和基本变量进行回归，当可比公司数量较大，且乘数和基本变量之间的关系较为稳定时，该方法较为合理。

下面笔者将介绍因子分析和聚类分析原理，建立基于因子分析和聚类分析的可比公司相似度模型，选出相关性强、相似度大的可比公司，并用SPSS18.0统计软件进行实证验证。

二、实证分析

笔者设计的相似度模型需要建立指标体系，依据该指标体系，进行因子分析和聚类分析，在可比公司中寻找与被评估企业最为相似的一组目标公司。

影响企业相似度的相关指标很多，为了能更准确清晰地说明问题，笔者只考虑易得到准确数据的定量因素对企业相似度的影响，选取财务指标中的若干项作为指标体系。另外，实证分析已经证明，股票价格对企业内在价值的反应程度高，并且能够通过每股收益、每股账面净资产、每股经营现金流量等指标判断企业价值预测的合理性。所以，本文将股票价格作为被解释变量，用股价验证预测结果的可靠性。

综上，相似度模型的指标体系包括盈利能力指标、经营能力指标、增长能力指标、偿债能力指标、综合指标五大类。其中，第一类包括销售毛利率、主营业务利润率两个指标；第二类包括存货周转率、总资产周转率两个指标；第三类包括净资产周转率、主营业务增长率、净利润增长率三个指标；第四类包括流动比率、速动比率、资产负债率三个指标；第五类包括每股收益、每股账面净资产、每股经营现金流量三个指标，具体如图1所示。表1和表2中的X1—X13表示图1中从销售毛利率开始依次往右到每股经营现金流量的13个指标。

2.样本公司的选择及数据选取时间的确定

（1）选取2010年上海证券交易所电子类行业31家上市公司为样本（除去ST类公司1家、2012年上市的公司2家，剩余31家公司）。

（2）样本上市公司财务指标数据均为2010年年报数据。

（3）因为所选样本上市公司的年报均于3月底之前披露，所以选取2011年4月1日的收盘价为估测值，并与真实值对比，作为检验提出模型正确性的依据之一。

3.模型分析结果

（1）因子分析结果

利用SPSS18.0软件对31家样本公司的13个指标按照主成分分析技术进行因子提取，结果如表1、表2。

从表1和表2可以看出，13个变量可以提取出5个因子，这5个因子能解释原有13个变量信息的82.445%。所以，因子提取后，原有变量的信息丢失较少，提取结果较为理想。

（2）聚类分析结果

聚类分析是将因子分析的结果作为聚类分析的条件进行相似公司的分组。

由表3和表4可知31家公司的分类情况及每类数量。其中，第一类有20个公司，包括海润、安彩、北矿等公司；第二类有7个公司，包括科力、三安等公司；第三类有4个公司，包括旭光、士兰等公司。

（3）误差分析

31家公司分类后，第一类的平均P/E值为80.3，第二类的平均P/E值为197.7，第三类的平均P/E值为353。由于每类的公司相似度很高，所以每类内的P/E值的精确度也高。本文从聚类后的三类中各随机抽取出法拉电子、东阳光铝、彩虹股份3家公司，分别以分类前的行业平均P/E值、分类后各公司所在类的平均P/E值估测各样本公司在2011年4月1日的股票价格（表5、表6），对比两组预测的误差率。

对比表5和表6，用行业平均P/E值预测股价的平均误差率为52.23%，而用分类后的平均P/E值预测的三支股票股价的平均误差率仅为-9.54%，明显比前者的误差率小。由此可以说明，基于因子分析和聚类分析的相似度模型是合理和有效的，分类后的每类内可比公司的相似度大，并且用该法得出的平均P/E值可以较准确地预测出该类内公司股票的价值。

三、结论

本文提出了利用因子分析和聚类分析模型建立相似度模型进行可比公司选择的方法。建立相似度模型把可比公司进一步缩小的过程，实际上就是差异调整的过程，因为可比公司越是相似，差异调整也就越小，所以，相似度模型的建立达到了将可比公司的选取和差异调整合二为一的效果。

该方法为可比公司的选择提供了新的思路和方法。与传统的单因素的相对比较方法相比，该方法有助于进一步提高相对比较评估方法的科学性和规范性。但是，本文提出的相对比较方法的改进主要建立在财务指标上，影响公司可比性的因素除了财务指标外，还有很多定性因素，如公司战略、企业文化等，如何将定量计算和定性分析相结合是下一步的研究重点。

【参考文献】

[1] 胡玄能.谈企业价值的评估方法[J].北京市经济管理干部学院学报，2001（4）：90-92.

[2] David B. Audretsch·Albert N. Link. Valuing an entrepreneurial enterprise[J]. Springer Science+Business Media，2012：139-145.

[3] 金在温，查尔斯·W.米勒.因子分析——统计方法与应用问题[M].格致出版社，2012.

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关键词：农业风险；损失近因；风险管理工具；现代农业

中图分类号：F325.2　文献标识码：A　文章编号：1006－1096(2011)02－0128－05

一、基于损失近因的农业风险类型

随着农业发展阶段和生产经营环境的不同，农业风险呈现出显著的动态发展性。为了对现代农业风险进行科学有效的管理，首要任务就是按照适宜的标准对其进行科学分类。然而，农业生产自然再生产和经济再生产交织的特殊性，使农业风险呈现出来源广、种类多的客观特征，致使直至目前国内外学术界还没有形成一个统一的农业风险划分标准，而是出现了按照风险来源、性质、损害对象等多种标准进行分类的情况。其中，按风险来源对农业风险进行分类，不仅可以全面反映农业风险的基本表现形式，而且还有利于农业部门对症下药，及时采取有效的防范与管理措施(孙良媛，2000)。因此，尽管在具体的种类划分上依然存在着较大的分歧(穆月英等，1994；Moschini et al，2000；Hardaker et al，2004；张峭等，2007)，但目前这种分类方式最为流行，也广为人们所接受。基于农业风险管理的研究目的，笔者按照风险损失近因这一标准将农业风险划分为以下5种类型。

1.自然风险。自然风险是指由于自然力的不规则变化，导致农业生产灾害性因素出现，从而致使农业生产者预期产量或品质无法实现，以及农业专用性资产发生损失的一种可能性。农业自然风险损失近因通常来源于两个方面：一是由于自然灾害导致农业生产条件恶化，从而致使农产品产量或品质降低。由农业生产自然再生产的客观属性所决定，农业自然风险是农业生产的固有风险。尽管随着现代农业进程的推进，现代农业抵抗自然灾害风险的能力不断增强，但仍不能改变农业属于典型风险产业的属性。我们只能规避部分自然灾害风险和降低部分风险发生的频率与损失程度。二是自然灾害的发生导致农业专用性资产发生损毁或灭失。发展现代农业，就要用现代物质条件装备农业。发达国家发展现代农业的经验也表明，从传统农业向现代农业转变的重要标志之一就是农业物质投入占农业产出的比重不断上升。随着精准农业、设施农业和加工农业等现代农业的快速发展，农业形成大量的专用性资产。这些资产一旦出现损毁，不但会给农业生产经营者带来严重的财产损失，而且还会影响到现代农业再生产的顺利进行。

2.市场风险。市场风险是指由于市场机制作用力致使农产品市场价格发生波动，进而导致农业生产经营者必须以低于预期的价格出售农产品的一种可能性。市场供需不均衡是市场风险损失产生的近因。在市场经济体制下，随着国内外农产品市场的逐渐开放与融合，农产品市场需求的多变性、不易预测性与农产品供给的滞后性矛盾所产生的价格风险将成为以产业化为特征的初期现代农业的主要风险之一。

3.科技风险。科技风险是指在农业科学技术成果推广与运用过程中，由于其自身的局限性而导致农业生产经营者预期产量或收益无法实现的一种可能性。农业科技风险损失近因通常来源于两个方面：一是农业科技成果的适用性。现代农业建设的过程就是用现代农业科技改造农业的过程，而现代农业科技自身也有一个不断发展与提高的过程。一项新的农业科技成果既可能拓展传统农业的生产可能性边界，提高农产品品质，也可能会由于自身的局限性而导致农业生产经营者预期产量无法实现，或者是由于外界条件的不满足，而为农业生产经营者带来一定的损失。二是农业科技成果的外部性。由于大多数农业科技成果具有公共物品属性，农业科技成果使用者不可能独占该项技术成果所产生的正外部性，由此当众多使用者共同享用某项农业科技成果时，可能会使该技术效应发生逆向转化。如一项可以提高农产品产量或品质的农业科技成果得以全面推广后，众多该成果采用者的农产品产量或品质均得到了大幅度提高，结果可能导致该农产品价格因供过于求而下降，且农产品又属于需求缺乏弹性商品，农民还可能会因此而减少收入。随着农业科技在现代农业生产经营中的广泛应用，农业科技风险将呈上升趋势。

4.社会风险。社会风险又称行为风险，是指由于个人或团体的社会行为给农业生产经营者造成损失的一种可能性。农业社会风险损失近因可能来自两大方面：一是产业关联者行为。随着现代农业的推进，相对稳定的农业产业链将逐渐建立，且各参与主体相互作用力将逐渐增强，产业链中各参与主体的行为都将直接影响到农业生产经营者的农业风险程度。如农业生产资料经营者、农产品收购者等的不良信用和经营中的不良行为都可能造成农业生产者的损失。二是非产业关联者行为。非相关产业部门也可能给农业造成损失，如环境的污染导致农业生产环境或条件的恶化给农业生产经营者带来损失的可能性。

5.国家风险。国家风险是指由于政府行为或其颁布的相关法律法规和政策变动等宏观经济环境的变化而使农业经营者遭受损失的一种可能性。国家风险损失近因通常来源于两个方面：一是国家行为风险。即由于特定的国家行为给农业生产经营者带来损失的一种可能性，如国家对土地的征用等；二是政策风险和体制风险。指由于国家相关政策和经济体制变动而可能给农业生产经营者带来的损失，如汇率的变动或农业经济政策变动、农业经营体制的改变、错误的行政干预和农产品进出口政策的改变等所造成的农业生产者损失。

二、市场经济条件下农业风险交互关系分析

从理论上界定损失近因以及以此为标准对农业风险进行分类不但简单易行，而且还有利于针对风险特性选择适宜的风险管理工具以提高风险管理效果。但在实践中，农业损失的发生则通常不是由单一原因引起，而是多种因素共同作用的结果，且其作用方式更是多种多样。由此经常会出现虽然农业损失结果表现相同但引致原因却千差万别的现象。农业损失近因的多元化与复合化，也导致不同类型农业风险的交互性。

依据各类农业风险内涵，结合农业生产特性，在市场经济条件下常见的农业风险交互关系如图1所示。首先，在市场机制作用下，许多类型的农业风险最终都可能会通过市场价格的波动而表现出来，即表象为市场风险，但引致这种结果的近因可能是多种多样的。也就是说，多种类型农业风险最终作用的结果都可能表现为市场风险，如图1中A、B、C、D、E、F和G区域所示。其次，不同类型农业风险可能会共同作用引致损失。一方面，随着现代农业进程的推进，农业科技成果在农业生产经营中得以广泛推广与应用，使农业减轻了对自然界的依赖，进而

规避了部分自然风险对农业的威胁。但与此同时，自然界的不规则变动也可能会导致农业科技成果因条件不适宜而出现更大的损失，表现为科技风险与自然风险交织在一起的H区域，甚至是科技风险、自然风险与市场风险共同作用的B区域所示的近因组合。另一方面，现代农业经营环境的变化也可能会滋生出多种农业风险组合。如特定某个人或组织(如农业科技从业者、相关产业链主体等)的不良行为可能会引发或加剧农业生产经营损失，出现I或D区域所示的农业风险组合；国家相关经济政策的改变或相关法规政策的疏漏，可能导致J或F区域所示的由国家风险与社会风险共同滋生的风险组合。

因此，在对农业风险进行管理时，不能仅仅依据农业损失表象选择风险管理工具，而应对农业损失来源进行深入剖析与判断，挖掘出引致损失的近因或近因组合。只有如此，才能选择出适宜的风险管理工具或工具组合，进而提高农业风险管理的效果与效率。

三、农业风险管理工具的类型及其适用性分析

由于农业风险来源广、种类多，且农业风险管理目标具有多重性和动态发展性，因此在实践中各类农业生产经营主体根据风险管理的需要，探索出了多种行之有效的农业风险管理工具。依据风险管理技术的不同，可将众多农业风险管理工具分为控制型和融资型两大类。

(一)控制型风险管理工具

控制型风险管理工具是在农业损失发生前，通过采取积极的控制技术以减弱或消除风险因素，降低风险事故发生概率，或在风险损失发生时为减轻损失程度而实施的控制性技术措施。主要包括农业基础设施建设、生产经营多样化、订单农业和农产品期货等管理工具。

1.农业基础设施建设。农业基础设施建设是农业风险管理主体通过对农业风险规律的认识，结合农业生产特征与布局，在农业损失发生前而实施的具有针对性的农业基础设施工程措施。如通过投资兴建农田水利设施，进行水土保持工程建设，以降低旱涝灾害发生的频率和损失程度；通过推进植保工程建设，加快完善动植物病虫害监测预警、检验、控制扑灭等技术支撑体系的建设，降低病虫害对农业的危害程度等等。通过这些改善农业生产基础条件的工程措施，从物质技术上帮助农业生产经营者提高抵抗或规避现代农业风险的能力，现已成为管理自然风险和部分科技风险的最普遍、最有力的工具之一。从发展的视角看，尽管随着现代农业进程的推进，农业科技服务于现代农业的水平与能力均在快速提高，但加强农业基础设施建设仍将是预防现代农业自然风险以及保障和提高农业科技成果适用性的基础。

2.生产经营多样化。农业生产经营者依据不同农作物对同一种风险或灾害具有不同抵御能力和自我恢复能力的客观认识，通过对种植品种、模式、空间和时间等要素进行多样化处理，以减弱农业风险的相关性，减少和分散农业风险损失，同时还可以充分利用农业生产资源。生产经营多样化是农业生产者从传统农业中承袭下来的，是预防农业自然风险和市场风险的有效工具之一。然而，随着现代农业进程的推进，农业产业化与专业化必将成为现代农业的主要特征，因此通过生产经营多样化规避现代农业风险的应用空间将逐渐缩小。

3.订单农业。订单农业是在农产品种养前，农产品供求双方通过签订合同，约定农产品质量要求和相应的价格等要素的一种新型农业。订单农业是适应现代农业产业化发展而兴起的，通过将农产品产销双方的利益有机联结起来，以规避农产品供求双方的价格风险，同时也有效地对接了农产品需求与供给市场，控制了农产品需求方的原料来源风险，规避了农产品生产者盲目生产带来损失的可能性，进而实现农业及相关产业的协调稳定发展。从发展趋势看，订单农业将在规范与完善中增强服务现代农业发展的需要，并成为以管理市场风险和社会风险为主的农业风险管理工具。

4.农产品期货。农产品期货是通过交易人之间订立、买卖、履行(或取消)未来交易合同的方式，将农产品按期货形式进行交易，使农产品的销售价格固定在一个相对稳定的水平上，进而将农产品生产者的价格风险转嫁给期货市场投机者来承担。农产品期货是商品经济和农业发展到一定阶段的产物。完善的农产品期货市场不仅具有较好的价格发现、套期保值功能，而且也是农业生产者转移和分散农产品市场风险和部分国家风险的重要工具。随着我国期货市场的发展与完善、现代农业的发展与推进，农产品期货作为一种更高级的市场形式，将成为管理农业市场风险的重要工具，并能有效推进订单农业的健康良性发展。

(二)融资型风险管理工具

融资型风险管理工具，又称为财务型风险管理工具，是通过在风险损失发生前作好吸纳风险成本的财务安排以应对风险损失、保障灾后尽快恢复生产与经营的措施。主要包括储蓄、农业保险、农产品价格保护、农产品风险基金、农业灾害救济和农业风险证券等管理工具。

1.储蓄。储蓄是指人们把积累下来或暂时闲置的资金，以获取一定的利息为条件而将其积存到银行或其他金融机构，通过聚少成多，以备后期某种购买、生产或损失补偿所需。在经济和金融不发达地区，储蓄是普通百姓最主要的风险管理和投资手段，尤其是对于农业生产经营者更是如此。在传统农业发展中，农民储蓄为农业生产发展以及农业风险管理作出了不可磨灭的贡献，但随着经济与现代农业的发展，以储蓄管理农业风险的效率显然已不能满足现代农业发展的需要。今后，储蓄将主要用于对不能转嫁的诸如国家风险和社会风险等农业风险的管理。

2.农业保险。农业保险是保险人为农业生产者所提供的、通过支付一定保险费建立保险基金，为被保险人在农业生产经营过程中因遭受约定的自然灾害、意外事故或者疫病等所造成的经济损失承担赔偿责任的保险。农业保险是农业生产经营者有意识地将农业风险与损失转移出去的一种财务型风险管理工具。由于内涵的广泛性与发展性，农业有狭义和广义之分，故农业保险在实践中也有“小农险”与“大农险”之分。“小农险”的承保对象与范围仅限于种植业和养殖业，也被称为两业保险；而“大农险”的承保对象与范围则涉及广义农业的各个环节及其主体。目前，农业保险已成为众多国家扶持农业发展的重要载体和管理农业自然风险的有效工具。今后，随着经济的发展，农业保险在继续管理自然风险的基础上，还将在不断创新与发展中逐渐开拓管理科技风险、市场风险等类型农业风险的空间，以充分发挥其在现代农业发展中的“稳定器”和“助动器”作用。

3.农产品价格保护。农产品价格保护是政府在充分发挥市场机制作用的基础上，为稳定农业生产和农产品市场、增加农民收入等目标所采取的一系列农产品市场干预措施，主要手段通常包括保护价收购、差价补贴或差额补贴、生产资料补贴和缓存储备等四种类型。由于农产品价格保护是通过作用于农产品价格或农产品市场而使农民获取更多的销售收入，不是直接给农民提供收入补贴，属于间接收入

补贴措施，而且具有增加农民收入和农业产出的双重效应，因此，农产品价格保护可谓是当今各国运用最多的市场风险管理工具。但对于WTO成员国而言，农产品价格保护的应用空间将呈缩小趋势。

4.农产品风险基金。农产品风险基金是政府通过一定方式筹集建立的专项用于调控农产品平稳供给和干预农产品市场价格等宏观经济调控的基金，如粮食风险基金、副食品风险基金等。农产品风险基金是国家调控和干预农产品市场的基础，通常与农产品价格保护措施相辅相成，用于国家因实施农产品储备调节和保护制度等所产生的亏损，从而成为传统的“二合一”式的政府管理农业市场风险的核心工具。同样，对于WTO成员国来说，农产品风险基金的应用空间也将呈缩减趋势。

5.农业灾害救济。农业灾害救济一般是指在发生严重自然灾害损失时，由政府以转移支付的方式，或依靠社会力量自发向受灾农业生产者无偿给予一定的资金或物质等方面的补助和救济，以帮助受灾农户度过难关，恢复农业生产。农业灾害救济作为传统应对农业风险损失的途径之一，为减轻农业灾害损失、实现农业再生产、促进农业经济持续发展及人类的繁衍和发展作出了不可磨灭的卓越贡献。但由于农业灾害救济是在农业风险损失发生后采取的补偿措施，且受国家和地方政府财政以及社会捐助能力的限制，因而损失补偿与救济程度具有极大的不确定性。因此，随着农业保险的发展与完善，农业灾害救济应对农业自然风险的能力与空间将呈缩减趋势。

6.农业风险证券。农业风险证券是一种把农业风险转换成资本市场上的金融有价证券的金融创新活动。近年来，由于全球农业巨灾发生的频率不断提高、造成的损失不断上升，传统的农业保险和再保险越来越难以支付日益庞大的保险赔付，这在一定程度上推动了农业巨灾风险管理的创新与发展。保险业和金融市场比较发达的国家都在努力尝试通过证券化工具和新型的金融衍生工具把农业巨灾风险和农业科技成果转化风险转移到资本市场，将损失分散到全国甚至全球的投机者。随着金融市场的逐渐发展与完善，农业风险证券将在分散和转移由于自然风险和科技风险所引起的农业巨灾风险损失方面发挥重要的作用，以保障和促进现代农业与农业科技的持续稳定发展。

综上所述，每一种农业风险管理工具都有其适用范围和自身优势，而且针对某一具体的农业风险可能会有多种可以选择的管理工具(如图2所示)。因此在农业风险管理实践中，农业风险主体应依据农业风险类型、风险管理目标和资源条件，选择适宜的风险管理工具或工具组合。

四、农业风险管理工具之间的依存关系分析

为了进一步服务于农业风险管理实践需要，提高农业风险管理的效果与效率，一个重要的环节就是对农业风险管理工具之间的依存互补关系进行深入剖析。

控制型风险管理工具的典型特征是通过主动防患于未然，以降低风险发生的频率和损失程度，而且更重要的是其自身具有减弱甚至消除风险因素的功能(如加强农业基础设施建设等)或降低风险发生频率与损失程度的作用效果(如多样化生产、订单农业等)，但对最终造成的农业损失却无能为力；融资型风险管理工具的典型特征是侧重于损失发生后的经济补偿，但其自身不具有减弱或消除风险因素的直接功能，而是通过某种机制分散和转移风险及其损失。然而由于融资型风险管理工具可以有效管理无法采用控制型风险管理技术管理的风险(如人们还不能识别或预测的风险)或采用控制型风险管理技术在经济上不合理的风险(如高频率、低损失的风险)，因此它在稳定农民收入和减少收入波动等方面更具有优越性。

在农业风险管理中，控制型风险管理工具是保障农业稳定发展的基础措施，而融资型风险管理工具则是促进农业健康持续发展、提高农民收入的重要保证。两类风险管理工具分别以不同的管理技术优势，肩负着对不同类型农业风险的管理，共同为农业的健康持续稳定发展提供保障，显示出较强的相辅相成的关系。同时，又由风险管理工具的技术特性决定，融资型风险管理工具不仅能在控制型风险管理工具的基础之上为农业提供更高的风险保障，属于更高层次的农业风险管理工具，而且还更符合现代农业发展与风险管理的需要。

五、结论

随着现代农业建设进程的快速推进，农业风险彰显出了动态发展性。从发展的眼光看，深化风险来源研究，以损失近因作为标准对农业风险进行归类，更有利于农业风险主体依据农业风险类型及其管理目标选择适宜的风险管理工具。同时，在农业风险管理实践中，由农业风险的多样性和关联性决定，农业风险管理工具的选择不能仅仅依据风险损失表象，而应当在对风险损失来源进行深入剖析与判断的基础上，挖掘出引致损失的近因或近因组合，然后再依据各种风险管理工具的适用性及优越性，选择出适宜的风险管理工具或工具组合。只有如此，才能充分发挥各种管理工具的功能优势，获得更好的防灾减损效果，实现农业风险管理目标，提高农业风险管理的效率。

参考文献：

穆月英，陈家骥，1994，两类风险两种对策――兼析农业自然风险与市场风险的界限[J]，农业经济问题(8)：33－36

篇7

【关键词】电力上市公司 绩效评价 聚类

一、引言

按照现代企业制度的要求，国家电力公司和电力集团公司将提高管理层次，经营中心将以集权管理为主，即主要作为出资者来参与子公司的管理。省（网）电力公司作为子公司，将成为履行企业职能的独立法人实体和市场竞争主体。关于上市公司绩效评价体系的研究，在国外可谓是相当流行，理论也相当成熟，但我国在这方面的研究却相对落后，对实际操作的指导性不强。

本文根据中国证券报2006年对上市公司财务数据的披露，结合电力公司自身的特点，着重强调与电力企业有关的行业参数，来构建电力上市公司绩效的评价指标体系，指标如下：获利能力：资产利润率、净资产收益率、经营净利率；偿债能力：流动比率、速动比率；运营能力：总资产周转率、存货周转率、应收账款周转率、主营成本比例、营业费用比例、净利润现金含量、主营收入现金含量；成长能力：净利润增长率；资本结构：长期负债比率、股东权益比率。至此，电力上市公司经营业绩评价指标体系初步确定为五个方面共计18个指标，比较全面地反映了公司经营业绩的各个方面。

二、动态聚类法（K-means聚类法）

系统聚类法虽然可以找到比较好的聚类结果，但是由于需要建立类间距离矩阵、类直径矩阵、损失函数值矩阵等，还需要进行全面的两两比较，运行效率太低。而且当样品总数比较大时，数据的存储量和操作量都十分巨大，以致难以进行下去。

为了克服系统聚类法效率太低的缺点，就得避开全面的计算和比较，在局部分析的基础上，做出较为粗略的分类，然后再按某种最优的准则进行修正，直至分类比较合理为止。基于这种思想产生了动态聚类法，又称为逐步聚类法。其算法如下：

步骤1：给定n个样本，样本集xi（i=1，2，…，n）把n个向量分为c个组Gi，初始化聚类中心ci 。典型的做法是从所有数据点任取c个点。

步骤2：划分过的组一般用一个c×n的二维隶属矩阵U来定义。如果第j个数据点xj属于组i，则U中的元素uij为1；否则，该元素取0。一旦确定聚类中心ci，可导出如下使J最小的uij：

其中是价值函数，当选择欧几里德距离为组中向量与相应聚类中心间的非相似指标时，价值函数可定义为：

步骤3：计算价值函数，如果它小于某个确定的阈值，或它相对上次价值函数质的改变量小于某个阈值，则算法停止。

K-means算法中类别数的确定：上述K-means算法是在类别数c给定情况下进行的，当类别数未知时，可以采用以下方法进行确定：使用K-means算法时，可假定类别数c=1，c=2，…，分别使用K―均值算法，显然Je随c的增加而减少，当c=N时，Je=0；分类数c的选择可从Je―c拐点图上确定。当数据集表现为?个聚类时而迅速减少；这时，Je再增加聚类数，相当于把已经密集的群体再分开，这时，虽有减少，但减少的速度很慢，在Je―c拐点图上可以找出一个拐点，在拐点之后，随着c的增加，Je缓慢减少，直至分为N个（N为样本总数聚类时Je为零）。但是，并非所有情况都能找到合适的A点，这时，利用Je―c拐点图确定分类数c失败。

三、实例

根据中国证券监督委员会网站和新浪财经网站所公布的电力上市年度报告，本文收集了2006年25家电力上市公司的15项数据，应用SPSS软件进行聚类分析。K-means聚类法，称为快速聚类分析（Quick Cluster），它可以有效地处理多变量大样本的样品聚类分析（Q型聚类分析）。根据SPSS软件进行K均值聚类分析，本文把电力企业上市公司分为4类，分析结果如下：应用SPSS软件进行K-Means聚类，当采用动态聚类对25家电力上市公司分为四类时，经过2次迭代过程聚类中心就已不发生变化，分类结果如下：第一类包括：鲁能泰山、深南电A、鲁能泰山、东方热电、闽东电力、深南电B；第二类包括：豫能控股；第三类包括：皖能电力、汕电力A、皖能电力；第四类包括：韶能股份、宝新能源、建投能源、穗恒运A、深能源A、粤电力A、韶能股份、宝新能源、建投能源、漳泽电力、长源电力、赣能股份、吉电股份、黔源电力、粤电力B。

从上市公司因子得分情况看，对每一类上市公司进行分析，具有以下特点：第一类：这类电力上市公司经营绩效评价最差，表现为：资产利润率、净利润增长率，净资产收益、经营净利率、存货周转率低，其余几个方面处于一般水平；第二类：这类电力上市公司经营绩效评价为中，表现为：存货周转率高、主营成本比高、净利润增长率高、长期负债比率低；第三类：最明显的特点是净利润增长率高，其余的指标一般，评价为良好；第四类：这一类样本较多，各个指标数值均衡，公司综合实力强，评价为优。分类评级结果专家评价结果相符，符合企业的实际情况。

四、结论

利用多元统计分析中的聚类分析，可以有效地对电力上市公司进行分类，为电力企业绩效评价提供参考，具有一定的理论意义和实际用用价值。下一步工作需要对分类后的企业绩效结合实际情况进行分析，提出具体提高企业绩效的策略。

【参考文献】

[1] 夏华丽：电力企业绩效评价及提升途径研究[D].武汉大学，2005.

[2] 田丽：上市公司经营业绩评价体系选择及应用研究[D].华北电力大学（北京），2004.

[3] 黄辉：浅论企业绩效评价非财务指标的设置[J].四川会计，2001（4）.

[4] 曹卫、丁晓虹：我国电力行业上市公司业绩的综合评价与分析[J].江苏广播电视大学学报，2006（2）.

[5] 黎米芳：企业也评价指标体系重构[J].四川会计，2001（3）.

篇8

1、简单糖类的统称。经水解仅能得到单糖类分子。

2、通常是指具有甜味的单糖和寡糖。

糖的分类：

1、根据碳原子数分为丙糖，丁糖，戊糖、己糖。

篇9

关键词:历史灾害；分级；聚类；蚁群算法；灰色关联分析

中图分类号: TP311；TP18文献标志码:A

Historical disaster classification method based on ant colony clustering

JIA Zhi.juan1*, HU Ming.sheng2, LIU Si2

1. School of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan Hubei 430070, China;

2. Network Center, Zhengzhou Normal University, Zhengzhou Henan 450044, China

Abstract:

Aiming at the descriptiveness and parsimony problems of historical disaster records a historical disaster classification method which based on ant colony clustering is proposed in this paper. The disaster data are normalized by using gray relational analysis approach, and then the levels of historical disasters are divided by the results of ant colony automatic clustering, so as to avoid the arbitrary man-made interference. In comparison with other classification methods in performance, experimental results show that this method has high accuracy and practicality.Concerning the description and simplicity of historical disaster records, a historical disaster classification method based on ant colony clustering was proposed in this paper. The disaster data were normalized by using gray relational analytical approach, and then the levels of historical disasters were divided by the results of ant colony automatic clustering, so as to avoid the arbitrary man.made interference. In comparison with other classification methods in performance, the experimental results show that this method has higher precision and practicality.Key words:

historical disaster; classification; clustering; ant colony algorithm; gray relational analysis

0 引言

我国历史文化悠久，历代正史中都有关于灾害发生、危害情况的记载，形成了一个序列长、内容丰富的资料库，这些历史灾害信息对我们认识灾害、研究灾害和减轻灾害有着非常重要的参考价值，国内外灾害研究者都对此给予了高度评价。2011年5月国家减灾委发表了《国家自然灾害空间信息基础设施总体构思》主旨报告［1］，进一步把历史灾害信息平台作为我国灾害空间信息系统建设的重要组成部分。

然而由于古代科技水平的限制，长期以来灾害记录一直处于定性描述阶段，这使得对历史灾害信息的还原、提取、量化难度很大，基于现代翔实灾害记录的各类灾害分级方法因而难以套用于历史灾害记录。现代灾害记录中的各种灾害属性如伤亡人数、受灾面积、倒房数量、直接经济损失等作为灾害分级方法的重要依据，都有着客观准确的统计结果，量化程度很高，可比性较强；然而历史灾害记录的各项灾害属性则以描述性语言为主，并且存在大量属性值缺失，可比性较差。例如一条典型的洪涝灾害记录：“十二月戊戌，开封府陈留等六县水灾，诏免其田租”，仅包含了灾种，时间，地点，政府响应等信息，既未提及伤亡人数，也未提及倒房数量，而经常作为灾害分级关键属性的“直接经济损失”更无从得出，数据量化难度很高，这使得现有的一些历史灾害分级方法人为观念介入较多，难以令人信服，而基于现代灾害记录的分级方法［2-5］则适应性较差，神经网络［6］则因为其较强的逼近非线性函数的能力、模式识别能力以及分类能力，成为理论上较为适用的方法，但是由于历史灾害记录的特殊性，神经网络必须先通过专家人工分级的结果进行训练，依然无法摆脱对主观因素的依赖。

鉴于此，本文尝试用另一种思路即先聚类再分级的方法来解决历史灾害分级问题，目前已有学者提出相关的模糊聚类［7-8］、灰色聚类［9-10］等灾害聚类分级方法，然而这些方法仍离不开人为的参数干预，如模糊聚类必须手动设置合适的α值，并且其应用背景都是灾害记录已经过高度量化的情况。因此本文提出一种蚁群聚类算法对历史灾害记录进行自动聚类，再根据聚类结果中各聚类中心的层次性完成分级，从而有效减免了灾害分级流程中的主观因素介入，并通过实验证明了本方法的有效性。

1 蚁群聚类分级算法

1.1 蚁群聚类思想

历史灾害分级问题可以归结如下。1）分级标准问题。由于历史灾害记录以描述性为主，不可避免地加入了记录人的主观看法，因此对这些记录难以制定出较客观的分级标准，不同的历史专家对同一条记录也很可能根据各自的标准而产生不同的评级结果。而通过聚类可以不依赖于具体的分级标准，是一个很好的解决思路。2）数据量化问题。历史灾害记录叙述简约且无统一格式，这就要求既要提取出能体现灾害特征的关键信息，又要兼顾其他重要信息以补不足。3）批量处理问题。现有的一些分级方法都是基于小样本进行分析的，当样本量较大时其运算效率就会大大降低，而历史灾害记录浩如烟海，对其进行分级处理就必然要考虑到算法时效性问题。4）专家监督问题。在历史灾害数据自身系统性，表述性不足的情况下，历史专家的专业意见就显的格外重要，而且聚类结果本身也要获得历史专家的认可才有意义。但是由于历史灾害记录固有的主观性特点，专家与专家之间也存在着一定的分歧，这使得在分级过程中过多参入专家的意见又可能使所得出的分级结果成为“一家之言”，客观性不足，因此需要加以权衡，本文认为让专家的指导作用尽量体现在大方向上是一种较为理想的解决方式。

聚类是指将物理或抽象的数据集合按有关特性的相似程度进行分组的过程。通过聚类可以使同一组中各数据的特性尽可能地相似，而不同组数据间的特性差异尽可能地大，灾害分级对等级内和等级间灾害数据的期望与聚类思想是一致的，可见灾害分级问题可以被视为一种层次聚类问题。

自1991年蚁群算法［11-12］提出以来，已在多个领域得到了广泛的应用，并衍生出了各种蚂蚁行为模型。孵化分类(brood sorting)是一种可以在许多种类的蚂蚁中观察到的行为，蚂蚁将卵和小幼虫紧密地排列成束并且放置在巢穴孵化区的中心，而最大的幼虫位于孵化束的。Deneubourg等［13-15］提出了一个模拟这一现象的模型，其中蚂蚁根据周围物品的数量来收集或丢弃某个物品。例如，如果一只蚂蚁带有一个小卵，那它极有可能将其放置在排布了许多相同的卵的区域；相反，如果一只未携带任何物品的蚂蚁在一堆小卵中发现了一只大幼虫，那么它带走这只幼虫的概率非常大。在其他任何情况中，蚂蚁收集或丢弃物品的概率值都非常小。

受上述模型的启发，本文提出了一种基于蚁群聚类行为的历史灾害分级算法。算法思想是先根据历史专家的意见，将历史灾害划分为“轻灾、中灾、重灾和特重灾”4个等级，即聚为4类，然后把历史灾害数据随机放到4个组中，通过令蚂蚁从一个组中选出一个数据再放入一个组，引导蚂蚁把初始混乱无章的各组整理成有序。算法中蚂蚁的各种行为仿照上述模型，是按概率进行的，如蚂蚁要选择某个组进行整理时，评价越混乱的组被蚂蚁整理的概率越大，然而蚂蚁并非一定会选择最混乱的组进行整理，这样可以很好地避免算法陷入局部最优，同时保证算法向较好的方向上收敛。与K.means聚类算法不同，蚁群聚类算法受初始聚类中心选取质量的影响不大，蚂蚁会根据各组混乱度自适应地对聚类中心进行调整，因而很适用于解决大批量问题，样本量越大，聚类中心层次性越强，蚂蚁聚类出的结果也越有意义。

1.2 历史灾害信息提取

通过对历史灾害记录的大量分析，并结合历史专家的意见，我们对灾害信息的各项特征进行了标准化编码，并归纳出以下4项属性来提取各条记录的灾害信息。

1)“受灾范围”指灾害波及的地域，以县为单位，通过地理信息系统转化现代的县制大小，该项为灾害记录必有属性，具有较高的量化程度。

2)“物情”包括对灾害的物态及影响描述，如“伤禾苗”、“水漂民居”、“决堤四十余丈”等。

3)“民情”指对灾民生存情况的描述，如“民饥”、“溺死人畜”等。

4)“政情”指对政府响应灾害情况的描述，如“诏免其租”、“祈祷雨泽”、“发仓赈济”等。

后3项属性为可缺失属性，能有效涵盖住每条历史灾害记录的基本灾情信息。为了实现这3项属性的合理量化，先为各项属性分别编制出各自的特征区分码，再利用命名实体识别技术将历史灾害记录编入数据库。以“政情”属性为例，分为“无记录、祈祭、遣官、减租税粮、免租税粮和赈济”6级，分别编码为“0/1/2/3/4/5”，凡是在历史灾害记录中出现“诏免盐粮、诏免税粮、免粮、免征秋粮、免征田粮”等描述的都视为“免租税粮”，在“政情”属性部分统一记为“4”。需要注意的是，“0/1/2/3/4/5”这种递增方式可能并不符合实际灾情严重程度的上升幅度，因此还可能需要根据所得出的聚类结果和专家的评估意见对各等级所对应的编码进行适当的调整。

至此将历史灾害分为4级，每条历史灾害数据有4项属性，属性值通过上述方法实现了初步量化，进而可以进行对历史灾害数据的聚类处理。在这里先默认这4项属性的权重是一样的，而在实际历史灾害聚类时，可以根据所得出的聚类结果和专家反馈的评估意见进行权值修正，以进一步保证聚类的质量，即着重于在灾害信息量化过程中借鉴和利用历史专家的专业意见，而在聚类过程中则尽量实现快速的自动化处理，以使专家的指导和监督作用更多地体现在大方向上。

1.3 蚁群聚类算法描述

算法描述如下，设灾害数据集合为S，每条灾害数据有p（此处p=4）个属性，首先将数据集S随机分配为k（此处k=4）个组，各组的灾害数据数量设为tn（n∈［1,k］）。依次进行如下处理。

1）数据预处理。

因为大量的历史灾害记录都至少存在一项属性值缺失，0值较多，数据聚合性差，为了改善这一问题，利用灰色关联系数的定义，按照式（1）进行归一化处理。

第n个灾害数据的第i个初始属性值设为xni，预处理后，变为yni:

yni =1/(2-(xni-xmini)/(xmaxi-xmini))（1）

其中xmaxi，xmini分别为灾害数据集合S中第i个属性的最大值和最小值。

2)选择一个出数据组。

蚂蚁按照式（2）评估各个灾害数据组的混乱度，用chaosn （n∈［1,k］）来表示，chaos值越大表示此组越混乱，那么其被蚂蚁整理的概率也就越大。第n个组的混乱度表示为：

chaosn=∑tni=1(xi－avgn)2tn （2）

其中:xi=∑pj=1y2j，表示第n组中第i条数据各属性的平方和；avgn=(∑tni=1xi)/tn表示第n组各xi的平均值；chaosn表示第n组中各灾害数据属性平方和的标准差。

然后蚂蚁根据各个组的chaos值采用赌轮选择法［13］，选出一个出数据组。

3)选出一个灾害数据。

在选出的组中，蚂蚁按照式（3）评估其中每个灾害数据对该组的混乱度的影响，用influence来表示，influence值越大表示此灾害数据影响越大，那么蚂蚁把此数据从组中取出的概率也就越大。组中第i个数据的影响力表示为：

influencei=(xi－avgn)2（3）

其中求得xi，avgn的方法与第2)步相同。

然后蚂蚁就组中各个灾害数据的influence值采用赌轮选择法，选出一个数据。

4)选择一个入数据组。

蚂蚁按照式（4）评估所选出的灾害数据与各个组的拟合度，用similarity n （n∈［1,k］）来表示，similarity值越大表示与该组拟合度越高，那么把该灾害数据放入对应组的概率就越大。与第n个组的拟合度表示为：

similarityn=1(xi－avgn)2 （4）

其中求得xi，avgn的方法与第2)步相同。

然后蚂蚁就各个组的similarity值采用赌轮选择法，选出一个数据入组。把选出的灾害数据放入此组中。

5)选择蚂蚁。

为了使算法收敛，需要使用一定数量的蚂蚁(Agent)，让它们分别进行2)～4)步，然后按照式（5）评估各个蚂蚁整理的质量，用fitness来表示， fitness值越大表示此蚂蚁整理的质量越高，采用fitness值最大的蚂蚁的整理方案来改变原聚类。第n只蚂蚁的整理质量表示为：

fitnessn=1tn*chaosn（5）

其中:tn为第n个组的大小，chaosn为此组的混乱值。这些值都是蚂蚁整理后的值。

6)算法收敛。

循环蚂蚁的整理行为，当算法收敛时，蚂蚁选出的灾害数据会被一直放回到原组，灾害聚类结果不再发生变化。此时根据各组聚类中心的大小顺序把各组数据依次划分为“轻灾、中灾、重灾、特重灾”。

1.4 蚁群聚类算法实现

为了方便理解算法的实现流程，列出了蚂蚁的数据结构及算法流程伪代码。

定义蚂蚁的数据结构如下：

2 实例分析

篇10

现在的天津市，在政府的大力支持和关怀下，城市居民生活垃圾分类处理有了很大的改进。2016年，政府出台了最新的《生活垃圾管理条例》和《生活垃圾分类减量管理办法》，大力推动生活废弃物的循环再利用。按照现行规定，生活垃圾按不同成分、属性、回收利用价值及对环境的影响，分为可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四大类。为了推进城市居民生活垃圾分类工作的开展，天津市将创建1000个生活垃圾分类示范楼门，垃圾分类从家庭开始。2016年5月25日，“天津市生活垃圾源头分类宣传教育示范活动”在红桥区双环街佳园东里社区举办。“生活垃圾源头分类项目作为本市民心工程，将逐步在本市社区推广。”据天津市市妇联负责人介绍，该项目由市妇联、市市容园林委、市文明办、市民政局等多部门联手推广，目前，天津市各区正在逐步推广该项目。河东区在全市率先启动“美家美院”暨生活垃圾源头分类宣教示范楼门创建活动，把垃圾分类知识和“五美”标准贴到示范楼门各个楼层；河西区成立巾帼垃圾分类宣传队，向全区发出“垃圾分类我先行”的倡议；津南区示范楼门楼门长向区妇联递送创建工作责任书，承诺组建宣传队伍、建设宣教园地、开展宣讲活动、进行卫生清整；北辰区妇联在霞光里社区与新华里幼儿园联合举办儿童环保活动，小朋友在老师和家长帮助下，利用废弃生活用品制作成时装，并走秀展出。

在政府现行政策的支持和鼓励下，城市居民生活垃圾的分类情况有了很大的改进。垃圾围城的现象得到缓解，垃圾的处理成本有了很大的降低。当垃圾分类在一些城市推广收效甚微的时候，天津市在推行垃圾分类方面进行很多创新探索，取得显著成效，成果喜人。但是我们也应看到，市民不清楚垃圾的具体分类投放而错放垃圾，或是因为分类垃圾桶离自己的门楼有些距离而选择混放垃圾桶的情况时有发生。这些小瑕疵的存在使得政府的政策在落实上不能很好地被执行，构成了小小的遗憾。

针对这种现状，我们拾荒者团队提出了五色五类垃圾分类法。团队创造性地发明了一种以垃圾的组成成分为标准的垃圾分类方法，了现有的可回收与不可回收的垃圾分类方式。根据生活中人们经常接触到的垃圾，以颜色为标识将垃圾分成纸类（绿色）、塑料类（蓝色）、金属类（黄色）、有害垃圾（红色）、厨余垃圾（黑色）这五大类，并匹配作品设计的U型五色分类垃圾桶，方便人们投放垃圾。

在现行的生活垃圾理过程中，虽然实施了垃圾分类，但用的还是传统的垃圾桶。传统的垃圾桶只能把垃圾集中一处，功能较为单一，即便分类，也是简单采用不同颜色的垃圾桶加以区分；由于人们习惯就近投放垃圾，忽视分类规则，即便垃圾桶以颜色区分分类，仍有大多数人会采取就近投放，致使垃圾均倾倒在最近的垃圾桶中，分类垃圾桶形同虚设。这也是居民的住宅小区中垃圾分类与不分类混在一起的重要原因之一。而我们推出的这个U型垃圾桶将传统的垃圾桶五合一，实现了人们投放到垃圾时五个分色桶距离均等，不用去寻找不同类别的垃圾桶在哪里，便于人们的投放，有助于落实政府鼓励的垃圾分类政策。

除此之外，造成现阶段生活垃圾混放的原因还有人们对不同垃圾归类的认知混淆。像是塑料、灯泡这类东西很多人不知道该把它们归入哪一类。因而造成垃圾的错放、混放，降低了垃圾分类的效率。而我们提出的五色五类分类法则是以垃圾组成成分来分类的。居民不用去考虑一些材质的东西到底是可回收还是不可回收的了。这种分类方法帮居民规避了扔垃圾时遇到的一些麻烦，也能够让居民在家中更好地对垃圾直接归类，便于丢弃，在一定程度上有利于提高居民参与垃圾分类的积极性。总的来说，我们团队的五色五类分类法能帮助政府在天津市更好地落实城市居民的垃圾分类政策。