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黑龙江省农业机械化发展关键影响因素分析被引量：12: 2014年; 农业机械化发展受到系统内外许多因素影响,确定农业机械化发展的关键影响因素对推动农业机械化快速发展有重要意义。为此,运用系统分析方法,选择影响农业机械化水平的社会与经济环境、农业生产资源、农机装备及技术,共3类21个因素进行分析。同时,依据黑龙江省2004-2011年的相关统计数据,运用灰色综合关联分析法,对影响农业机械化发展水平的因素进行了关联度分析,确定了影响农业机械化发展水平的关键因素,并对关键影响因素进行了系统分析。; 鞠金艳王金武; 关键词：农业机械化影响因素灰色综合关联度

基于DEA方法对黑龙江省农业科技进步贡献率的测算及分析被引量：6: 2014年; 本文通过建立DEA模型,测算出黑龙江省2008—2012年间农业科技进步贡献率,结果表明:黑龙江省近五年来农业科技进步贡献率为21.46%,说明农业科技进步在农业经济发展中有着重要的作用,但仍有非常大的上升空间,根据黑龙江省实际情况,提出相应的对策与建议。; 杨雪姣王春瑞孙福田; 关键词：DEA 农业科技进步

基于DEA方法对农机设备优化选型的研究被引量：7: 2014年; 农机设备的选择直接决定了农机化装备的水平,农机化装备的水平又可以反映出某一地区的农业现代化程度,更关乎到广大农民的切身利益。为此,在传统农机设备选型方法研究的基础上引入数据包络概念,以C2R模型为基础,构建农机设备优选评价模型;以九三农垦管局岳之峰合作社为例,通过相关数据的计算,综合各项权重指标,选出适用其自身特点的农机设备。此模型评价指标更加客观、计算过程更为简便合理,易于实际中的操作应用,具有很强的指导意义。; 杨雪姣孙福田; 关键词：农机设备数据包络分析优化选型

基于装配生产线的作业分析应用研究被引量：1: 2014年; 作业分析作为工业工程的一种改善方法,是对工作者、作业对象和作业工具相互间进行的分析。做好三者之间相对灵活的配合是作业分析提高效率的关键之处。因此,将作业分析运用于企业,尽可能的减少浪费,全面提高企业的生产效率。以某企业液力变矩器的装配生产线为研究对象,对瓶颈工序进行作业分析。结果表明,作业分析简化操作流程、缩短操作时间,提高企业装配生产的效率,增强企业的竞争力,充分证明作业分析的实际运用效果。; 王春瑞孙福田朱胜杰

农机总动力增长波动影响因素分析被引量：18: 2016年; 为了明确农机总动力增长波动变化的特征,分析不同因素对农机总动力增长波动影响的大小,进而采取有效的措施来稳定和加快农机总动力增长。针对农机总动力增长波动的复杂性与非线性的特点,采用经验模态分解法对1986-2013年农机总动力增长及其影响因素进行多层次、多尺度分解,得到各本征模态函数分量和趋势量,并采用集对分析理论分析农机总动力增长各本征模态函数分量与其相对应影响因素之间的联系度,进而计算得到各影响因素对农机总动力增长波动的综合影响率。结果表明,政府投入、劳均(每个劳动力)播种面积、燃料价格指数、粮食单产、非农产业的发展和第一产业从业人员数对农机总动力增长波动的综合影响率分别为23.89%、23.73%、23.67%、7.13%、7.41%和14.17%,农民人均纯收入、农业劳均产值、机械化农具价格指数、初中文化以上农村劳动力比例4个影响因素对农机总动力增长波动不产生影响,只对增长趋势量有影响。该研究成果为农业机械化发展政策的调整和制定提供了参考。; 鞠金艳赵林王金峰; 关键词：农业机械信号分析农机总动力集对分析影响因素

基于马尔可夫模型的我国农业产值结构预测被引量：4: 2013年; 利用马尔可夫模型对我国农业产值结构的预测问题进行了研究,并给出了其状态转移概率矩阵的估算模型与优化方法,应用此模型依据1999-2009年我国农业产值结构的统计数据,预测了农、林、牧、渔各业的产值结构.预测结果表明,该方法对农业产值结构的平均拟合误差为3.08%.用2010-2011年农业产值结构数据进行检验预测,结果表明模型可以有效地提高农业产值结构的预测精度.最后,用模型对2012-2015年我国农业产值结构进行了预测.; 鞠金艳祝荣欣; 关键词：马尔可夫模型非线性规划

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黑龙江省自然科学基金(QC2011C045)