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
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☺（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。
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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
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