工作总结不足与改进共19篇汇总.docx
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工作总结不足与改进共19篇汇总
第1篇不足与改进
自我反思与改进
自从去年五月来到新港城工作以来，已经有近一年的时间了，这一年中，在本人的不断学习，以及同事、领导的关心和帮助下，我不断加强学习，努力适应工作的需要。
经过一年的学习和工作，我已完全融入了港城这个大家庭，也适应了规划科的工作，个人的工作能力有了显著的提高，回首翘望，有优点可待继承发扬，还有不足需学习改进。
一、自我反思
（一）岗位意识有待进一步提高
虽然近一年的工作，已经让我学到了很多，尤其是岗位必需的知识技能，但是有的时候在工作上存在自我放松的情况。
由于规划科的工作任务比较繁杂，处理事情必须细致高效。
在这方面，我还有很多不足，比如有的时候考虑问题简单化，没有做到细致全面；对工作程序掌握不充分，对自身业务熟悉不全面，致使自己在工作中偶尔会遇到手忙脚乱的情况，甚至会出现一些不该出现的错误。
（二）对工作缺少前瞻性和主动性
工作中，经常都是听领导安排，对于领导布臵的任务能够积极去完成，但是缺乏自身对工作的计划与安排，没有思考工作的方向与目标。
而且工作中会有“做得多，错的多”的现象，导致做工作只满足于不被批评，没有按照岗位职责去思考、去推进工作。
不敢于、不善于克服工作中的困难，习惯于承担轻松、程序化的工作。
究其原因，是我自身的知识、经验积累不够而导致的。
（三）缺少对工作方式方法的思考
在平时的工作中，只想着把工作尽快完成，没有在开始工作之前先思考应该采用什么方式方法才能高效高质量的完成这一项工作。
有的时候一味盯着工作本身，这样反而导致事半功倍。
另外，在部门工作中，忽视了团队协作精神，往往只专注于自己的本职工作，没有考虑到大家一起协作完成，这样会产生工作任务很零散，没有一种凝聚力。
二、今后努力的方向
（一）不断学习岗位技能，提高工作能力
社会是一个真正意义上的学校，工作中的需要是最佳的学习动力，尽管我从事的工作和专业不对口，但只要一直有虚心学习的态度，在工作中不断摸索积累，就能慢慢培养自己的工作能力。
刚踏入社会的我满怀工作的热情，但缺乏社会和工作经验，我会在以后的工作中积极向周围的领导、同事学习。
（二）拥有敢于犯错的勇气，增强工作主动性
工作中普遍存在这样一种现象“做得多，错的多”，也就是往往做得事情越多，犯错的几率就越大，有“多一事不如少一事”的心态，缺乏工作主动性。
我认为在工作中还是应该有敢于犯错的勇气，犯错是正常的，只要积极改错，并做到不再犯同样的错误，那这个错误就是值得的，我们收获了一份工作经验，错误会让我们记忆更加深刻，所谓“吃一堑，长一智”，以后遇到类似的问题就会格外小心处理。
（三）注重讲究工作方法，培养团队精神
每一项工作任务的完成都有多种方法，我们只有找出最便捷高效的那一种，才会提高工作效率。
有的时候我们往往只图快，接到一个任务立马就去做，不先思考一下用什么方法去做，这样往往导致既浪费了时间，又没有高质量地完成领导交代的任务。
所以我们应该先思考问题，再去付诸行动，所谓“磨刀不误砍柴工”就是这个道理。
另外，科室的工作需要大家齐心协力，共同完成，一个人做得好，没有什么用，要乐于与同事分担工作任务，既节省了自己时间，也提高了科室整体效率，何乐而不为呢？
第2篇CPI不足与改进
摘要CPI:
消费物价指数,是反映一国物价水平变动的重要指标，也是国家制定宏观经济政策的主要依据。
但是从我们平时的了解和接触中，我国CPI并没有真正反映我国的物价变动情况。
通过查阅相关资料，我认为CPI构成中存在的问题主要包括食品类权数过高和购房价格未包含入消费物价指数中，并在此基础上，提出自己的一些浅显的看法和建议。
关键词CPI；购房价格；权重调整
引言日常的生活中，我们日益感受到物价上涨所带来的压力了，我们也常常感到我国CPI并没有真实反映出我们的切身感受，但如果仅仅通过感觉就判断我国CPI存在问题也过于草率。
通过查阅相关资料，我了解到M0，即流通中货币可以反应和预测一国或地区的CPI走势。
而根据中国人民银行发布的数据，2011年年末，广义货币（M2）余额816万亿元，同比增长16%，比11月末高0.9个百分点；狭义货币（M1）余额298万亿元，同比增长9%，比11月末高0.1个百分点；流通中货币（M0）余额07万亿元，同比增长18%。
改革开放至今，当M1出现超过20%的增速时，都会与高的通货膨胀伴随。
1985年-1987年的高通胀期间，1987年12月，同比增速高达27%；M11992-1996年的高通胀期间，M1同比增速高达30%，2007年-2008年期间，M1同比增速高达20%。
从历史数据的相关性来看，我国应该又要进入一次高通胀的时代。
然而近日国家统计局发布的数据，CPI有所回落；甚至，在2009年9月的CPI更为-0.8%,远远小于人们预期。
通过这个数据，我们不禁要质疑我国的CPI是否能够准确地反映我国的物价变动水平，或者说我们是否能只根据CPI的值，就安然得出我国只是处在微通胀时代的结论呢？
正文CPI，居民消费价格指数（ConsumerPriceIndex）的简称，是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。
通过考察CPI的变动，我们不仅可以衡量一国物价水平变动状况，同时可以观察和分析消费品的零售价格和服务价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度，因此CPI重要的是宏观经济分析和决策的指标。
CPI的数值高低，一方面取决于各个类别中每一个规格品种的价格变化，另一方面取决于CPI的构成，即各个类别在CPI中所占的权重。
我国目前采用的CPI商品分类目录和编制方法始于2000年。
CPI的统计包括食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健及个人用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住等8个大类，251个基本分类。
每个基本分类又有两个到十多个不同数量的规格品，共计700多个规格品种的商品和服务项目。
根据城乡居民生活消费支出的比例，我们大致可以确定CPI构成中八类商品和服务的权重。
根据我国CPI，食品类商品的权数为34%,所以食品类商品价格变动会在很大程度上决定CPI数值的大小。
从我国农产品市场来看，农产品市场整体供过于求的局面依然存在，所以农产品价格会相对走稳甚至可能会继续下跌。
由于农产品的供给具有典型的季节性特点，因此，以农产品为主的食品类价格也会跟着发生相应的波动。
在我国的CPI的构成中占第二大比重的是以衣着、家电、交通运输为主的制成品，权重达到21%。
而我们知道，由于我国传统的经济增长模式以及2008年以来我国出台的大规模刺激内需计划，我国工业品的产能过剩问题日益突出，如果以美国为首的世界经济依然持续衰退，如果世界主要经济国家继续他们目前已经表现出的保护贸易政策，我国工业品产能过剩问题在短期内根本无法解决。
这样，制成品价格可能还会呈现进一步下降趋势，成为降低CPI的主要影响因素。
另外占权重比较大的是家庭设备及维修、医疗、娱乐教育等。
我国CPI构成中的家庭设备及维修主要包括建房及装修材料、房租、房屋维修费、物业费、自有住房贷款利息、水电燃气以及其他与居住有关的服务等的支出，但并不包括2009年以来价格出现快速上涨的居民购房价格。
但从这一部分的整体趋势来看，现在的CPI并不能真正反应。
我国从最近几年开始，主要城市的房地产价格上涨幅度巨大。
从这信息中我们可以得出一个基本的结论我们的资金有很大一部分流向了楼市，进一步抬高了我国的房地产价格。
尽管高涨的楼市价格在我国并不计入CPI,但楼市价格的不断走高，减弱了居民的消费能力和消费意愿，成为影响CPI的主要因素，而这一点并未在我国的CPI中体现出来。
尽管按照其他国家的惯例，购房属于投资行为而非消费行为，所以不应计入消费物价指数。
但是，这其中隐含了一个重要前提在成熟经济中，购房与租房的比例相对比较稳定，房价与租赁价格之间也不会偏离太大，但是情况并不尽然，比如石河子，房价与租金偏离就非常严重。
另外，在发达国家CPI构成中，和居住相关的费用在整个CPI中的权数是比较高的。
比如美国，其中“居住”包括居住费用（占CPI的30.64％），燃料及公共服务（占CPI的38％）家具及生活用品（占CPI的02％）。
将这些相加得出一个结论在美国CPI构成中，居住类占比重最大，479％。
和发达国家相比，目前中国房地产市场发展刚刚起步，另一方面，我们民族的风俗与生活习惯安家立业。
可以说中国老百姓的购房需求要远大于其他国家，如果我们完全采用欧美国家的规定，将房价排斥在CPI之外，导致的结果就是物价指数远离老百姓的真实感受。
例如，在2009年的时候，尽管不少核心城市房价已飙升了近30%，但CPI却是负数。
房价上涨削弱老百姓的购买力，但CPI又无法反映房价涨跌的影响，这是导致低估CPI误导管理者进行决策的一个重要原因。
我国CPI构成存在的问题从整体来看，我国CPI构成存在的主要问题有两个方面第一，食品类在CPI中所占权重过高随着我国经济发展水平不断提高，食品支出占居民消费支出的比重呈现下降趋势。
在这种背景下，食品类商品在CPI中权重过高不仅无法反映经济运行和城乡居民生活的真实状况，同时与其它国家相比也不具有直接的可比性。
食品类商品在CPI中所占权重过高，可能会有以下几方面负面效应第一，在食品类占CPI权重较高的条件下，农产品价格的上涨对CPI具有很大的推动作用。
为了使CPI缓和变动，同时为了保障城镇居民的正常生活不受影响，国家在抑制CPI高涨时采取的政策措施往往首先也是从食品类商品着手。
于是国家会出面抑制农产品的价格上涨，但农产品价格下降时，农民收入会大幅减少，还会拉大贫富差距。
因此，我们有必要适当下调CPI中食品类所占权重、降低由农产品价格上涨引致的CPI上涨幅度，只有这样才能减轻运用政策手段抑制农产品价格上升的程度，更真实的反应我们的物价水平。
第二，可能导致对宏观经济走势做出错误的判断以及影响我国相应政策的正确制定与实施。
我国CPI构成调整的建议很明显，我国的金融调控很有必要关注更广泛意义上的物价稳定，进而寻求到衡量我国物价总体水平的更好方式与方法。
具体建议如下
1、逐步降低食品类在CPI中所占权重，使食品类占CPI的比重降低到其合理的位置。
但也不能过低虽然人们的收入在提高，食品类消费支出占总收入比例明显下降，但与发达国家相比，仍然很高，加上我们的习惯民以食为天。
食品所占比重应该高于国外普遍水平，但低于现有水平。
因此，我国CPI中食品类商品所占权重不应与欧美发达国家看齐，而是应该与我国经济结构以及所处经济发展阶段综合考虑后作出相应的调整。
2、步上调服务类商品的权重中国社科院金融研究所易宪容指出，目前中国居民的消费品与消费结构来看，居民最大的消费应该是居住类消费、教育及医疗消费。
但是，就目前CPI统计指数来看，这几类居民最大的消费不仅所占权重低，而且其基数小，甚至许多价格上涨快的消费品根本就没有统计，这也直接导致了我国CPI的变化与我国居民消费支出压力变化并没有呈现出明显的一致性。
所以，应该上调居住类消费、教育及医疗消费在CPI中的权重，以强化我国的通货膨胀预期。
3、将购房价格纳入到CPI尽管我国的统计部门已经开始对住房这类商品编制国房景气指数，以此来监控我国房地产市场价格变化。
但决策部门在制定宏观经济政策时，依然是以CPI为导向。
房价上涨会削弱老百姓的购买力，但CPI又无法反映房价涨跌的影响，这会导致低估包括CPI在内的物价水平从而误导政府决策。
因此，在我国市场体制还未充分完善的过程中，应把购房价格纳入CPI，并辅以适当的权重，以正确反映我国物价变动状况。
4、建立CPI构成中各类别价格权重的定期调整制度在欧、美等发达国家中，为及时反映变化了的居民消费结构和生活水平，CPI构成中各类别价格权重的调整平均每两年左右进行一次；而我国目前的调整频度还比较低，不能及时反映当前经济的变化，形成一定的偏差。
参考文献
[1]高鸿业.《宏观经济学》.人民大学出版社[2]王国刚.CPI中食品类所占权重应该下调，《中国经贸导刊》[3]张青.《中外CPI构成中居住类价格的内涵及权重比较》《中国经济时报合刊》[4]易宪荣.《从CPI看通货膨胀预期的强化》
第3篇空管的不足与改进
140146336赵春年
从空管方面目前运存在的不足以及改进建议
经过我的学习与研究，我发现了我们空管体系中一些需要改进的地方。
其主要分为硬件和软件两个部分。
硬件部分
一、目前塔台主用频率不能很好的覆盖现有的全部空域，带来的问题就是机组到空域作业后不能建立畅通的通讯联系，使得塔台管制员无法及时掌握和了解机组的实时动态，对运行安全带来了很大的潜在威胁。
二、目前的ADS-B监控系统、二次雷达监控系统以及北斗监控系统无法对机组实施全程、全高度的监控，安全死角很大。
机组如出现大高度偏差或大范围偏航时塔台无法及时监控。
当遇到特情时例如迷航、迫降时管制员无法及时为机组提供帮助。
三、出于直升机训练的特点需要，经常有训练航空器在跑道上进行悬停训练。
但悬停训练对于跑道的正常起降有很大的影响。
目前解决的方法通常是让直升机偏执起飞或高进近、或者悬停训练直升机改飞起落或空域或者到土跑道进行悬停训练。
但这些方法都存在较大的弊端。
首先是偏执起飞/高进近。
对于直升机且有一定飞行经验的飞行员来说不成问题，但是对于初始训练来说的飞行学员来说就不能很好的把握和掌握相关的技巧，容易带来一系列不安全的问题，例如离跑道周边障碍过近、降落失败等问题。
而让悬停训练的直升机改飞起落航线或者空域则对其训练影响更大，甚至导致当天的训练无效，白白浪费了宝贵的训练时间。
到土跑道训练主要的问题是发动机容易积尘，轻则多航空器产生过度损耗，减少航空器使用寿命，重者会导致发动机损坏甚至不安全事件的发生。
另外当固定翼和直升机混飞时问题将更加突出。
软件部分
一、部分机组人员陆空通话不标准，英语能力不足。
由于我们不可能只在本场工作，还需要接触民航空管，陆空通话的不标准会带来一系列的问题，同时我们还有训练任务，而标准陆空通话本身就是训练中很重要的一项，这对于以后学员走出去参加日常工作是基本的内容也非常重要。
同时管制人员英语能力的建设也有所欠缺，对于日后飞行保障上存在缺口。
二、目前训练过程中存在随意性较强的问题。
通常航空器作业前应当明确任务的性质、内容、范围、高度等等诸多要素。
而目前实际工作中管制员往往对于这些内容没有事先具体的了解，只有等机组联系之后才能确定且经常出现临时改变的情况。
虽说空中飞行时可以改变训练内容，但这应该是在预先计划的基础上进行的，且属于临时的运行方式，而不应该成为常态。
训练前制定好当日训练内容本身就是培训的正常程序，体现了培训的计划性和正规性，也体现了培训的正规性和严肃性。
三、机组训练时对天气的把握不到位。
体现在每次出任务前几乎无人关注天气的情况，目前运控也无专人进行气象讲解。
同时部分飞行员对于常用的天气产品不能准确的阅读和使用。
四、目前本场及空域的组织与实施还处在比较初级的阶段。
具体来说并没有明确的进、出空域，加入起落航线以及进离场的基本飞行规则。
虽然目前机场运行基本以目视规则为主，但是基本的飞行规则和方法，主要的定位点等都不明确，管制员和机组往往只能采取见招拆招、临时调配的方式来处理飞行冲突。
效率不高且安全隐患大，同时也不利于学员建立正常的空中交通规则的理念。
针对以上谈到的不足，我提出如下建议供参考
硬件部分
一、在空域内选择合适的位置增加信号中继站，实现训练空域无线电覆盖。
由于自建台站涉及到诸多的问题，例如征地、审批、供电、安保等，可以考虑跟移动公司合作，使用其现有通讯塔，增加我方的通讯中继站，实现信号的覆盖。
同时也可以将ADS-B的信号天线加装在其上，实现监控的无死角覆盖，如能实现则会极大的降低运行风险，提高安全余度，保障安全运行和生产。
二、将土跑道部分硬化，用于直升机悬停训练。
这样不但可以解决悬停训练和本场起降的冲突，更重要的是跑道硬化后可以降低发动机进土以及飞石对航空器的威胁。
此外还可以将其用做临时停机坪、应急降落区等，进一步增强机场的功能，提高机场的安全运行效率。
第4篇KNN不足与改进
北京理工大学软件学院商务智能
KNN算法不足与改进
学号班级姓名专业指导教师
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摘要KNN算法的核心思想是，通过计算每个训练样本到待分类数据的距离，取和待分类数据距离最近的K个训练样本，K个样本中哪个类别的训练样本占多数，则待分类数据就属于哪个类别。
本文首先说明了KNN算法的应用及优点，继而基于KNN算法的不足以及改进方法进行详细论述，最后结束语总结全文。
一前言
KNN算法是对NN（nearestneighbor）算法即近邻算法的改进，最初的近邻算法是由T.M.Cover,在其文章”RatesofConvergenceforNearestNeighborProcedures,”中提出的，是以全部训练样本作为带标点，计算测试样本与所有样本的距离并以最近邻者的类别作为决策，后学者们对近邻算法进行了各方面的改进。
1KNN应用场景
文本分类文本分类主要应用于信息检索，机器翻译，自动文摘，信息过滤，邮件分类等任务。
文本分类在搜索引擎中也有着大量的使用，网页分类/分层技术是检索系统的一项关键技术，搜索引擎需要研究如何对网页进行分类、分层，对不同类别的网页采用差异化的存储和处理，以保证在有限的硬件资源下，提供给用户一个高效的检索系统，同时提供给用户相关、丰富的检索结果。
回归通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。
更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值（weight），如权值与距离成正比。
可以使用knn算法做到比较通用的现有用户产品推荐，基于用户的最近邻（长得最像的用户）买了什么产品来推荐是种介于电子商务网站和sns网站之间的精确营销。
2KNN有如下优点
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-算法易于理解且易于实现
-几乎没有训练过程（只是需要确定K值和必要的预处理）K值难以确定
·目前没有很好的方法，一般采用先定一个初始值，然后根据实验测试的结果调整K值。
·可解释性较差，无法给出决策树那样的规则。
-对于不平衡样本集比较敏感
·采用权值的方法（增大距离小的邻居样本的权值）当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。
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三KNN算法改进
1基于聚类的KNN算法改进
1传统的kNN算法
对于测试集中每一个测试文本,都需要计算它与训练集中每个文本的距离,然后把距离排序找到离该测试文本最近的k个文本,根据测试文本与训练文本的距离来给该测试文档的候选类别按公式
（1）评分。
如果有属于同一个类别的,就将该类别中的文本的打
分求和作为该类别的得分。
最后,将得分排序，测试文本将被分配给得分最高的那个类别。
SCORE（c|x）=Σsim（x,d）I（d,c）x是一个测试集文本，c是训练集的类别，d是距离x最近的k个文本之一；sim（x,d）是文本x与文本d的相似度，这里指的是距离；
I（d,c）是表示d是否属于类c，如果属于类c则为1，否则为0。
2改进的IKNN算法
首先对训练集文本进行聚类，采用DBSCAN算法。
算法过程如下
第一步如果文本对象P未被归入某个簇或标记为噪声，就检查它的指定半径邻域r，如果指定半径邻域内包含的对象数目大于等于给定的值m，就建立新簇C，将p的指定半径领域r中所有点加入该簇C；
第二步对C中所有尚未被处理（归入某个簇或标记为噪声）的对象q，检查它的指定半径邻域，如果该邻域内包含对象数目大于等于给定的值m，将该邻域中没有归入任何一个簇的对象加入C；
第三步重复第二步，继续检查C中未被处理对象，直到没有新的对象加入当前簇C
第四步重复以上步骤，直到所有对象都被处理。
其中关键参数为作为密度计算的距离表示的半径，密集点所必需的在指定半径内拥有的最少的其他点的数目。
通过这两个参数我们就可以计算在任何点周围的密度值。
这样，训练集中文
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本就聚为若干个类了。
每个簇的类别由簇中多数文本类别而定。
然后结合KNN算法，计算测试集文本与训练集文本簇之间的距离，这样可以减少计算量和个别孤立点对测试集文本的影响。
具体算法
第一步对于任一个给定的测试集文本，计算与训练集中各个簇的距离，采用
（2）式为测试集文本评分SCORE（c|x）=Σsim（x,t）I（t,c）其中x是一个测试集文本，c是训练集的类别，t是距离x最近的k个文本簇之一。
sim（x,t）是文本x与文本t簇的相似度，这里指的是距离;I（t,c）是表示t簇是否属于类c，如果属于类c则为1，否则为0;第二步根据评分结果进行排序，选取前k个簇。
第三步从这些簇中选取n个与测试集文本最近的文本，按照
（1）式评分，判定该测试集文本类别，回归到传统的KNN算法。
改进算法中有领域半径r，指定邻域内最小文本数m，选取簇类个数k，从k簇中选取距离最小的n个文本这几个参数。
根据试验表明，这几个参数需要经过多次试验，得出较优取值范围。
2用于文本分类的改进KNN算法
在文本分类中,KNN方法通常是建立在VSM模型上的,其判断样本相似度的样本距离测度通常使用欧氏距离在传统的欧氏距离中,各特征的权重相同,也就是认定各个特征对于分类的贡献是相同的,显然这是不符合实际情况的同等的权重使得特征向量之间相似度计算不够准确,进而影响分类精度。
本文采用加权欧氏距离公式,特征权重通过灵敏度方法获得传统KNN方法样本相似度计算量较大和对样本库容量依赖性较强。
在KNN分类算法中,确定待分类样本类别需要计算其与训练样本库中所有样本的相似度,才能求得与其距离最近的I个样本众所周知,文本的特征向量空间具有很高的维数,这样对于一个有成千上万的训练样本的文本分类系统而言,庞大的计算量将严重阻碍分类速度,难以达到用户的实际需求,甚至导致KNN算法在文本分类中失去实用性本文通过样本库的裁减来减少样本相似度的计算量,提高KNN的分类速度,以提高KNN在文本分类中的实用价值降低样本相似度计算量,加快KNN算法分类速度的主要改进办法之一就是通过使用小样本库代替原来的大样本库进行分类。
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这类方法一般是在原来的训练样本库中选取一些代表样本作为新的训练样本,或删除原来的训练样本库中的某些样本,将剩下的样本作为新的训练样本库,从而达到减小训练样本库的目的O这种途径最主要的方法是Hart的Condensing算法。
WilSon的Editing算法和Devijver的MultiEdit算法,Kuncheva使用遗传算法在这方面也进行了一些研究O在训练样本库中每增加或删除一个样本时,都要对样本进行一次测试,反复迭代直到样本库不再变化,这对于有成百上千的训练样本来说,其工作量是非常巨大的O在本文的裁减训练样本库的方法中,首先利用CURE聚类算法获得样本数据库S的代表样本库S1,然后再用基于Tabu算法的方法对新的训练样本库S1进行一步维护（增加或删除训练样本）,以得到一个分类性能较优。
样本量较小的训练样本库O本文算法不
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