简介：

简介：多项目投资决策是现代投资理论的重要研究课题之一,同时也是众多的投资者所广泛关注的问题.文章提出了在模糊意义下的最优概念,通过将约束条件、目标函数及有关系数的模糊化处理,用模糊规划的方法进行多项目投资的决策研究,并举出实际案例说明模糊的结果更加接近于现实情况,其结果也更合理.

简介：测度居民收入分栩程度已有许多不同方法，其中，基尼系数作为联合全规定的社会发展指标之一，已为人们广为接受，本文分别从不角度对基尼系数的计算进行了介绍并对基尼系数使用中应注意的问题作了较为全面的总结。

简介：针对决策者在进行方案选择时各种自然状态发生概率的不确定性,提出并讨论了离散型模糊状态概率下的方案选择问题。将方案各状态发生概率的三项估计值表示为三角模糊数,从而获得离散型模糊概率分布,利用限制模糊算法确定离散型模糊概率分布的数字特征值,在确定决策者决策准则的前提下,利用方案评价指标的数字特征值选择方案,同时分析了该法处理的优点。

简介：针对自变量和因变量皆模糊的数据系统中的回归分析问题,为避免自变量退化成数值变量时可能引致的估计误差增大而带来的问题,提出系统中引入模糊调整项的回归模型的一般结构,并运用基于模糊数间完备距离的最小二乘法研究模型解析表达式;利用水平截集概念将模糊多元回归模型转化成两个传统回归模型,根据模糊数间距离采用最小二乘法得到参数估计,给出员工工作绩效评估的算例说明方法的有效性,并结合Bootstrap方法的应用,研究回归参数所具有的随机不确定性动态变化。

简介：当前，我国越来越多的企业认识到管理人员绩效评估在企业经营管理工作中的重要地位与作用。但是，我国绩效评估管理理论及实践的研究工作都还停留在一个相对较低的水平，效果仍很不理想。本文通过构建企业管理人员绩效评估体系，为我国企业管理人员的绩效评估提供了借鉴和参考。

简介：统计学要适应时代的变化，必须进行实践教学的改革，这样才能培养出“复合型、应用型、创新型”的人才。本文就如何评价教学创新的效果，建立了统计指标体系，运用多级模糊综合评价法进行了全面分析。

简介：所谓会计信息失真,就是指会计核算的依据不真实或反映的财务状况和经营成果虚假,不符合实际情况,从而给会计信息的使用者带来不利影响的一种现象。会计信息不实是指会计人员在按照会计规范提供会计信息的过程中,由于自身素质不高、经验不足、主观判断失误和会计系统本身固有的局限性和不确定性等因素,造成会计信息未能如实或准确反映客观经济活动和会计事项的内容。如:就按实际成本计价原则而言,它是与货币计量假设相关的原则。该原则对过去的交易或事项以实际成本来记账,虽说可验

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简介：<正>八届人大四次会议新近通过并正式公布的《中华人民共和国个人所得税法》将工资、薪金所得部分与个体工商户的生产、经营所得和对企事业单位承包经营、承租经营的所得部分分别采行不同的超额累进税率和税级来进行计算。可推导出全套简

简介：工业产品出厂价格变动状态的模糊综合评判□许豹生长期以来价格体制改革在我国经济体制改革过程中处在一个十分关键的位置上，而工业品出厂价格变动程度对工业经济结构调整起着决定性的作用。本文以模糊综合评判为工具，对工业产品出厂价格变动的主要因素进行分析，建立了...

简介：基于数据分布密度划分的聚类算法是数据挖掘聚类算法中的主要方法之一。针对传统密度划分聚类算法存在运算复杂、运行效率不高等缺陷,设计出高维分步投影的多重分区聚类算法;以高维分布投影密度为依据,对数据集进行多重分区产生数据集的子簇空间,并进行子簇合并形成了理想的聚类结果;依据算法进行实验,结果证明该算法具有运算简单和运行效率高等优良性。

简介：针对EM算法在估计混合正态分布参数时使用不完全信息的总样本所得到的参数估计误差较大的问题,提出一种新的估计方法——TU截断改进算法。该算法根据正态分布的特点,运用部分拥有完全信息的样本将混合正态分布中的分布参数逐一估计出来。这一算法一方面克服了EM算法运用于混合分布的缺陷,另一方面改进了使用截尾数据的参数估计。仿真结果表明,TU算法比EM算法估计更精确。

简介：获得回答完整的问答是每个调研者所期望的结果，但实际上由于各种原因，总有部分问卷为空白或回答的不完全，这就产生了无回答情况。一般的无回答情况分为两种：一种是单位无回答，另一种是项目无回答。单位无回答是指被调查单位没有接受调查，而项目无回答是指被调

简介：数据挖掘技术及决策树简介数据挖掘就是从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的实际应用数据中，抽取隐含在其中的、事先并不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。决策树算法作为常用的数据挖掘技术之一，其基本思想是将实例库中记录的大量有限的具体事实数据进行归纳和分类并建立树型结构，以发现并形成隐含在大量实例中的若干形式化的分类判别规则，典型的决策树算法方法有ID3方法和IBLE（Information—basedLearningfromExample）方法。

简介：在AI领域中,备受关注的一个问题是如何获得更好的分类,尤其是对于多分类的情形。目前,针对多分类算法已取得了大量的研究成果,很多较为高效的多分类算法也已应用到实践中,而对于多分类算法的研究仍然备受关注。以BT-SVM为基分类器,提出一种带阈值的新型动态加权多分类器集成的方法,并通过模拟和实证分析验证该算法的有效性,研究表明该算法对于平衡和非平衡数据的分类效果表现得都比较优良。

简介：统筹解决人口问题是中国实现经济发展、社会进步和可持续发展面临的重大而紧迫的战略任务。从人口综合发展指标体系出发，针对人口综合发展评价中客观存在的模糊性与随机性，将信息论汇总的熵值理论引入人口综合发展评价模型中，利用熵权法与模糊综合评判对全国及四个直辖市的人口综合发展状况进行评价检验，证明把该方法应用于人口综合发展评价模型具有较高的可信度。

简介：平均单一依赖估计算法（averagedone-dependenceestimators,AODE）是通过放松朴素贝叶斯算法的假设条件得到的一种更加高效的分类算法,但AODE算法将所有父属性对分类的贡献程度看成是一样的,这使得AODE算法的分类效果受到限制。针对这个问题,利用相关系数Tau-y和Lambda-y分别计算各个特征属性对分类的贡献程度,并用计算结果对父属性加权,得到了两个改进的AODE算法：T-AODE和L-AODE算法。然后,利用加利福尼亚大学的埃文斯（UniversityofCaliforniaIrvine,UCI）标准数据集在Eclipse上对这两个算法进行分类实验,结果显示两个改进的AODE算法的精确度要优于原始AODE算法。

简介：将Lasso算法和logistic回归模型相结合并且引入P2P个人网络信贷评估体系,通过模拟实验的结果发现,在全变量logistic模型、Lasso-logistic模型、Ridge-logistic模型中,Lasso-logistic模型对于变量的压缩效果要更好,有助于简化模型;虽然三个模型在进行预测的结果上并没有显著的差异,但是Lasso-logistic模型在计算效率上更胜一筹,在处理大量数据的情况下更有效率。

简介：本文通过对鸢尾花数据的研究，提出了一种基于分类器的分类效果差异而进行快速选择的一种改进的BaggingTrees集成算法。并通过同其他统计机器学习方法，如：CART、BaggingTrees、RandomForest以及目前流行的基于遗传算法的选择性集成算法GASEN等比较得出，该算法对于分类问题而言，具有较高的准确率，而且与GASEN算法相比，运行的效率也得到了较大的提高。