简介：针对多指标多标度大群体决策问题,提出了一种基于证据推理的决策方法。首先将参与决策人针对各指标给出的方案评价信息转化为关于指标评价标度的概率分布,然后运用证据推理方法将针对不同指标的概率分布形式的群体评价信息进行集结,得到关于综合评价标度分布形式的群体综合评价信息,在此基础上计算每个方案的效用值,并据此对方案进行排序。最后,通过一个实例说明了本文提出方法的可行性和有效性。本文的方法为解决大群体决策问题提供了一种新途径,具有实际应用价值。

简介：保险公司往往会经营多种保险,用古典风险模型及其它推广的单一险种风险模型来研究其风险经营过程存在局限性,本文讨论了带干扰的多险种风险模型,模型中保费的收入和理赔都是复合泊松过程,应用鞅论的方法,得出伦德伯格不等式和破产概率公式.

简介：以一次性消耗系统为背景．提出了多应急点多出救点以及多资源的复杂网络应急调度模型。以应急点的损失最小和出救点的个数最少为目标，将损失量大小转化为应急时间长短进行衡量，运用理想点法求解。最后构造算例．运用本文提出的方法对模型进行计算，验证了所建立模型的合理性及理想点法的可行性和有效性。

简介：利用线性规划单纯形表对线性规划原问题存在无穷多最优解和对偶问题存在无穷多最优解的情况进行了讨论，并分析了对偶问题存在无穷多最优解情况下的影子价格的方向性，最后以实例说明了各种情况，对初学者加深理解及决策者决策参考有一定帮助。

简介：制造过程评价是改善制造系统效率的重要一环，传统的评价方法将每个制造系统决策单元视为黑箱来研究整体效率，忽略了中间产品转化信息及投入要素在各子过程中的配置信息。针对两阶段（第二阶段有外源性新投入）制造系统的效率评估问题，分别在固定规模报酬和可变规模报酬假设下，充分利用制造系统中间产品的转化及外源投入要素的配置信息，建立了制造系统网络DEA效率测度及分解模型，建模方法遵循客观评价原则，无需事先主观确定子效率和系统效率之间的组合关系。并将其应用于钢铁制造系统效率测度与分解，研究结果表明该方法能够挖掘决策单元内部子单元的效率情况，帮助决策者发现复杂制造过程非有效的根源，为复杂制造过程的整体效率测度及分解提供了有效的分析方法。

简介：提前期是供应链管理研究中一个重要的内容,有关提前期内需求模型方面的研究层出不穷,但关于提前期本身变化的研究并不多见.本文运用分析每期货物相关成本的方法,推导建立了提前期为正态分布时的单、双源供应商成本模型,然后进行了比较分析.最后,证明了模型最优解的存在,并给出了求解的算法.

简介：本文对指数分布的无失效数据，在引进失效信息后，在先验分布为Gamma分布时，给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计，并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计，还结合实际问题进行了计算。

简介：评价指标权重不能完全确定的多指标决策问题是指指标的权重虽然不能完全确定,但却知道其所在区域的多指标决策问题.首先指出了前人研究的不足,然后给出了评价指标权重不能完全确定的指标决策问题的逼近理想点法,最后用本文给出的方法分析了文献[1]给出的实际问题.

简介：随着科技经济一体化的发展，作为其中重要方面的企业集团与科研机构的融合便受到了关注。本文首先论述了双方融合的必要性和必然性，同时对市场经济中出现和未出现的可行性融合模式分类进行了论述。最后，本文从科技经济一体化发展的趋势，得到结论：企业集团与科研机械必将从“融合”为主流走向“结合”为主流。

简介：基于多干扰站空间功率合成理论及协同干扰理念,讨论了在各干扰站发射信号到达机载轰瞄雷达处的相位可精确设置与相位呈随机均匀分布两种情形下的干扰功率合成计算,构建了要地防空作战背景下对机载轰瞄雷达的多站协同干扰压制区计算模型,并进行了示例仿真分析。分析结果表明,与传统的计算干扰压制区的直接叠加法相比,基于空间功率合成理论的整体求值法能够获得更大的有效压制区。论文研究内容可为地对空雷达干扰效能分析评估以及地对空雷达干扰力量优化决策提供科学合理的参考依据。

简介：由于在自动谈判中加入辩论成分能够允许Agent在谈判过程中通过辩论的形式交换和交流额外的信息,进而影响对方的信念、偏好、意向或目标,使谈判向着有利于达成协议方向发展,并提高谈判效率,降低交易成本,因此已经成为多Agent商务谈判领域的热点发展方向。本文针对如何产生辩论这一重要问题进行研究,提出了＂候选辩论集的产生策略＂和＂基于冲突分析的辩论目标产生模型＂,分析了基于辩论的多Agent商务谈判决策过程,并通过原型系统进行了验证。本文的研究成果将促使多Agent商务谈判系统向着更为实用方向发展。

简介：轮廓线的变点识别是质量管理的研究热点之一，当前研究多以轮廓整体变化为识别对象，而对局部变化问题研究相对较少，且更少有在发现变异时间的同时能够寻找到变化区域在个体轮廓曲线上位置的系统方法。本文针对轮廓线局部变化识别问题，提出基于小波变换和聚类分析的方法。通过仿真性能评价，并与现有方法进行比较，结果显示本方法能够在更小的差异度检测出变化并准确定位变化区域。在文章的末尾，本文采用了一个实例对该方法的效果进行验证。

简介：针对考虑多个决策者给出不同的指标期望的多指标风险决策问题，提出一种基于累积前景理论的决策分析方法。在本文中，将决策者给出的指标期望视为参照点，通过构建基于参照点的价值矩阵和权重矩阵，进而构建前景决策矩阵，并基于前景决策矩阵来计算每个方案的综合前景值，然后依据综合前景值的大小对所有方案进行排序。最后，通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。

简介：21世纪知识经济在中国将会取得更大的发展和超越,未来的中国将会造就更多的知识资本家.知识资本家的造就与新经济条件下两大创业工具(孵化器与风险投资)有着紧密和直接的联系,两者的融合将更好的推动中国知识经济的发展.融合的过程其实就是双方博弈决策的过程,本文将采用博弈论的分析方法给出两者融合决策的基本分析,阐明两者在融合过程中信息搜寻的重要性,并呼吁政府出台适应两者融合的相关法律法规并且建立起融合的激励约束机制,从而进一步规范孵化器和风险投资在中国的发展.

简介：采样数据合理性检验,是数据处理中重要的一环,它的主要功能是鉴别采样数据中可能含有的异常值,并进行相应的机理分析与修复工作。本文从飞行器外测系统工程应用的角度出发,给出了两种简单易行的判断方法。

简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。

简介：针对股票时间序列的特点，从离群点对股票时序数据有序性的影响角度出发，在界定分形离群点含义的基础上，利用分形理论将离群模式挖掘理解为一个优化分割问题。采用推广G—P（Grassberger-Procaccia）算法计算股票时间序列数据集的多重分形广义维数，并利用贪婪算法的思想设计了FT-Greedy算法来求解基于分形理论的时间序列离群模式挖掘优化问题的解集。实验证明，该方法能有效地解决股票时间序列离群模式挖掘问题。

简介：

简介：服务外包是推进我国产业结构调整的重要方式。数据处理作为服务外包中基础业务之一,对人力依赖程度很高。企业只有合理有效安排员工生产才能及时处理并以低成本交付订单。文章以数据处理业务为研究背景,考虑订单加工整个流程和员工技能种类,建立两步多层复合技能人力调配分段模型。选取实地调研企业数据运用模型进行求解。结果表明了模型的有效性,对于有效提升企业接包能力,促进我国服务外包发展有重要意义。

简介：时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一，通常由于时间序列数据的特殊结构，导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进^一均值算法相结合的时间序列聚类算法，该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取，然后利用改进￡．均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析，从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性，将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中，取得了较好的数值结果。