扩展的DEA模型的最优值的研究

讨论扩展的C^2GS^2(C^2R)模型的最优解的存在性，论证在一定条件下其最优值与C^2GS^2(C^2R)模型的最优值相等，讨论用扩展的DEA模型来判断决策单元的DEA有效性(C^2GS^2或C^2R)，证明若所有输入与输出都取正值，则某决策单元的阀值就等于对应的扩展DEA模型的最优值(若它存在)。     

扩展的数据包络分析C2GS2模型--EC2GS2

在C^2GS^2模型的基础上建立了一个扩展的C^2GS^2模型——EC^2GS^2，提出了强有效的概念，论证了相关理论．经理论分析和实例应用，EC^2GS^2模型与C^2GS^2模型相比有以下几个优点：1．描述决策单元的相对效率更准确；2．更好地利用了参考决策单元的信息；3．可考查评价决策单元输入或输出变化时其效率的变化；当参考决策单元的输入和输出不变时，若评价决策单元的输出(入)不变，其相对效率和它的输入(出)成反(正)比．     

C2R模型的一种新的线性等价形式与强DEA有效

针对C^2R模型下DEA有效决策单元多重性问题，给出C^2R模型一种新的线性等价形式。根据该线性等价形式引入强DEA有效的概念，证明决策单元强DEA有效的一个等价性定理，该定理反映了决策单元强DEA有效的经济含义，指出强DEA有效是对DEA有效概念的精练(改进)。最后定义了多面凸锥的非劣锥极点，用以说明决策单元强DEA有效的几何意义，并给出一个算例。     

有关DEA模型$(C^2GS^2)$的最优值的定理及其在预测方法简化中的应用

文献［１］中在将初始点选在生产可能集内的基础上用弱ＤＥＡ 有效性$(C^2GS^2)$进行预测，但有时难于在生产可能集内选取初始点，因此本文在给出一些有关ＤＥＡ 模型$(C^2GS^2)$的最优值的定理的基础上设法省略该步骤．对任给的有正输入与正输出的初始点，不必检验它是否在生产可能集内，只要ＤＥＡ 模型的最优值存在且为正，就可用弱ＤＥＡ 有效性$(C^2GS^2)$ 进行预测     

偏序集理论在DEA相关理论中的应用研究

在文[1]的基础上，刻画了DEA有效（C^2WH)的本质特征，给出了决策单元为DEA有效（C^2WH）的一个充要条件，论述了偏序集理论在分析有效生产前沿面构成、研究数据变换性质、讨论模型关系、分析决策单元变更以及指标增减对DEA有效性影响等方面的应用。针对4个典型DEA模型，给出了一些建立在偏序集理论基础上的结论。     

偏序集理论在数据包络分析中的应用研究

DEA有效单元与偏序集的极大元之间关系密切，从偏序集的理论出发刻画了种典型的DEA模型所描述的DEA有效单元的本质特征，并就C^2R，C^2GS^2模型分析了DEA有效前沿面的构成，证明了可能集中相以圾效点与偏序集的极大元之间的一一对应关系，进而对DEA有效性的含义，DEA模型选取的基本原则等问题人出了基于偏序集理论的解释，同时，讨论了可能集结构变化对DEA有铲性的影响，给出了刻画各可能集间关系的一些结论，并就这些理论的的进一步应用和发展提出了一些建议和设想。     

基于动态面板数据模型的我国R＆D投入效果实证分析

以我国各省市自治区为样本，利用1994-2005年统计数据，首先建立R＆D动态面板数据模型及介绍GMM思想，接下来建立了R＆D存量的测算模型，测算各地区R＆D存量，并利用各地区数据组织面板数据，测度R＆D的产出弹性。同时，为了评价模型，对最终结果进行诊断，结果表明R＆D的产出弹性显著。     

具有非正值评价指标的DEA方法及其应用

在分析传统 DEA模型局限性的基础上 ,探讨了 DEA模型最优解的不变性 ,证明了 C2 R模型在具有非正值输入输出指标下最优解的存在性。给出一个实例 ,说明该方法在对评价指标降维进而进行 DEA评价的应用过程     

基于Transformer网络多模态融合的密集视频描述方法

针对目前的密集视频描述模型大多使用两阶段的方法存在效率较低、忽略音频及语义信息,描述结果不全面的问题。提出了一种基于Transformer网络多模态和语义信息融合的密集视频描述方法。提取自适应R(2+1)D网络提取视觉特征,设计了语义探测器生成语义信息,加入音频特征进行补充,建立了多尺度可变形注意力模块,应用并行的预测头,加快模型收敛速度,提高模型精度。实验结果表明：模型在2个基准数据集上性能均有很好的表现,评价指标BLEU4上达到了2.17。     

网络外部性条件下厂商的R＆D动机研究

在Hotelling模型的基础上，对具有网络外部性特征和存在R＆D溢出条件下厂商的R＆D决策和创新动机进行了理论研究．研究结果表明：网络外部性越强或需求方的学习成本越低，厂商的R＆D投资越多．当厂商具有较低（较高）的R＆D投资效率时。较强的网络外部性会削弱（增进）其R＆D动机，而较高程度的兼容性和较高的需求方学习成本会增进（削弱）其R＆D动机．     

自动目标识别系统的有效性评价方法

针对自动目标识别（automatic target recognition, ATR）评估中存在“性能－代价”在扩展工作条件中相互制约的情况,提出了一种新的ATR有效性评价方法。该方法从评估系统效率角度出发,提出并定义了ATR有效性,使得评估实践中无需对ATR系统的性能或代价进行严格限定。基于数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)方法并结合ATR评估问题的实际特点,讨论了带有AHP约束锥的C2GS2模型用于ATR有效性评估的合理性及若干细节问题。最后,通过一个应用实例说明如何运用该评价方法解决实际的ATR评估问题。     

基于自组织神经网络和DEA的采购拍卖获胜者确定问题模型

针对采购拍卖中存在的品种多、数量大、利润差异大以及评价指标体系不合理等特点, 首先在供应商投标后利用自组织神经网络和分包算法对供应商投标进行约减, 以提高包内物品相似度、均衡供应商之间的竞争性、降低胜者确定问题算法的复杂度; 接着利用数据包络分析中的C²R模型对"约减"后的投标进行相对评价并确定最终获胜供应商, 以解决传统指标体系评价方法中假设属性间不相关以及人为设定权重等不足. 该模型为采购拍卖胜者确定问题的解决提出了新的思路, 具有很好的实用性.     

DEA方法测算农业机械化对农业生产贡献率的研究

测算农业机械化对农业生产的贡献率,可以了解农业机械化的发展水平及趋势,为农业机械化的发展提供科学的依据,做出科学的决策,因此从理论上研究农业机械化对农业生产贡献率具有重要的意义。综合运用EDA方法中的C2R和C2GS2两个模型,在考虑农业技术进步情况下,直接测算农业机械化对农业产出的贡献率,使其测算更趋合理。参6。     

指挥自动化系统效能评估方法探索

从分析C4ISR系统的工作流程入手,采用动态分析与静态分析相结合的方法,综合考虑C4ISR系统在物理域和认知域对系统效能的影响,构建了五层结构C4ISR系统综合效能评估指标体系。在此基础上,充分考虑各层之间相互关系及其对系统效能的影响,自底向上分别采用了层次分析法、网络分析法和云模型对相关层进行评估,对复杂系统综合效能的评估方法进行了探索。     

C4ISR系统信息优势评估模型研究

为保证未来信息化战争中的制信息权,解决C4ISR系统作战效能评估问题,提出了一种基于信息熵的C4ISR信息优势评估模型.首先从信息优势的角度分析了信息域中各个过程的信息转换质量,给出了传感器域模型、通信域模型和信息融合域模型,进而构建了C4ISR的信息优势评估模型.最后通过基于HLA的信息优势评估仿真验证了模型的合理性、有效性.     

基于加性模型使决策单元变为DEA有效并求C~2R或C~2GS~2模型的最优值的方法

本文给出了基于数据包络分析中的加性模型求Ｃ２Ｒ或Ｃ２ＧＳ２模型最优值的方法、以及在ＤＥＡ有效（Ｃ２Ｒ或Ｃ２ＧＳ２）的决策单元保持其有效性的条件下对某个决策单元通过改变它的输入或输出使它变为ＤＥＡ有效的方法。     

C4ISR体系对抗仿真中的信息优势度量

针对C4ISR体系对抗仿真中信息优势能力评估的需求,提出了一种定量度量C4ISR系统信息能力和信息优势之间关系的数学框架,并依据该框架导出了基于战场态势感知能力的信息优势能力度量模型.最后分析了C4ISR体系对抗仿真的制信息权评估结果.