基于条件粗糙熵的粗集不确定性度量

基于知识的条件粗糙熵理论,提出了集合的条件粗糙熵(简称条件熵)概念,用来刻画和度量集合的不确定性(粗糙性)。给出集合条件熵的性质和相关定理:在近似空间中,等价划分越细,集合的条件熵就越小,粗糙性也就越小;不同的决策集合并后粗糙性会降低.讨论了集合的条件熵在目标信息系统中的理论意义,集合的条件熵刻画了目标信息系统的局部(某个决策集)的不确定性。     

基于最优选择对象不变的软集合参数约简

在比较分析了粗糙集属性约简和软集合参数约简的基础上,提出了软集合中基于最优选择对象不变的参数约简方法.分别对软集合中只存在一个最优选择对象和存在多个具有相同选择值的最优选择对象的情况作了分析,给出了两种情况下软集合参数约简的具体算法和算例,并对相关结论进行了证明.通过软集合的参数约简,不仅能够有效地简化决策过程,在存在数据缺失的情况下,还能尽可能地利用有效信息资源.     

描述离散动态系统的集合标识Petri网:STPNs

基于经典Petri网,进行了标识和语义扩展,定义了集合标识Petri网(Set-TokenSPetriNets,STPNs).在定义STPNs时,构造了携带属性集合的抽象的信息标识,称为集合标识;将大规模个体按照属性层次分组,每组作为一个元素定义在属性集合中,解决了Petri网规模随着标识规模的增大而膨胀的矛盾.在语义上,进行了控制结点、路由结点、通讯弧和结点时间延迟以及针对集合标识的集合运算和结点函数等扩展.STPNs增强了Petri网描述离散事件动态系统(DEDS)的随机特性和控制特性的能力,能够作为用仿真技术研究大规模DEDS的有效建模工具.     

模糊控制在工业锅炉燃烧自控中的应用

本文扼要介绍了模糊集合的概念和运行规则，并介绍了模糊集合在工业锅炉燃烧自控中的应用并给出了数字仿真结果。     

DEA模型中生产可能性集合的包含关系

研究了生产可能性集合的公理性假设对生产可能性集合包含关系的影响 ,证明了满足不同公理性假设的生产可能性集合之间存在着包含关系 .结论表明 ,对 DEA模型的选择决定了相对有效性评价结果的大小 ,这为准确地评价相对有效性提供了理论支持 .     

P-集合与动态信息的依赖-发现

P-集合是一个集合对,它是由内P-集合(internal packet set)与外P-集合(outer packet set)共同构成。P-集合具有动态特征,是通过改进普通集合得到的,或者用动态特性代替普通集合的静态特性,也可得到P-集合。利用P-集合的结构与动态特性,给出动态信息生成和动态度的概念,提出动态信息生成的依赖特性、动态信息依赖、信息依赖-发现定理和信息依赖-发现准则等。最后,给出动态信息依赖-发现在信息状态识别中的应用。     

基于Monte Carlo模拟的中小企业集合债券定价

中小企业集合债券为相关企业融资开辟了新的途径,是中国债券市场上的一项重要创新。利用Monte Carlo模拟对中小企业集合债券定价问题展开研究:首先假设利率服从CIR模型,对现有集合债券定价模型进行改进,构建一个更加合理的集合债券定价模型;然后根据债券主体信用等级与评级机构对债券主体的跟踪评级信息,建立企业信用等级迁移矩阵;最后对AA—及以下信用等级企业的违约强度进行设定,并基于信用等级迁移矩阵计算不同信用等级企业的违约强度,再利用Monte Carlo模拟对集合债券进行定价。实证结果表明,本文所构建的集合债券定价模型是一个有效的中小企业集合债券定价工具。     

粗糙集理论研究的矩阵方法

针对粗糙集研究中集合之间关系的计算问题,提出了一种基于矩阵的度量和计算方法。该方法通过引入类矩阵算子、关系矩阵算子、集合矩阵等概念和借助水平截矩阵,得到集合的矩阵表示以及集合与等价类之间关系的矩阵计算。通过对该方法的一些基本性质讨论,给出了该方法在变精度粗糙集模型中属性约简的具体步骤,并用实例说明了其有效性。     

区间值模糊集的粗糙度

给出了粗糙区间值模糊集的概念,并研究了一些基本性质.通过引进区间值模糊集水平上、下区域的概念,解决了粗糙集理论中普遍存在的两个集合的交的上近似不等于两个集合的上近似的交(两个集合的并的下近似不等于两个集合的下近似的并)的问题.定义了区间值模糊集的粗糙度,由于区间值模糊集水平上、下区域概念的引进,得到了比普通模糊集的粗糙度更好的结果.     

多层高维动态可拓集合及其性质

为了研究多层高维动态复杂系统矛盾问题,在n维动态可拓集合基础上,提出了多层高维动态可拓集合及其可拓域、稳定域的概念,并讨论了多层高维动态可拓集合的交、并运算.这些研究结果把可拓集合理论扩展到了更一般情况,为提出多层高维动态物元可拓集等概念提供了理论依据,使可拓学用于复杂系统概念设计成为可能.     

多目标主从向量集值优化Benson真有效解的最优性条件

借助 Aubin的 Contingent切导数建立了可微多目标主从向量集值优化弱 Benson真有效元的Fritz-John型最优性条件.     

遗传算法在决策表连续属性离散化中的应用研究

连续属性的离散化是压缩数据和简化分析的重要手段 ,也是模式识别、机器学习和粗集分析等领域研究的难点 .目前已出现多种离散方法 ,存在的主要问题是对离散效果影响较大的侯选分割点集选择带有较强的主观性 .最优离散化是 NP-困难问题 ,大多数离散化算法采用的启发式也难以得到较满意的离散效果 .基于粗集理论 ,探讨了上述问题 ,把分割点的优选问题转化为 0 -1整数规划 ,并提出一种用实数编码的遗传算法来计算最优分割点集.     

一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法

针对传统聚类算法无法解决复杂分布数据聚类的问题，本文提出了一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法。该算法首先对数据急归一化处理，然后借助旋转最小-最大超盒对样本空间进行划分，从而生成一系列的初始分类，最后利用类别间的可融合度概念将初始类别融合为最终的聚类。仿真结果表明，该算法在无需聚类数目的前提下，对复杂分布数据具有很好的聚类效果，其聚类性能与传统的FCA相比有极大的提高。     

我国深圳股市“庄家操纵”特征的实证分析

采用 1 999-2 0 0 0两年的深圳股市数据 ,通过实施配对样本 t检验 ,分析了业绩因素、行业因素、流通规模因素、庄家操纵因素此四因素对股价变动 (以股价超额振幅指标来衡量 )的显著性 ,获得了以大户持仓比例来衡量的庄家因素对股价超额振幅有显著影响的直观的经验结论 .并在此基础上 ,采用随机2 4 析因设计 ,分析了该四因素对股价变动的主效应、交互效应 ,获得了只有庄家因素对股价超额振幅有显著效应的经验证据 ,从而找到了支持深圳股票市场具有庄家操纵特征的强有力经验证据 .     

深基坑支护体系的模糊积分多元决策研究

在分析影响深基坑支护体系因素的基础上 ,根据模糊积分的有关理论 ,对基于模糊测度的模糊积分加以改进 ,推导出有限集合上的多层模糊积分多元决策模型 ,并归纳出用该模型进行多元决策问题综合评价的一般步骤 .最后成功地应用该模型于某深基坑工程支护体系综合决策中 .同时应用该模型可以开展其它复杂系统的综合决策.     

A New Method to Calculate Investment Multiplier

1　IntroductionInvestmentmultiplieristheratioofaninducedchangeinlevelofGDPtoaninitialchangeinlevelofinvestment.AccordingtoKeynesiantheory,ifthereisidleproductioncapacityinthenationaleconomy,therelationbetweeninvestmentandnationalincomeisasfol-lows:△...     

有摩擦金融市场中强无套利的刻画

对存在买进卖出价差、交易费这两种摩擦和有限个可能的自然状态的金融市场 ,利用凸分析理论和最优化技术刻画出了强无套利的一系列充要条件 ,以往这方面的许多结果是我们的特例 .     

菱形思维的可拓神经网络实现

针对菱形思维过程 ,设计出一类可拓神经网络 ,通过网络的自学习功能 ,该模型可以使菱形思维过程较便利的实现 .对模型本身也进行了理论分析.     

SPA 及其在模糊、灰色物元空间决策支持系统中的应用

在简述集对分析和模糊、灰色物元空间决策支持系统的基本思想方法的基础上,将集对分析引入模糊、灰色物元空间决策支持系统中,建立了基于集对分析和模糊、灰色物元空间决策支持系统的方案评价决策方法,并给出了相应的评价过程。     

优化准则内容和形式的集合论统一

将决策的最优准则和满意准则综合起来统一用集合论和模糊数学形式进行描述 ,并对信息不完全时、评价模糊时的决策准则进行了具体的论述 ,对于决策理论的深入研究具有重要的意义.