带参变向量的变尺度算法类

本文导出了三个变尺度算法类的修正公式。在各公式中带有参数及参变向量,适当选取这些参量的值,不仅能得到文献[1]中的修正公式(包括Huang的修正公式)和Dennis的对称化的公式等,而且还可以构造新的公式。因此,本文导出的变尺度算法类是更广泛的算法类。     

区间数的一种排序方法

为解决具有不确定性区间数的多属性决策问题,笔者给出了区间数的一种排序方法,修订并完善了文献[1]中的可能度概念,并对排序起着重要作用的结论给出了证明.在此基础上指出了区间数排序的一种简洁算法,使得对多个区间数的排序更为快捷有效,并通过实例加以验证.     

超重核区原子核的α衰变寿命的研究

对超重核区（Z≥110）中的30个原子核运用文献[1]给出的新参数的Violar-Seaborg公式和文献[2]所给出的三个公式及其参数分别计算α衰变寿命,将所得的计算结果与实验值进行比较,得出上述四个计算α衰变寿命公式中最理想的公式是新参数的Violar-Seaborg公式的结论.     

对一个三角模糊数距离测度公式的改进

针对利用三角模糊数距离公式对模糊数排序中存在运算量大的问题,对已有的三角模糊数排序公式加以改进,有效地减小了计算量;并针对属性值为模糊数的多属性决策问题进行算例分析.     

用微分连续法求非线性方程组数值解

本文给出并证明了与文献[1]不同的用微分连续法求非线性方程组数值解的公式。证明的方法与文献[1]不同。在PDP-11/45计算机上,用本文的公式和文献[1]中的中点公式计算了文献[1]中的两个算例,在h相同的情况下,用本文公式得到的结果更接近真解。     

关于粘性土剪切模量和阻尼比与剪应变关系模型中的参数

本文以天津地区有一定代表性的原状饱和粘性土的试验为依据,针对文献[1]所提出的模量-应变及阻尼比一应变模型中的参数,进行分析和讨论,提出了关于确定起始模量G_(?)和最大剪应力τ_(max)的经验公式,并进一步验证了文献[1]所提出的模型。     

从四边形重心到多边形的重心

1995年第5期数学通报刊登了文献[1],对1994年第6期数学通报之文献[2]提出质疑,称“四边形重心公式是个重积分形式,这是高等数学上的问题。同时从常识可知,四边形重心横坐标表达式中不应含有质点纵坐标,仅从这点判断,文献[2]中四边形坐标公式也是错的”。文献[1]明知可用高等数学求四边形之重心,却又未作任何计算即武断地称文献[2]连常识也不知道,这样的结论显然是很不严肃的。1996年第1期数学通报又刊登了文献[3]对文献[1]进行释疑,然文献[3]是用被文献[1]否定的与文献[2]相似的思路与方法去释文献[1]之疑,是否确能释疑又将成为一疑。为此我们有必要用文献[1]笃信不疑的重积分来释文献[1]之疑,并引出多边形重心坐标计算的一般公式。     

广义MASON公式

本文提出了一个广义Mason公式。直接由系统的原始信号流图,用此公式可计算采样系统输出量,也可计算连续系统输出量。对采样系统:此公式比文献[1]和文献[2]给出的公式简单,对无采样器回路(连续回路)处理方便。对连续系统,此公式即为Mason公式。     

Stiding公式参数θ的一个精确估计

应用著名Euler-Maelauring公式，给出了Stirling公式参数θ的精确估计，并得到阶乘的一个双边不等式，改进了文献[1，2]中的一些结果。     

基于模糊语言评估的多属性决策方法

研究了属性权重确知，属性值以模糊语言形式给出的多属性决策问题，定义了一种模糊语言评估标度并给出其相应的区间数表达方式，利用区间数运算法则对各方案的属性值进行集结。基于区间数之间两两比较的可能度公式，构造可能变矩阵，并利用已有的排序公式求出其相应的排序向量。进而对决策方案进行排序和择优，最后进行了实例分析，数值结果表明：该方法可行且有效。     

模糊互补判断矩阵的相容性及一致性研究

给出了模糊互补判断矩阵的相容性，权重矩阵等概念，对模糊互补判断矩阵的相容性和一致性详细地进行了研究，证明了在模糊互补判断矩阵Ai(i=1,2,…,s)是一致性可接受的情况下，它们的综合判断矩阵也是一致性可接受的，从而为模糊互补判断矩阵在决策领域中的广泛应用奠定了理论基础。     

一种基于模糊互补判断矩阵的群体决策方法

对群体决策中,偏好信息以偏好次序型给出的情形进行了分析.利用定义2.1可把每位决策者给出的偏好次序型偏好信息转化为该决策者的模糊互补判断矩阵,并证明了此模糊互补判断矩阵是模糊一致性互补判断矩阵,再利用群组互补判断矩阵的行和归一化,对决策方案进行排序择优,并说明了此排序方法是强条件下保序的,最后给出算例.     

基于可能度的梯形模糊数排序方法

根据梯形模糊数互补判断矩阵概念和梯形模糊数相互比较的可能度公式,给出一种基于可能度的梯形模糊数排序方法,然后通过实际算例说明该方法的可行性和有效性.     

3种基于互反判断矩阵的互补判断矩阵排序法

引进了互反判断矩阵与互补判断矩阵之间的转换公式,介绍了完全一致性互反判断矩阵和完全一致性互补判断矩阵之间的关系,提出了3种基于互反判断矩阵和互补判断矩阵排序方法,详细地研究了它们的一些优良性质,如：强条件下保序性等,并进一步把这些方法推广到群体决策环境中,从而弥补了互补判断矩阵排序理论和方法的不足,为解决互补判断矩阵排序问题提供了新的途径。理论分析和数值结果均表明：这些排序方法具有乘法、可行、且易于计算器或计算机上实施等优点。     

模糊综合评价的两种新算法

基于模糊综合评价矩阵的不同类型,给出了模糊综合评价的两种新算法：对于数字型评判矩阵,采用指数加权算法;对于区间型评判矩阵,提出了误差分析算法,从而为现实生活中大量存在的综合评价问题提供了较完整的解决方法。     

一种基于梯形模糊数互补判断矩阵确定权重的方法

模糊互补判断矩阵是决策者通过指标的两两比较给出的一种模糊偏好形式。根据带有梯形模糊数的互补判断矩阵确定各指标的权重，通过算例说明了该方法的有效性和实用性。     

群决策中基于不同偏好信息的相对熵集成方法

研究了基于不同形式偏好信息的群决策问题.在群决策中专家根据个人的偏好,常常对决策方案集给出4种不同形式的偏好信息,包括直接反映决策方案优劣次序的序关系值和效用值,以及2个决策方案成对比较互反判断矩阵和模糊互补判断矩阵.首先给出了序关系值、互反判断矩阵和模糊互补判断矩阵3种偏好信息均转化为效用值形式的计算公式, 然后从相对熵的概念出发,提出了一种相对熵最优化的集成模型,给出了模型的解.最后进行了2个实例分析,结果表明所提出集成方法是有效的.     

不完全信息下模糊互补判断矩阵的排序方法

给出了不完全信息下的模糊互补判断矩阵及其拟一致性的定义，并研究了不完全信息下的模糊互补判断矩阵拟一致的充要条件，提出了不完全信息下模糊互补判断矩阵的最小二乘排序方法，并把它推广到群体决策的情形，最后通过一个算例说明该方法计算简洁有效．     

基于相对优势度的直觉模糊多属性决策方法

把区间数的相对优势度概念推广到直觉模糊数,再根据直觉模糊数两两比较的相对优势度构建模糊互补判断矩阵,提出一种直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到直觉模糊多属性决策中,得到一种基于相对优势度的直觉模糊数多属性决策方法．     

两种简便的模糊互补判断矩阵的调整方法

利用模糊一致矩阵的性质提出了两种便捷、易行的调整模糊互补判断矩阵的方法,讨论了这两种方法的性质,分别给出算例分析,并对这两种方法进行比较,探讨了各自的优势及适用范围.