(Ga-Ga)模型最佳样本容量确定方法

本文讨论了在形状参数β0已知,尺度参数θ0未知的情况下Gammer分布共轭于Gammer分布模型下的二行动线性决策问题的抽样净益(ENGS)的计算公式以及最佳样本容量的确定方法.     

非线性时滞不确定系统的保性能控制

叙述了一类给定线性二次性能指标函数的中立型非线性参数不确定系统的保性能控制问题．这些参数的不确定性是实时变范数有界的,并且状态时滞是一个常量．问题就在于设计一个使闭环系统渐近稳定,且对于所有允许的不确定性和时滞,闭环系统线性二次性能指标都不超过一个给定的上界的状态反馈控制律．基于线性矩阵不等式,Lyapunov方法给出了控制器存在的两个判据．最后给出了一个仿真示例说明该文方法的有效性．     

总体分布相等的统计决策分析

本文将两总体及多总体分布相等的非参数假设检验问题转化为寻求最优决策函数的统计决策问题．     

非线性模型参数有偏估计的一种改进

讨论了非线性模型Y=ax^b的对数线性化回归方程参数的普通最小二乘估计．指出估计无效的原因是对数线性模型的随机误差具有异方差性质．运用二步加权最小二乘法改进了参数的估计．并在模拟试验中证明了其优越性．     

GL算法在线性回归模型的权值计算中的应用

传统的最小二乘估计在处理含有异常值的线性回归模型的估计问题时拟合得往往不好,根据GL算法给出稳定加权最小二乘优化的参数的估计法．并结合实例进行回归分析,验证该方法的高精度和高效率．     

基于XML的案例表示和自学习案例检索模型的研究

介绍了基于案例推理的方法及其过程,给出了基于XML的案例表示和检索策略利用相似度的自学习案例检索模型.这种案例表示和检索方法实现了分布式的案例存储与检索,缓解了案例检索时间随案例数目呈线性增长的问题,加快了检索速度,为解决缺乏理论基础的复杂领域的决策问题提供了新的思路.     

二次型离散系统的最优化条件

本文给出了线性二次型最优离散系统的必要条件，同时还给出了二阶离散系统最优闭环极点的充分必要条件，所得的结果有益于闭环极点的最优离散系统的设计．     

一类群体交叉决策的联合最优解的存在性

对一类群体多目标交叉决策问题的联合最优解的存在性进行了初步探讨．交叉决策是具有冲突特征问题，也可以说是广义对策问题，它的引入背景来源于具有冲突的经济均衡问题     

多目标规划的有效解集和弱有效解集的一些性质

本文讨论多目标决策问题线性加权求解法的推广,即通过求非线性规划问题■即(p为正整数)的最优解集R_(sp)~*来寻求多目标问题的有效解集Re和弱和效解集Rwe。我们证明了: 当R为紧致凸集,f(x)为R上的连续的凸向量函数时,有■如果进一步假设f(x)是双连续的,那么■     

域上二维线性半群的同态

在域上二维线性群同态已被[1]刻画的基础上,全面描绘了域上两个独立的域上二维线性半群之间的同态形式.     

基于一种混合算法的分类规则挖掘

在分析决策树算法及遗传算法的基础上,提出了一种将两种算法结合起来挖掘分类规则的新方法.实验证明,它不仅解决了数据挖掘中的“碎片”问题,同时还提高了分类的准确率.     

考虑顾客收货时间的两层车辆路径优化问题

考虑了包含顾客收货时间的两层车辆路径问题,构建了相应的混合整数规划模型,并考虑了最小化总成本和总运输距离等不同的目标函数。通过对两层车辆路径优化模型实验数据的分析,揭示了其优于单层车辆路径模型的特点,并分别分析了顾客需求、顾客收货时间等因素变化对规划决策的影响,为实际车辆路径优化问题提供了管理启示。     

决策树在风险决策中的应用

阐述了风险决策中的决策树问题,举例分析了决策树如何为决策者提供最优方案.     

线性二级规划的基本性质

本文在不用约束规格和不假设容许集有界的条件下,对一般的线性二级规划模型讨论了解的最优性条件和基本性质,所得结果大大推进了Bard等人的工作,其中解的最优性充要条件是首次提出来的。     

带概率层次分析法在多指标决策中的应用

传统风险型决策主要是单指标带概率型决策,常用的解决方法有：均值法、方差法、变异系数法和满意度法等。文中在传统风险型决策问题上同多指标风险型决策问题,提出采用带概率的层次分析法来解决,并给出一实例来说明带概率层次分析法在多指标风险决策中的应用。     

基于估计相对位置的方案排队法在风险决策中的应用

用于解决风险型决策的传统方法有：期望值原则、最小方差原则、标准差系数原则、满意原则及最大可能原则第五种方法，但采用不同的方法得到的结果并不完全相同。为了克服传统方法的不足之处，提出了基于估计相对位置的方案排队法来解决风险型决策问题。     

基于DBT分类算法的银行贷款风险评估

银行贷款风险评估一直是金融界高度关注的主要问题,现有方法主要包括K-means聚类、BP神经网络、简单决策树、VAR方法等多种风险评估算法。但对于客户属性值缺失的案例,上述方法就很难达到良好的效果。为了解决属性值缺失的风险评估问题。提出了一种基于贝叶斯决策树算法的贷款风险评估算法（DBT ）,实验结果证明了该算法的有效性。     

基于灰云的改进白化模型及其在灰色决策中应用

针对传统的灰色决策中白化函数在处理复杂决策问题时的缺点,研究了基于灰云的改进的白化模型及其决策应用。首先概述了传统的白化模型及其缺点,提出了一种集成灰性和随机性的灰云模型,给出了灰云数字特征和正态灰云模型生成方法;然后给出了替代传统的白化函数的基于灰云的灰数白化模型;最后给出了基于正态灰云的灰数白化模型在灰色聚类决策中的应用,并通过实例验证了该方法的有效性。     

决策树分类ID3算法研究

分类是数据挖掘的重要内容之一,在许多领域得到广泛应用,现已有多种分类方法,其中决策树分类法在海量数据环境中应用最为广泛,本文分析了决策树分类ID3算法的原理,给出构造决策树的基本算法,指出ID3算法构造决策树的优缺点,针对ID3算法倾向于取值较多的测试属性的缺点,引入一个参数来约束属性选择,给出一种优化算法．     

泊松过程和排队论在银行排队问题中的研究

银行排队现象屡见不鲜,如何缓解和控制银行的排队问题一直是顾客和银行管理者共同关心的问题.基于泊松过程和排队论处理银行排队问题,确定当前银行所需的服务窗口数目,理论计算结果与银行当前的实际情况相符.验证了二者的结合是解决银行排队问题的一种实用新途径,且能够为银行的窗口数目设置、最优系统问题提供决策支持.