银行的信贷决策机制（一）——信贷市场为不完全竞争情形

本文研究了信贷市场处于不完全竞争情形下的信贷决策机制，对于完全信息情形给出了信贷决策机制的设计；针对不完全信息情形提出了信贷决策模型和机制的最优性条件，讨论了信贷决策机制的若干性质．本文的研究工作是基于对风险刻画的“均值保持展形”概念的．     

基于语言偏好的群体决策的软解法

群体决策模型用于支持系统或专家系统，面临的两个问题是：自然语言与机器语言的匹配以及模型解与决策者意向交融．本文在许多学者大量工作的基础上，试图提出群决策的软化求解模型．主要提出两方面的结果：一是多准则语言偏好的综合；二是采用模糊匹配方法和语言变量的软算法将个人语言偏好聚集为群体可接受决策解．最后给出实例计算以说明操作步骤．该模型可用于人－机交流式ＧＤＳＳ或小群（７～１２人）会议支持系统的软件设计     

基于三支决策的密度敏感谱聚类

将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。     

棉纺厂管理信息系统的研制

本文根据开发CTU-JMS管理信息系统已取得的成功经验,介绍CTU—JMS管理信息系统的运行环境;总体规划中运用的两种设计策略——“由顶向下”分析法和“由下至上”分析法;MIS中建立大型基础数据库采用的主要技术;MIS决策管理层的形成以及生产经营决策子系统的技术特点。为推进我国的纺织企业管理信息系统的开发和实现现代化管理作了探索。     

A parable of two princes: An effective approach to national development

The paper compares two opposite strategies for national development: (1) initially optimum policies in the absence of a strong feedback system and (2) initially poor policies with a strong feedback system. The strong feedback system is essentially a real-time information system designed to support national development. A number of principles or guidelines for implementing such a real-time information system are presented. The entire approach is based upon the viable system model of Stafford Beer.     

基于最小矩阵距离准则的一种群体决策方法

在分析了基于层次分析法的群体决策方法的类型、评价准则后,提出了一种基于最小矩阵距离准则的群体决策方法。该方法应用一个矩阵空间上的距离公式,将求群体判断矩阵的问题看成为求与各个体判断矩阵的距离之和为最小的矩阵的问题,然后又进一步等价为目标规划问题。该方法比较直观可信,因而容易说服各评判者接受由该方法得到的群体判断矩阵。     

决策支持系统中的超媒体集成技术

目的 研究决策支持系统中的超媒体集成技术,方法 引入动态超媒体的概念,将结点,链接和链接标记扩展为虚拟确定,动态计算和过滤。利用显示子系统和控制子系统的构造超媒体引擎。结果 通过动态计算,超媒体引擎能够使用连接规则生成超媒体表示,并将其动态迭加到决策支持系统中的知识组件中。结论克服了现有超媒体技术的不足,从而用户能够借助超媒体引擎,访问各种动态信息。     

规避道德危害的信贷决策机制

研究了在不完全信息的信贷市场中,规避风险厌恶型企业道德危害的信贷决策机制,考察了在该机制中贷款利率、抵押品需求量和信贷配给对规避企业道德危害的作用．提出了这种机制作用下均衡的贷款合同应满足的一些性质．     

多个从方主从对策的仿射型诱导策略

讨论当主从对策中存在多个从方时,主方对多个从方的诱导策略的设计问题．给出了最优诱导策略和可诱导域的定义,研究了仿射型诱导策略的存在条件及解的结构形式,并探讨了当主方只具有对从方决策的部分观测时的诱导问题．     

用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法

提出了一种用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法．该方法基于粗集理论的简化和决策矩阵．首先从知识表示系统中消除冗余属性,产生简化表,形成简化的知识表示系统,提高学习的有效性和精确性．然后从简化表中推导出决策矩阵,通过决策矩阵获取最小决策规则,计算包括所有必需属性的简化集合,给出计算最小决策规则和计算多重简化的算法．最后由相应的简化对最小决策规则进行分组形成多重知识库,给出产生多重知识库的算法．