一类企业兼并行为过程的时序特征

企业兼并行为对于经济的发展有着重要的推动作用,研究其运动规律有助于加深对企业兼并行为的了解和控制。该文应用随机过程中的泊松过程对一类企业兼并行为进行分析;对其兼并过程进行数学建模;揭示了企业兼并过程中的数学规律,并对模型中的各种参数的实际意义进行了探讨。     

基于Cox模型的移动通信行业中低端客户流失预测研究

文章将Cox模型运用于客户流失预测研究中,通过对中国移动通信某分公司提供的历史数据的研究,计算出每个客户的生存概率,并按照生存概率从小到大排序,等分为10组,实际流失的客户基本上都落在第1组中,覆盖率达到89%以上,运营商只对原来客户的10%进行维护与挽留,大大减少了工作量和挽留成本。该方法用于移动通信行业的客户流失预测中有很好的效果。     

一种具有半动态候选列表的蚁群算法

文章在ACS算法使用的最近邻候选列表的基础上,应用受限生成思想,设计了一种半动态的候选列表生成机制,使得蚁群对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力;运用该方法改进了基本蚁群算法,优化了AS算法的搜索过程;同时,通过仿真实验对比具有半动态候选列表的AS算法与AS算法在计算TSP问题时的结果,验证了算法优化的有效性.     

基于技术进步和信息不对称的证据合成研究

证据理论著名的Dempster-Shafer合成公式忽视了证据信息源的主观差异性,导致其在应用中存在一些不合理性.本文初步研究了不同专家意见在决策中的分配、组合问题,提出了基于技术进步和信息不对称的动态证据合成规则,在设立专家权威系数和时间序列信度分配函数的基础上实现了新的合成法则.实例分析表明,新的合成公式比较符合直观和常理,并较好地解决了冲突证据的合成问题.     

一种软件开发资源的优化和再分配模型

根据Putnam估算模型,结合软件模块化开发方法,利用非线性决策理论提出一种软件开发资源的优化和再分配模型。该模型首先计算出在资源有限的前提下,每个模块应该分配的最佳资源以及应该能够达到的最优生产率。然后在开发过程中,动态检测各个模块的实际生产率并与其最优生产率进行比较,适时调整各个模块之间的资源,使得全局劳动生产率最优。最后通过仿真实例说明了该模型的有效性。     

面向复杂问题的贝叶斯网建模方法

面向复杂问题的贝叶斯网的建模是一项系统工程,必须遵循一定的流程和方法。建立了面向复杂问题的贝叶斯网建模流程,分为问题分析,模型设计与模型测试三个阶段。阐述了每个阶段所应完成的任务和解决方法,并在模型设计阶段,提出了将专家知识和数据融合的贝叶斯网构造方案。最后总结了建模过程中的简化原则。     

基于一致规则的知识约简方法

粗糙集理论应用于决策表知识约简的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下,通过寻找最佳知识约简导出问题的决策和分类规则。传统方法多是基于知识分类的相对知识约简研究,算法较为复杂;文章从决策规则本身出发,依据规则的一致性进行算法设计,方便快捷地实现了决策表的属性约简和属性值约简。     

基于投影寻踪的组合评价方法研究

以理想解法和灰色关联度分析法为基础进行组合,得到的组合评价方法能够提高评价结果的有效性。在该组合评价方法的研究中,常规的作法是对指标组合权重的运用主观赋值法,组合的偏好系数、灰色关联度的分辨系数采取人为赋值法,没能充分挖掘组合评价方法的优势。针对此问题,提出用投影寻踪法构建处理组合评价法的优化模型,运用实码加速遗传算法处理该非线性优化问题,所得的指标权重为客观权重,同时得到确定组合评价法组合偏好系数和灰色关联度分辨系数的新方法。实例表明,基于投影寻踪的组合评价方法具有科学性和客观性。     

粗糙集数据分析的计算方法

粗糙集理论是用来分析模糊或不确定性数据集的较新的数学工具 ,根据粗集理论的基本概念 ,系统地给出了一套计算方法 ,并根据属性的重要性为求解属性的最小或次小相对约简设计了一种新的启发式算法 ,文章还给出了任意属性集的全部约简个数的最大值 ,为简化求解全部约简过程提供了帮助。