浅议中国会计模式的职能

本文分析会计模式的职能,是指会计模式在运行过程中所产生的有利作用,包括对宏观经济发展和对微观企业经营所产生的各种作用。     

闭环供应链双渠道回收系统定价机制与协调策略

针对由再制造商、零售商和第三方回收商构成的闭环供应链回收再制造系统,基于再制造商委托第三方回收商同时回收的双渠道回收模式,在分散决策和集中决策两种情形下,运用博弈论方法研究闭环供应链的定价机制与协调策略;进而采用Rubinstein讨价还价模型及贴现因子理论进行闭环供应链策略协调分析及收益的Pareto改进;最后通过算例验证了定价机制与协调策略的有效性.研究发现,闭环供应链在采用双渠道回收模式下,系统集中决策不仅提高了各方收益,而且提高了闭环供应链回收再制造系统的整体效率.     

一种基于三角模糊数多指标信息的聚类方法

针对一类特征指标值及指标权重均为三角模糊数的多指标信息聚类问题,提出了一种新的最大树聚类分析方法。首先对三角模糊数多指标信息聚类问题进行了描述;然后依据传统的基于数值信息的最大树模糊聚类分析方法的基本思路,给出了解决三角模糊数多指标信息聚类问题的计算步骤。最后,通过算例说明了本文给出的聚类方法。     

一种基于多指标语言评价信息的聚类方法

针对一类特征指标值和指标权重均为语言评价信息的聚类问题,提出了一种新的聚类分析方法.首先对基于多指标语言评价信息的聚类问题进行了描述;然后依据传统的基于数值信息的编网模糊聚类分析方法的基本思路,在将语言短语转换成三角模糊数的基础上,给出了解决多指标语言评价信息聚类问题的计算步骤.最后,通过给出一个算例说明了所提出的聚类分析方法.该聚类方法拓宽了编网聚类分析方法在解决基于多指标语言评价信息聚类方面的应用.     

基于二元语义信息处理的最大树聚类方法

针对解决具有语言评价信息的多指标聚类分析问题,提出了一种基于二元语义信息处理的最大树聚类方法。该方法依据传统的最大树聚类分析方法的基本思想,采用二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算,并对聚类对象进行分类,具有概念清晰、计算简单、信息处理较为精确的特点。最后,通过一个算例说明了所给出的聚类方法。     

基于博弈论的企业R&D联盟形成中的信任分析

针对企业R&D联盟越来越普遍而大量企业R&D联盟在取得预期效果之前走向解体的事实,利用博弈理论分析了信任对于企业R&D联盟形成的影响.首先对信任与企业R&D联盟的概念进行了阐明,然后结合产品替代率、企业学习能力与技术溢出率分析了信任对企业R&D联盟形成的影响.分析结果表明,当信任较高时,企业结盟;当信任中等时,企业之间发生欺骗行为或结盟,这依赖于产品替代率、企业学习能力与技术溢出率;当信任较低时,企业单独研发.     

金代女真族汉文诗词中的取象思维方式

取象思维方式是源于《易经》的一种思维模式,在文学创作中有着举足轻重的作用。金代女真族的诗词受这种思维方式影响较大,他们在诗词中有的借物象吟咏雄壮豪迈的建功立业之情,有的借物象歌颂太平盛世,有的用以怀古伤今、感时伤事,有的用以抒写闲适之情。     

考虑再制造回收率的两阶段双渠道闭环供应链协调契约设计

针对由一个制造商与一个零售商构成的二级供应链结构,考虑将整个销售期划分为两个销售阶段并通过混合双渠道销售产品,提出了有效的协调契约.制造商与零售商之间存在以制造商为主导的斯塔克伯格博弈行为,运用博弈理论建立决策模型,并引入改进的收益共享契约,以解决渠道冲突问题.结果表明,制造商在保持传统渠道的同时,开辟电子渠道将导致传统零售商抬高市场价格,影响产品的整体市场需求,导致总体利润降低,且在特定策略下回收率水平较低时会引起渠道冲突.设计的批发价格与收益共享契约组合的改进契约实现了双渠道供应链的协调,并使得开辟电子渠道后供应链各成员利润达到帕累托改进,从而有效解决了渠道冲突问题.     

一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法

针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题，基于传统的数值信息FCM(fuzzy c-means)聚类算法，提出了一种新的聚类分析算法．首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题，其次提出并证明了基于区间数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理．然后根据提出的两个定理，进一步给出了基于区间数信息的FCM聚类算法的迭代步骤．最后，通过一个算例说明了给出的聚类算法．     

特征指标信息不完全的系统聚类方法

针对聚类时象特征指标值信息不完全且指标权重确定的多指标聚类分析问题，提出了一种新的系统聚类分析方法。在本文中，首先时特种指标值信息不完全的多指标聚类问题进行了描述；然后依据待统的系统聚类分析方法的基本思路，给出了书解特征指标值信息不完全的多指标聚类问题的计算步辣，其核心是通过构建并求解二次规划模型，将不完全信息转化为完全的数值信息的形式，进而通过运用系统聚类法的思路，即可得到所有聚类对象的分类结果。最后通过给出了一个算例说明本文提出的方法。