基于信息含量最大的绿色产业评价指标筛选模型及应用

绿色产业评价是发展低碳经济,实现经济、社会与生态环境可持续发展的必要环节,建立合理的指标体系是绿色产业评价的关键. 从反映绿色产业内涵的角度出发,从绿色生产、绿色消费、绿色环境三个方面海选指标,依据信息含量最大和冗余信息剔除原则定量筛选指标,构建了绿色产业评价指标体系.文章的创新与特色一是通过变异系数求解指标信息含量,遴选信息含量最大的指标. 构建了由绿色生产、绿色消费、绿色环境三个准则层26个指标组成的绿色产业评价指标体系. 二是通过变异系数筛选出各个类中变异系数（信息含量）最大的指标,保证了筛选出的指标对绿色产业评价有显著影响. 三是通过R聚类将同一准则层内的指标分类,使不同类别的指标反映不同的数据特征.避免了绿色产业评价中不同指标反映的信息重复. 四是研究表明： 最终建立的指标体系用27.7%的指标反映了98.44%的原始信息.     

基于相关-主成分分析的人的全面发展评价指标体系构建

根据 "坚持以人为本,树立全面协调、可持续的发展观,促进经济社会和人的全面发展"的科学发展观的内涵,从经济、社会、生活质量、人口素质等四个方面海选人的全面发展评价指标,根据可观测性原则初步筛选指标,通过相关性分析与主成分分析相结合的方法定量筛选指标,构建了人的全面发展评价指标体系. 创新与特色:一是通过相关性分析删除相关系数大的指标,避免了信息重复; 二是通过主成分分析删除了因子负载小的指标,保证了筛选出的指标对评价结果有显著影响; 三是研究结果表明,最终建立的指标体系用17%的指标反映了99%的原始信息;四是通过人均GDP、国民幸福指数等指标反映了以人为本、可持续发展的科学发展内涵;五是在国际权威机构典型观点高频指标基础上进行客观数据筛选的指标体系,兼具专家知识和客观实际的双重信息.     

基于因子分析的绿色产业评价指标体系构建模型及实证

建立合理的绿色产业评价指标体系是测评和规范绿色产业发展的关键。利用R聚类与因子分析相结合的定量指标筛选方法,构建了囊括26个指标涉及绿色生产、绿色消费与绿色环境3个准则层的绿色产业评价指标体系。本文的创新与特色:1通过因子分析筛选出各个类中信息含量最大的指标,保证了筛选出的指标对评价结果影响最大。2利用R聚类对同一准则层内的指标进行分类,既保证了从不同类别筛选出的指标反映的信息不重复,又保证了筛选后的指标体系能够覆盖绿色产业评价的各个方面。3通过因子分析遴选信息含量最大的指标,建立了由绿色生产、绿色消费与绿色环境3个准则层组成的绿色产业评指标体系。     

基于模糊累积函数的航迹起始问题研究

为提取杂波环境下直线航迹,提出了使用模糊累积函数进行Hough变换的方法.考虑到雷达误差对累积函数的影响,该方法以模糊函数的隶属度为累积对象,在参数空间中进行峰值的累积,使累积函数的峰值更加明显.详细描述了航迹起始的算法,并采用衰减因子保证累积函数的时效性.为验证算法,设定了杂波环境下的直线航迹,对各种雷达误差取值下的参数空间累积效果进行了仿真.仿真表明,以累积峰值和峰值显著比为衡量指标,模糊累积法能提高直线航迹检测的准确性,从而减少候选航迹的数量,减轻后续航迹验证的计算量.     

基于改进时域证据融合的目标识别

为了实现防空反导目标识别,根据证据折扣理论和证据可靠性评估的思想,提出了一种改进的时域证据组合方法。首先,提出了具有时域信息累积的信息融合模型;然后,通过基于信任度和虚假度的方法对累积的时域信息进行预处理,用可信度衰减模型和基于Einstein算子改进的冲突因子分别进行实时可靠性和相对可靠性评估;最后,基于Dempster准则和证据折扣准则对证据进行合成。仿真分析表明,该方法能够充分利用历史信息,体现了时域信息融合的动态性,能够有效处理信息冲突,具有较强的抗干扰能力。     

含趋势项时间序列持久性变点监测

针对核加权方差比率统计量不是监测从非平稳向平稳变化持久性变点一致方法的问题,通过引进一个窗宽参数,提出了一种滑动核加权方差比率统计量来监测含趋势项时间序列从非平稳向平稳变化的持久性.在非平稳原假设下给出了监测统计量的极限分布和经验临界值表,在备择假设下证明了新方法的一致性.模拟结果表明新方法具有比原方法更高的势和更短的平均运行长度,最后通过分析人民币与美元汇率数据进一步说明了该方法的有效性.     

装备效能仿真试验因子灰色关联筛选方法研究

装备效能仿真试验因子众多且分布各异,这导致仿真试验成本增加。提出了一种基于灰色关联分析的试验因子筛选方法。基于少量仿真试验样本数据,通过计算各试验因子相对于装备效能值的灰色绝对关联度,筛选出较敏感指标,从而实现试验因子空间降维,降低仿真试验成本。以某型防空导弹武器系统作战效能仿真试验因子筛选为例,验证了该方法的可行性。     

基于加权超网络模型的知识网络鲁棒性分析及应用

对知识网络的鲁棒性分析方法进行了研究.与一般的复杂网络相比,知识网络涉及两种不同类型的节点:知识和知识主体.在进行鲁棒性研究时,必须对二者进行综合考虑.为此提出基于加权超网络模型的知识网络鲁棒性分析方法,该模型可根据组织中知识与知识主体之间的映射关系将二者集成在一起.在此基础上,提出了一种关联节点删除的方法来研究知识网络的鲁棒性,并提出了度量知识网络鲁棒性的专有知识率、专有知识加权比率、知识网络抗毁性、核心领域知识网络抗毁性等指标及其分析方法,解决了知识网络的鲁棒性分析及度量的问题,并可应用于组织知识资源的安全性评估、发现易流失知识以及评价组织成员的知识重要性等方面.     

基于混合资产定价模型的中国股票市场羊群行为实证研究

结合资本资产混合定价模型市场交易因子载荷离散度指标对市场交易行为的反映,提出更加反映市场行为、具有时间序列可比性的羊群行为度量指标,并利用该指标对中国股票市场羊群行为进行实证检验,发现了沪深股市羊群行为的显著特征.     

时-频域视角下最优套期保值比率研究——基于集成EEMD-SJC Copula-GARCHSK模型

针对以往套期保值比率估计模型忽略多时间尺度价值和忽略高阶矩波动时变特征的不足，本文基于时-频域视角，将EEMD方法和GARCHSK方法引入到套期保值比率估计过程中.同时也鉴于分解后的各个时间尺度上建模结果仅能包含单一频率信息，又采用"分解-集成"思想，将各个时间尺度上的建模结果进行集成，最大限度挖掘有效信息，兼容不同时间尺度特征.基于以上工作，本文最终提出集成EEMD-SJC Copula-GARCHSK套期保值比率估计模型.采用我国沪深300期现货数据，本文进行了套期保值实证检验和分析，结果表明：无论在全样本还是样本外套期保值检验，本文提出的模型在收益、修正后夏普比率、平均套期保值比率、效用水平四个指标上明显优于对照组，但是由于集成EEMD-SJC Copula-GARCHSK模型包含了高频时间尺度信息且多目标集成的原因，在方差减少率指标上表现稍逊色.稳定性检验佐证了以上结论.本研究对于投资者优化资产配置、风险管理以及期现货间相依结构刻画等方面具有现实意义和理论价值.     

住房抵押贷款定价以及利率判断

住房抵押贷款损失分为非意愿性违约损失和意愿性违约损失,意愿性违约损失包括提前还款违约损失和到期不还违约损失。通过单个因素下计算得到的利率及其权重,可以得到住房抵押贷款的加权利率,而将所有因素及其权重放在B-S公式中得出了单笔贷款的定价利率公式,在一定条件下,定价利率是加权利率的线性函数。将此条件下的贷款政策分布因子参数作为先验信息,运用贝叶斯后验分布公式得到一个合约利率,基于合约利率与定价利率的比率,可以判别合约利率是否合理,理论及实例分析表明当比率接近1时较为合理。     

超高维删失数据的联合特征筛选方法研究

针对超高维删失数据,通过降维技术可以进行特征选取，去除大数据中的噪声数据，以便挖掘高维大数据的重要信息，进行大数据的相关分析和应用.本文提出了一种稳健的偏相关系数来进行特征筛选,并引入逆概率加权方法来处理删失,发展出一种新的联合特征筛选方法.本文利用响应变量的条件分布函数来构造偏相关性度量,可以全面地刻画其与协变量间的相关性,且相较于传统的皮尔逊偏相关系数,该度量对于响应存在异常值,厚尾分布以及异方差结构时具有稳健性.其次,基于该度量所提出的联合特征筛选方法通过投影作用来消除由协变量之间的相关关系产生的干扰作用,故能够较好地改善假阴性错误、假阳性错误及协变量的共线性问题.我们推导了该方法的理论性质,给出了快速的迭代算法,并进一步通过模拟和实例分析来考察该算法在有限样本下的数值表现.     

期刊质量等级评价的主客观信息集成方法研究

针对期刊质量等级评价问题,为了克服当前评价方法单独依赖主观评价信息或客观信息的不足,提出了集成决策者主观评价信息与期刊客观信息的综合评价方法.决策者的主观评价信息表现为等级、等级区间或者等级集合的模糊集.期刊客观信息包含总被引频次、影响因子、即年指标等数值信息.通过规范化分别将主客观信息转化为基准等级集合的模糊集.通过建立优化模型求解主客观信息的权重,以进行两类信息的集成,并得出各期刊的综合评价.     

基于区间数的预警机作战效能评估

建立了预警机作战效能评估的指标体系,提出了区间数的幂运算法则。采用区间数特征向量法确定了指标体系中定性指标的权重,采用区间数特征向量法和信息熵法相结合的组合赋权法确定了指标体系中定量指标的权重。给出了指标体系中定量指标和定性指标的规范化方法,提出了用区间数形式的加权和与加权积关系进行指标聚合的方法。最后通过算例对该方法的有效性进行了检验。     

基于信息解释能力的小企业信用评级体系构建研究

以建立商业银行小企业客户信用评级指标体系为目的,提出一种系统的小企业信用评级指标体系构建方法.检验并剔除对企业违约影响不显著的信用评级指标,提出新的指标筛选方法以剔除综合信用风险识别能力弱的评级指标.其次,通过相关分析法降低评级指标集的整体信息重叠.再次,根据信用评级指标体系识别违约状态的准确率检验小企业信用评级指标体...     

基于模型不确定性的响应曲面建模

针对响应曲面构建中模型不确定性问题,在组合建模方法的基础上,通过引入包容性检验,提出了基于包容性检验的稳健性组合建模方法(ensemble of surrogates based on encompassing test,ET-EOS)。首先,根据实际问题及各模型的特点确定子模型集,进而构建各子模型;其次,采用包容性检验筛选子模型,以消除子模型间存在的冗余信息;然后对筛选出的子模型进行加权组合,以构建ET-EOS模型。基于包容性检验,提出了稳健的组合模型,解决了模型不确定下的响应曲面构建问题。最后,结合实际案例和仿真试验验证提出方法的有效性,结果表明此方法不仅改善了模型的预测性能及其稳健性能,而且通过筛选子模型减少了建模所需的工作量。     

基于不确定群决策信息随机抽样的组合赋权法

针对多指标群决策时专家评语中存在认知不确定性时的指标赋权问题,提出一种新的组合赋权方法。借鉴证据理论的表达方式和思想,采用DICE系数表征群决策信息之间的相似性,并对专家信息进行融合;采用区间数将评语等级定量化,根据融合信息构造指标重要程度的累积概率函数;采用Monte Carlo随机抽样方法得到指标权重。该方法解决了高冲突群决策信息难以有效融合、融合后信息损失较大的问题,整个处理过程较为客观的保留了专家的原始判断;累积概率函数构造和随机抽样的过程则无需任何人为干预和判断,简洁明了。实例仿真表明了本文方法客观、可靠、简单有效,便于在计算机上实现。     

基于ET-WG和ET-OWG算子的二元语义群决策法

针对一类属性值和权重值均为语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种群决策分析方法.首先,为了便于语言评价信息的集结运算,提出了一些新的集结算子:扩展的二元语义加权几何(ET-WG)算子和扩展的二元语义有序加权几何(ET-OWG)算子,并分析了这些算子的性质.然后提出了一种基于ET-WG算子和ET-OWG算子的群决策方法,其核心是通过语言信息的集结运算,得到各方案的群体综合评价信息,从而根据二元语义信息的比较原则,得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,说明了本文提出方法的可行性和实用性.     

基于加权局部复杂不变性的时间序列分类算法

为解决现有方法对较长、复杂度分布不均序列的错分类问题,提取序列复杂度的局部信息,提出了加权局部复杂度不变性距离（WLCID）,包含复杂度局部表征和全局加权整合两个模型。利用滑窗分解序列,结合复杂度不变性距离表示方法提取局部复杂度信息;通过建立类表征模型,以类间距越大的子段对分类正确的贡献度越大为依据,通过归一化累积类间距来量化整合权重。与相似算法的对比实验表明：此方法不仅在复杂度分布不均的数据中表现突出,在大多数测试集也有较好的效果。在分类和聚类任务上精度的提升,说明方法在表示时间序列形态特征的复杂度信息上具有较好的能力。     

关于偏好信息全序化的加权TOPSIS新方法

针对通过辨识矩阵无法求取偏序集,不能进行后续的偏好信息全序化算法的普遍问题,提出了基于粗糙集的加权TOPSIS偏好信息全序化方法。首先根据属性间差异程度计算各个属性的权值,然后再对信息系统进行加权TOPSIS排序分析。克服了原算法对信息表本身的过严限制,扩大了偏好信息全序化的粗糙集方法的应用范围。最后通过在球团厂中链蓖机-回转窑系统信息表的应用验证了该方法的有效性。