层次分析法中几种标度的比较

提出了用保序性、一致性、标度均匀性、标度可记忆性、标度可感知性、标度权重拟合性等标准,综合评价层次分析法中的不同标度;并用上述标准对现有的几种标度进行了比较,结论是:对单一准则下的排序,各种标度法都具有保序性,因而建议使用1～9标度;对精度要求较高的多准则下的排序问题,建议使用指数标度e0/5～e8/5或e0/4～e8/4.     

证券市场的标度理论及实证研究

运用分形理论探讨证券市场的自相似性与标度不变性 ,分析三种标度指数 ,即自相关指数、Hurst指数、基于 DFA算法的标度指数 .基于标准差时间序列改进 Hurst指数 ,将 DFA推广为动态递推算法 .利用三种标度指数对国内沪深股市进行实证研究 .结果表明 ,沪深股市收益率均不服从正态分布 ,在跨时间尺度的股价指数之间存在着相关性 ,表现为分形时间序列 ,说明其背后所隐含的政策导向影响中国股票市场的特征 .     

再论AHP中的指数标度法

对指数标度法的客观差别判断矩阵提出了两种扰动形式, 据此分析了扰动前后的排序权向量和排序结果之间的关系, 改进了文[1]中的某些观点, 提出了指数标度法的几点新好处。     

无标度网络拓扑结构非均匀性研究

利用网络结构熵定量分析了无标度网络拓扑结构的非均匀性.通过引入度秩函数,解析地给出了无标度网络的网络结构熵.研究发现当标度指数大于2时,无标度网络的网络结构熵仅与标度指数有关,与网络规模及最小度无关.在给定网络规模及最小度条件下,无标度网络的网络结构熵在标度指数等于1.7附近取最小值,即此时网络最不均匀,当标度指数大于1.7时,无标度网络的网络结构熵随标度指数单调递增.     

层次分析法的标度研究

近年来，由美国著名的运筹学家Ｔ．Ｌ．Ｓａａｔｙ所提出的一种实用的决策方法——层次分析法在我国得到了广泛的应用。但是，在实际应用中，根据Ｓａａｔｙ给出的判断标度进行两两比较、构造判断矩阵，有可能导致排序上的错误的结论。     

中国股票市场的标度突变现象及其特征研究

以上证指数为例,运用MF-DFA方法对其进行多重分形消除趋势波动分析.结果发现该时序在整个标度范围上存在交叉突变现象,其交叉突变点将整个时间标度分为两个部分,每一部分具有不同的多重分形特征及标度指数.进一步地,对每一部分多重分形特征成因进行分析,发现股票市场的多重分形特征是由波动的相关性及厚尾的概率分布共同作用的,其中收益序列的波动相关性是形成多重分形特征的主要原因.最后,提出股票市场监管的几点启示.     

基于0.1～0.9标度的AHP再研究

在文献［1］的基础上再次讨论0.1～0.9标度,指出0.1～0.9标度是一种比较符合中国人思维习惯的简便实用的判断尺度;对基于这种标度的判断矩阵,通过巧妙的数学变换,使AHP的一致性问题得到妥善解决。最后给出应用算例。     

多标度投资组合绩效度量非系统误差及校正

传统投资组合夏普比率的测度独立于时间标度选择. 利用沪深300指数实证发现, 投资组合的夏普比率与时间标度存在关联, 基于基准标度推导获得的多标度夏普比率存在非系统性误差, 导致资产组合绩效度量产生偏差. 在此基础上, 研究探讨了引致夏普比率非系统误差的原因, 提出基于泰勒和二项式展开的夏普比率误差函数用以校正非系统误差, 为跨期投资组合绩效的准确度量提供支持.     

层次分析法中数字标度的选择与评价方法研究

针对目前在AHP 中常用的各种数字标度,指出了专家语言描述与数字标度之间的不一致性,并提出数字标度的选择与评价应该从其与自然语言描述的符合程度出发,以能够准确表达专家的语言表述作为衡量标准.其次,给出了一类数字标度模型,其基本上可以涵盖目前常用的数字标度.最后,基于合理的语言逻辑假设,给出了一种一般性的评价方法,以便于决策者在实际应用中选择适当的数字标度进行决策,降低了由于数字标度选择不当而带来的决策偏差.     

基于无标度网络的应用层组播仿真

最新的研究表明,Internet网络中节点的连接度服从幂律分布,且具有无标度(scale-free)特性.基于无标度网络模型建立的网络仿真能够更真实的反映在互联网中应用的演化特征.基于对无标度网络的研究,提出了一种基于对数关系的改进的非平稳增长模型,在此模型基础上建立了基于gossip协议的应用层组播(ALM)的模拟仿真.仿真结果表明,与常用的随机网络模型比较,提出的基于无标度网络的模型与互联网的实际情况更吻合;与Planetlab实验床试验和实际测量数据分析比较,基于无标度网络的仿真可以有效模拟大规模网络上的应用.     

一类大规模不可分系统的分解算法

讨论了一类大规模不可分系统的优化问题。提出了一种3级递阶优化算法。该算法首先把原问题转化为可分的参数优化问题，然后再从参数优化问题的解集中挑出原问题的最优解。建立了算法的理论基础，证明了算法的收敛性。对3个例子的仿真结果表明算法是有效的。     

基于模糊贴近度的企业生命周期判定方法

在分析企业生命周期理论现有研究结果的基础上,提取了企业生命周期各阶段的特征。针对企业生命周期各阶段特征本身的模糊性,通过基于模糊贴近度的TOPSIS综合评判方法给出了一个具体企业属于生命周期某一阶段的判定,其结果对于企业生命周期理论在企业诊断和战略管理等领域的广泛应用具有重要的支持作用。     

不确定条件下最优投资时机和最优投资规模决策

运用实物期权理论, 通过求解不变产出和可变产出条件下企业最优投资时机和最优投资规模的解析表达式, 比较研究了两种不同条件下同时选择最优投资时机和最优投资规模的决策问题. 研究表明, 不确定性增大了企业的等待价值, 企业将推迟投资, 增大投资规模; 最优投资规模仅与预期市场需求的不确定性相关, 与反映市场需求的某一个实现值的大小无关; 可变产出条件下, 企业具有更大的投资临界值和更大的投资规模. 不确定性降低了企业产能利用率, 导致了过度投资的存在; 同时, 在可变产出条件下企业的产能利用率更低.     

基于高斯混合模型图像局部自适应去噪算法

针对传统阈值小波去噪方法未考虑小波域尺度内和尺度间系数相关性的问题,采用基于小波域统计模型的新型去噪方法,图像小波域的先验统计模型采用高斯混合尺度模型。在计算信号的协方差矩阵时,对图像分块并用椭圆窗滑动求局部协方差矩阵,以达到局部自适应的去噪目的。实验表明,该方法与在子带内求协方差矩阵的方法相比,去噪效果有所提高。     

Empirical mode decomposition using variable filtering with time scale calibrating

A novel and efficient method for decomposing a signal into a set of intrinsic mode functions （IMFs） and a trend is proposed. Unlike the original empirical mode decomposition （EMD）, which uses spline fits to extract variations from the signal by separating the local mean from the fluctuations in the decomposing process, this new method being proposed takes advantage of the theory of variable finite impulse response （FIR） filtering where filter coefficients and breakpoint frequencies can be adjusted to track any peak-to-peak time scale changes. The IMFs are results of a multiple variable frequency response FIR filtering when signals pass through the filters. Numerical examples validate that in contrast with the original EMD, the proposed method can fine-tune the frequency resolution and suppress the aliasing effectively.     

基于中观尺度的产量-土地质量指数方法初探

长期以来,土地可持续利用评价乃至基本的土地评价方法通常是静态的,评价结果是结论式的,与土地利用者的实际需求脱节,科学研究和成果应用被人为分割。Bouma等人提出的产量—土地质量指数方法不仅反映了土地可持续利用的农业生态内涵,其评价结果也是动态的,是不同利用方式下土地产量、经营风险和水土资源质量的组合,从而把研究和应用有机地结合。但是这种方法存在的最大缺点是需要长期大量的观测数据,使得其应用受到严格的限制,难以推广。因此依据其理论基础,立足于中观尺度,从社会经济的角度出发,改进并构建了产量—土地质量指数模型框架,该模型需要的数据较少,以社会经济的统计数据为主,因此还可对社会经济可持续性作进一步分析。参7。     

考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.     

Wavelet inverse scale Space for image restoration

This paper proposes a model for image restoration by combining the wavelet shrinkage and inverse scale space (ISS) method. The ISS is applied to the wavelet representation to modify the retained wavelet coefficients, and the coefficients smaller than the threshold are set to zero. The curvature term of the ISS can remove the edge artifacts and preserve sharp edges. For the multiscale interpretation of the ISS and the multiscale property of the wavelet representation, small details are preserved. This paper illustrates that the wavelet ISS model can be deduced from the wavelet based on a total variation minimization problem. A stopping criterion is obtained from this minimization in the sense of the Bregman distance in the wavelet domain. Numerical examples show the improvement for the image denoising with the proposed method in the sense of the signal to noise ratio and with fewer details remained in the residue.     

小规模TSP边集裁剪策略研究

由于旅行商问题的计算复杂性,随着问题规模的扩大,精确算法逐渐不能在较短的时间内得到或不能得到问题的全局最优解.通过对该类问题的高质量优化解与全局最优解之间关系的分析,基于概率统计原理建立了问题的简化初始边集,并在分支裁减法中应用了合理的动态上界调整,新建立的混合分支裁减法实现了对小规模旅行商问题的快速精确求解.