熵－信息理论与系统工程方法论的有效性分析

熵－信息理论与系统工程方法论的有效性分析李习彬（石家庄军械工程学院，石家庄０５０００３）Ｅｎｔｒｏｐｙ－ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｈｅｏｒｙａｎｄａｎＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅＥｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＇ｓＭｅｔ...     

企业行为诱导模式及策略分析(Ⅱ)

企业行为诱导模式及策略分析（Ⅱ）雷明（北京大学工商管理学院１００８７１）ＩｎｃｅｎｔｉｖｅＭｏｄｅｌＤｅｓｉｇｎａｎｄＳｔｒａｔｅｇｙＡｎａｌｙｓｉｓｆｏｒＳｔａｔｅ－ｏｗｎｅｄＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅ（Ⅱ）ＬｅｉＭｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＢｕｓｉｎｅｓ...     

西北工业发展水平的量化研究

西北工业发展水平的量化研究郭菊娥（陕西财经学院）ＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅＩｎｄｕｓｔｒｙＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＬｅｖｅｌｆｏｒｔｈｅＮｏｒｔｈ－ＷｅｓｔＲｅｇｉｏｎｏｆＣｈｉｎａＧｕｏＪｕ－ｅ（ＳｈａａｎｘｉＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏ...     

网络进度－费用的联合管理

网络进度－费用的联合管理吴之明（清华大学水电工程系，北京１０００８４）ＡｎＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｏｌｕｔｉｏｎｗｉｔｈＣＰＭ／Ｔｉｍｅ－ＣｏｓｔＷｕＺｈｉｍｉｎｇ（ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８４）...     

On Some Species Extinction in the Nonautonomous n -Competing Pecies Systems

１　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＣｏｎｓｉｄｅｒａｃｏｍｍｕｎｉｔｙｏｆｎｍｕｔｕａｌｌｙｃｏｍｐｅｔｉｎｇｓｐｅｃｉｅｓｍｏｄｅｌｅｄｂｙｔｈｅｎｏｎａｕｔｏｎｏｍｏｕｓＬｏｔｋａＶｏｌｔｅｒｒａｓｙｓｔｅｍｘｉ（ｔ）＝ｘｉ（ｔ）ｂｉ（ｔ）－∑ｎｊ＝１ａｉｊ（ｔ）ｘｊ（ｔ），　ｉ＝１，…，ｎ．（１．１）ｗｈｅｒｅｘｉ（ｔ）ｉｓｔｈｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓｉｚｅｏｆｔｈｅｉｔｈｓｐｅｃｉｅｓａｔｔｉｍｅｔ，ｘｉｄｅｎｏｔｅｓｄｘｄｔ，ａｎｄｆｏｒａｌｌｉａｎｄｊｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｉｊ（…     

AHP－DSS用户接口的设计与实现

ＡＨＰ－ＤＳＳ用户接口的设计与实现周丙午，施振夏（上海华东计算所，上海２０１８００）（上海科技大学，上海２０１８００）ＴｈｅＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒＵｓｅｒＩｎｔｅｒｆａｃｅｏｆＡＨＰ－ＤＳＳＺｈｏｕＢｉｎｇｗｕ（Ｅａｓｔ...     

A Convergent Algorithm for Continuously Optimal Location Problem

１　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｍｏｄｅｌｏｆｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙｏｐｔｉｍａｌｌｏｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｉｓ（Ｐ）　　ｍｉｎｘ∈Ｒｎｆ（ｘ），ｗｈｅｒｅｆ（ｘ）＝∫Ｄ（ｕ）ｙｘ－ｕｙｄｕ，ＲｎｄｅｎｏｔｅｓｔｈｅｎｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＥｕｃｌｉｄｅａｎｓｐａｃｅ（ｎ２），ＤＲｎｉｓａｂｏｕｎｄｅｄＬｅｂｅｓｇｕｅｍｅａｓｕｒａｂｌｅｓｅｔａｎｄｉｔｓｍｅａｓｕｒｅ｜Ｄ｜＞０，（ｕ）＞０ｉｓａｂｏｕｎｄｅｄｉｎｔｅｇｒａｌｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｉｔｉｓｊｕｓｔｓｉｍｉｌａｒｔｏ…     

Stability of Control Model of Investment

ｎｔｈｅｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ,ｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｏｆｔｈｅｓｔｏｃｋｏｆｆｉｘｅｄａｓｓｅｔｓｉｓｄｉｓｃｒｉｂｅｄａｓｔｈｅｆｏｌｏｗｉｎｇｓｙｓｔｅｍ［１］：Ｋ（ａ,ｔ）ｔ＋Ｋ（ａ,ｔ）ａ＝－μ（ａ,ｔ）Ｋ...     

PC-Easy and Its Application

ＰＣ－ＥａｓｙａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＰＣ－ＥａｓｙａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ￥ＬＩＳｈｉｈｕｉ（ＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓＤｅｐｔ．ｏｆＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，０３０００６）ＨＵＩＳｈａｏｗｅｎ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆Ｉｎｆｏｒ...     

The Moreau-Yosida Approximation of a Piecewise C~2 Convex Function

１　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＬｅｔｆ∶Ｒｎ→Ｒｂｅａｎｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｂｌｅｃｏｎｖｅｘｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｍｉｎｘ∈Ｒｎｆ（ｘ）．（１）Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍｉｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｍｉｎｘ∈ＲｎＦλ（ｘ）,（２）ｗｈｅｒｅＦλ∶Ｒｎ→ＲｉｓｔｈｅｓｏｃａｌｌｅｄＭｏｒｅａｕＹｏｓｉｄａａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ［１］ｏｆｆ,ｗｈｉｃｈｉｓｄｅｆｉｎｅｄｂｙＦλ（ｘ）＝ｍｉｎｙ∈Ｒｎｆ（ｙ）＋１２λ‖ｙ－ｘ‖２,　…     

企业产品评价与决策新方法及其应用

本文讨论了传统企业产品评价方法的局限性。利用数据包络分析方法建立了企业产品评价与决策新模型，设计了其评价指标体系与决策分析步骤，并给出了方法的实际应用案例。     

考虑决策者偏好的洪水灾害模糊聚类迭代评估模型

决策者偏好对洪水灾害的评估结果有重要影响.传统的评估方法可能会出现次要指标权重过大的情况,难以有效体现决策者偏好对评估结果的影响,为此将模糊聚类迭代模型推广到考虑决策者偏好的情况,并给出单一偏好条件下的理论解,提出了基于决策者偏好模糊聚类迭代模型.在该模型中,通过增加一个松弛因子构造一个增广拉格朗日乘子添加到模糊聚类迭代模型的目标函数中,将体现决策者偏好的不等式约束转化为等式约束,并依此求出该偏好条件下权重向量的解析解,可为考虑决策者偏好评估方法的研究提供理论依据;再根据样本特征值矩阵与解得的最优权重向量求出各样本的灾情综合评价值,结合最优隶属度矩阵确定各样本所属洪灾等级,各等级内部样本依据灾情综合评价值排序.该模型直接利用样本特征值矩阵对洪灾样本灾情大小进行识别,降低对最优隶属度矩阵的依赖性,使得排序结果更准确合理.最后,将该模型应用于2013年四川省部分地区洪水资料,验证了考虑决策者偏好模糊聚类迭代模型的理论结果,灾情综合评价值法的排序结果比传统的类别特征值法更合理.     

综合评价问题的系统分析

运用模糊数学的思想方法 ,对含软指标的综合评价问题 ,由原始评价信息的提取与处理 ,到综合评价结果及其分析的全过程 ,进行了系统分析 .首次提出集化函数的集化准则及其抗干扰功能和丰富综合评价结果的基本途径 .还提出对参评样品集整体质量状态及对评价人集的评价水平与异常性的定量评价方法 .从而为评价组织者提供了选用评价方法的依据 ,也为评价组织者全面正确认识、分析、运用所得评价结果 ,以及在宏观上提出导向性意见 ,提供了丰富的定量信息 .     

FPR-UTAHP评价方法在农户小额信贷信用评级中的应用

从我国小额信贷的实践出发, 建立了农户信用等级评价的指标体系, 利用不确定层次分析法（UTAHP）确定指标权重.给出农户小额信贷信用等级中5个相对应的标准模糊状态向量,应用模糊数学构建农户信用等级的模糊模式识别模型,为农户信用等级的评定提供一套科学可行的方法.最后通过案例分析,表明该方法在实际运用中是有效的.     

模糊情形下基于贝叶斯网络的可靠性分析方法

确定性的可靠性分析方法在描述模糊情形下的逻辑门与事件时表现出了局限性.为能在模糊情形下进行可靠性分析,利用贝叶斯网络对不确定性问题具有良好描述能力和推理能力的特点,提出一种基于贝叶斯网络的可靠性分析方法.该方法在采用贝叶斯网络进行系统可靠性建模基础上,提出了一个重要的概念:置信割集;并给出了计算强割集的算法.这种基于贝叶斯网络的可靠性分析方法能较好地刻画系统中存在的模糊性,丰富了割集理论,使可靠性分析更加接近实际.最后,举例说明了算法的有效性.     

模糊神经网络在决策专家系统中的研究与应用

解决知识“瓶颈”问题是拓宽专家系统应用领域的关键技术。在运用模糊集合理论的基础上 ,给出模糊决策规则定义 ,根据模糊神经网络理论 ,提出一种实现规则决策的层次型模糊神经网络 (FRDNN) ,设计 4类不同属性的神经元 ,结合开发的实用GSM网络优化专家系统的知识的特点 ,从“决策域”观点仿真分析并通过实例验证FRDNN的可行性 ,为解决实用专家系统的知识获取提供了新思路     

模糊回归参数估计方法及应用于景气对策信号分析

模糊回归采用样本模糊数 (Xi,Yi)来对模糊回归参数进行估计 ,其中 Yi为观测模糊数 .本文认为一般模糊参数 A的估计方式不能真实地表达出样本所蕴含的信息 ,因而另行设立了一套模糊参数估计方法 ,此法对样本的解释方式将更为合理 ,且估计的过程也比线性规划简便 .本文还举出了该方法应用于景气对策信号分析的一个实例.     

基于改进的模糊C-均值的分级递减聚类算法

提出了基于改进的模糊C-均值的分级递减聚类算法,利用改进的模糊C-均值聚类算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类数数据集的聚类。实验结果表明,本算法对未知类数、具有高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛快的特点,且对于类数较多的数据集,本算法也是一种快速聚类算法。     

基于模糊聚类分析的证据组合

针对证据理论Dempster Shafer（D-S)组合规则存在的不足,考虑辨识框架的非完备性,提出一种基于模糊聚类分析的混合证据组合方法。该方法利用Pignistic概率距离构建证据间的模糊相似矩阵及聚类有效性指标,通过传递闭包法对证据进行最优聚类及可信度求取,对证据进行修正后,采用D-S规则对同一类中的证据组合,利用统一信度函数组合方法对不同类中的证据进行最终合成。仿真实验表明了所提方法的合理性和有效性。     

引导函数支配的进化模糊聚类算法

建立了多维属性样本的模糊聚类目标函数.构建了引导进化算法收敛的指数函数曲线模型,给出了模型的参数计算方法.设计了一种具有全局变异和局部变异算子的进化模糊聚类算法,根据全局变异前后个体适应度值和分量值的变化趋势,实现定向变异,并给出了算法的种群进化策略.选择文本分类和点聚类计算实例,实验表明,设计的引导函数是有效的.进化模糊聚类算法具有较强的局部寻优能力,在收敛速度和聚类精度方面优于比较的遗传模糊C-均值聚类等算法.