改进的标准模糊神经网络的工程造价快速估算

在对影响建筑工程造价因素分析和标准模糊神经网络结构分析的基础上,通过增加输入层与模糊层之间的权值v,加入规则的重要度γ,对标准模糊神经网络进行了改进,并建立基于改进的标准模糊神经网络的工程造价快速估算模型。将基于这种结构的模糊神经网络的工程造价快速估算模型应用于建筑工程的投标报价中,从仿真结果可以看出该网络模型学习时间较短,学习速率较快,精度较高。     

基于模糊预测的建设工程单方造价快速算法研究

基于模糊理论和指数平滑预测相结合的方法,给出了以预测单方造价为基础的投标工程单方造价快报算法。其算法具有普遍的应用价值。     

基于T-S模型的自适应多变量模糊预测控制

针对多变量非线性系统的控制问题,提出了一种具有良好控制效果的模糊预测控制方法。首先采用快速聚类法和递推最小二乘法辨识得到非线性系统的T-S模型,然后对系统进行线性化,并基于线性化的模型设计模糊广义预测控制器并对非线性对象进行在线自适应控制。对一个带时延的强耦合二变量非线性对象进行仿真,结果表明对于具有时变性的非线性系统,该方法具有很好的控制效果。     

基于人工神经网络模型的船舶油污损失估算

将人工神经网络理论引入了船舶油污损失赔偿额的估算中，通过从历史船舶溢油事故案例库中选取了十组样本数，以污染损失赔偿额与影响因子集作为训练样本，建立了船舶溢油事故污染损失额估算的人工神经网络模型，并对人工神经网络模型进行仿真训练学习，并将训练好的神经网络应用于对相关案例的估算．研究结果表明应用人工神经网络方法进行溢油损失估算结果客观、可靠，为船舶油污索赔和环境保护提供了有力的理论依据。     

果园土壤贮水量神经网络估算模型研究

利用神经网络对土壤水分进行预测时，一般需考虑多个因素（如气象因素和土壤特性等），需测量多种参数值。神经网络模型只以0～100cm范围内各层的土壤含水量为输入变量，对0～180cm土层的土壤含水量进行了预测，并与Biswas估算模式的预测结果进行了比较。结果表明：神经网络方法具有很高的预测精度，预测值的相对误差在-4．26％～3．22％；Biswas估算模式的预测效果较差，预测值的相对误差在-11．87％～7．95％。由此可见，该神经网络模型具有较强的便利性和实用性，可用于对本地区果园的土壤墒情进行估测。图8，表2，参14。     

基于作业成本法的参数成本估算模型与方法研究

指出了目前参数成本估算对生产耗用资源市场价格的波动考虑不充分、所用历史成本数据缺乏真实性与可比性、对成本形成原因不能识别和反馈控制等缺陷.依据作业成本法“产品消耗作业,作业消耗资源”的思想,建立了从产品属性确认开始,经过作业动因、资源动因、再到作业成本、产品成本的参数成本估算模型.给出了运用主成分分析对产品主要特性指标降维的方法,运用径向基函数神经网络构建了作业估算关系(AER),并进行了案例分析.     

用模糊BP神经网估算小卫星成本

提出了用BP神经网对卫星成本进行二维估算 ,即先求出样本点集扩散到控制点集中的模糊数 ,然后将对应同一控制输出变量的控制输入变量的模糊数作为学习样本 ,让BP神经网进行学习。学习后的BP神经网就能在给定输入变量的情况下 ,估算出输出变量。最后 ,给出了小卫星成本的质量和定点精度模糊BP神经网估算的实例 ,取得了满意的结果。     

基于风险分析的项目工期的估算方法研究

提出一种方法,从分析影响项目工期的风险因素出发,确定其分布,并确定各风险地各活动的影响,在此基础上确定项目工期,通过多次模拟确定项目工期的概率图,最后确定项目工期的分布和期望,该方法比传统的PERT方法有了更大的改善,该方法还可以方便地判出各风险因素所起的作用的大小,为控制项目主要风险提供了一种科学的方法。     

基于T-S模型的扩展型模糊神经网络及应用

针对基于T-S模型的模糊神经网络的局部逼近缺陷,提出了一种基于T-S模型的扩展型模糊神经网络,从训练样本特性和网络结构两个方面来提高网络模型的泛化能力.利用先验知识和模糊推理的方法对样本集进行分析和分类处理,使样本集更加规范;并采用模糊规则推理动态调整正则项系数的方法来减小网络结构.仿真结果表明,所提出的网络具有更快的收敛速度和良好的泛化能力.     

基于C-R模糊模型的非线性预测控制

Cao和Ress提出的模糊模型（称为C-R模糊模型）由模糊推理和局部线性解析模型两部分组成，用隶属函数加权局部模型构成系统的全局非线性模型。本文提出了一种新的结构上与阶跃模型相类似的C-R模糊阶跃模型。并用DMC动态矩阵控制算法，求解基于该模型的非线性预测控制问题，得出了预测控制算法的解析形式，该方法克服了一般非线性预测控制算法求解困难的缺陷。     

基于代价时间Petri网的合同网模型研究

提出一种扩展了价格信息的时间Petri网--代价时间Petri网,并用代价时间Petri网来模拟合同网协商过程,建立虚拟企业的合同加工模型.在合同网协议框架内,利用代价时间Petri网为合同网协议的招标、投标和中标过程进行建模分析,给出了招标要求和Agent在投标和评标决策过程的代价时间Petri网模型,最后利用该模型对盟员企业内部制造过程以及相互之间的协作关系进行了形式化分析和验证.     

基于累积延误损失算法的GHP模型

考虑不同机型的不同延误损失费用提出了一种累积延误损失算法,并建立基于该算法的地面等待策略(GHP)数学模型.该算法进行到达航班排序时,以所有航班总延误损失费用为首要排序标准,以先来先服务为第二排序标准,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的到达航班序列.同时,该算法也考虑了有后继任务的航班对到达航班序列的影响.基于该算法的GHP模型结合实际数据在实验仿真中取得了较好的效果,表明了该算法与模型的实用性与有效性.     

基于成本优化的面向对象集成电子政务系统模型

针对传统的基于职能型电子政务系统模型以及面向对象的集成电子政务系统模型,基于交易成本理论对电子政务成本进行了建模,将电子政务成本定义为搜寻成本,政府解决信息不对称的成本,以及交易实现的成本,并进行定量比较分析.分析结果表明,随着电子政务用户数的增加,面向对象集成电子政务系统能降低总社会成本,特别是电子政务用户的成本.最后,结合上海和河南开封两地应用实例的比较,显示面向对象的集成电子政务系统模型具有实践意义.     

An Optimal Portfolio Model with Transaction Cost

In this paper, a convex programming model for portfolio select with trans- action costs was present, we proved the existence condition of optimal solution, and gave a simple example to the optimal solution.     

基于作业的企业资源成本模型研究

基于资源流动过程图的基础上深入分析了资源的涵义,根据资源的内在属性对其进行了分类.根据既定决策行动、资源、资源成本等假设条件,分别就弹性资源和约束性资源建立了资源成本模型,为企业资源配置提供了一定的理论依据.最后通过案例对该模型进行了解释和说明.     

基于ANFIS的选矿产品成本预测模型

准确预测产品成本,对于选矿生产过程成本控制具有重大意义。由于影响产品成本的因素多而复杂,因素之间相互影响,存在耦合现象,因而准确预测产品成本是一个重要又难以解决的问题。提出了基于自适应神经模糊推理系统的选矿产品成本预测模型,用减法聚类,最小二乘法及梯度下降法辨识了T-S模型。采用某选矿厂综合铁精矿成本及其影响因素数据,对模型的预测进行了仿真,仿真结果表明该方法是切实可行并有效的。     

基于委托代理理论的费用控制模型及仿真

分析了装备采购费用控制的信息非对称性问题,构造了装备采购的委托代理关系,从设计激励机制角度分别建立了军方与供应商的效用函数,推导出了费用控制模型。探讨了存在道德风险情况下,军方如何激励供应商主动降低装备采购费用的问题。军方期望效用最大的两个决策变量,可通过对模型的优化来确定。给出了仿真算例。     

一种基于反设计的气动参数估计方法

设计了防空导弹气动参数估计步骤,并提出气动参数估计合理的判别准则,研究了气动参数估计所需要的必要参数;结合工程设计方法,提出了一种基于反设计的防空导弹气动参数估计方法。主要研究了防空导弹法向力系数、阻力系数、质心、转动惯量、压力中心、阻尼力矩系数等关键参数的估算方法,实现对典型防空导弹气动力和气动力矩的估算;并以PAC-2导弹为例进行仿真,仿真结果检验了本文提供的防空导弹气动参数估计方法的合理性。     

基于模糊双曲模型的非脆弱控制及其仿真研究

提出一种基于模糊双曲模型(FHM)的非脆弱保性能控制器设计方法.首先,用模糊双曲模型来表述一类离散非线性系统,建立基于模糊双曲模型的控制器.然后,同时考虑了加性和乘性两种形式的控制器增益摄动,利用Lyapunov方法和FHM的结构特点建立非脆弱保性能控制器的存在条件.其次,使用线性矩阵不等式(LMI)方法设计该控制器以保证闭环系统是渐近稳定的,并且可以通过求解一个基于LMl的优化问题,得到最优的控制器增益矩阵,同时使得保性能指标的上界最小.最后,通过仿真研究表明该方法的有效性.     

价格测算模型解的存在性定理

价格测算模型解的存在性定理曹国钧，王健（重庆医药设计院６３００００）（渝州大学数学系）ＡＴｈｅｏｒｅｍｆｏｒＥｘｉｓｔｅｎｃｅｏｆｔｈｅＳｏｌｕｔｉｏｎｏｎＰｒｉｃｅＥｓｔｉｍａｔｅＭｏｄｅｌＣａｏＧｕｏｊｕｎＷａｎｇＪｉａｎ（ＣｈｏｎｇＱｉｎｇＰｈ...