模糊Bonferroni平均算子及在多准则群决策中的应用

在进行信息集成时,有时需要考虑输入变量之间的相互影响,而Bonferroni平均（Bonferroni mean, BM）算子正好具有这种优点。为了集成三角模糊数,提出模糊Bonferroni平均（fuzzy Bonferroni mean, FBM）算子,讨论它的几种特殊情形。在此基础上,提出模糊加权Bonferroni平均（fuzzy weighted Bonferroni mean, FWBM）算子和组合模糊加权Bonferroni平均（combined fuzzy weighted Bonferroni mean, C-FWBM）算子,同时研究它们的一些性质。针对决策信息以三角模糊数给出的决策问题,提出一种基于FWBM算子和C-FWBM算子的多准则决策方法。最后举例说明其在模糊多准则群决策中的应用,结果表明该方法是可行的。     

基于UOWA算子的区间数证券组合投资模型研究

通过建立基于UOWA算子的区间数证券组合投资模型,引入目标函数偏好水平、约束条件满足水平将区间数线性规划问题转化成确定型的混合整数规划问题,投资者可依据个人风险偏好及客观情况,给定相关参数的估计值,从而得到相应情况下的有效投资策略.最后通过实例,说明了模型具有可行性和良好的决策弹性.     

Pyrococcus furiosus小分子热休克蛋白Pfu-sHSP的克隆表达和纯化

用PCR扩增嗜高温菌Pyrococcus furiosus的小分子热休克蛋白基因后，克隆于质粒p17473中．该小分子热休克蛋白Pfu－sHSP含有较多的稀有密码子，在大肠杆菌BL21（DE），几乎无表达，而在带有大肠杆菌稀有密码子AGA（arg）AGG（arg），AUA（ile）和CUA（1eu）的BL21--Codonplus（BE）3－RIL中能大量表达．大量表达Pfu-sHSP蛋白的细胞用超声波破碎后，离心沉淀用85℃水浴20min，再离心，上清液再以Q Sepha—rose Fast Flow阴离子交换和S-200凝胶过滤层析进一步纯化，可以得到90％以上的蛋白．     

基于灰色关联度的组合预测模型的性质

基于灰色关联度的组合预测模型是研究组合预测方法的一个新思路,实例结果表明它是一种有效的组合预测方法.针对该模型,提出新的优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念;在一定的条件下, 证明模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测; 给出优性组合预测存在的一个充分条件, 最后证明冗余预测方法的一个判定定理,这对组合预测方法有效信息的提取具有重要的意义.     

基于L1范数的加权几何平均组合预测模型的性质

提出了基于L1范数的加权几何平均的组合预测模型,针对该模型定义了优性组合预测、预测方法优超和组合预测冗余度等新概念;指出模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测, 探讨简单等权平均组合预测方法为最优性组合预测方法和优性组合预测存在的充分条件;论证预测冗余信息的可能存在性并给出冗余预测方法出现的一个判定定理.最后进行了实例分析,结果表明该方法是一种有效的组合预测方法.     

基于交叉效率DEA和随机模拟的区间语言偏好关系排序方法

针对区间加性语言偏好关系排序问题,提出一种基于交叉效率DEA和随机模拟的排序向量计算方法.首先,针对具有一致性的加性语言偏好关系,构建产出导向的DEA模型,分析其相对效率得分与排序向量之间的内在关联.其次,对不满足一致性的加性语言偏好关系,建立改进仁慈型语言偏好关系交叉效率DEA模型,并提出基于该模型的加性语言偏好关系的排序方法.最后,将构建的DEA模型与随机偏好分析相结合,提出区间加性语言偏好关系期望排序向量和可信度的Monte Carlo计算方法.算例分析表明,本文提出的方法能够有效避免信息损失,具有较好的可信度和适用性.     

基于相容性准则的群组决策专家赋权最优模型

在群组决策中,针对专家给出的正互反判断矩阵提出一种专家赋权最优模型。在判断矩阵满足完全一致性的条件下,探讨了加权几何平均组合判断矩阵与加权几何平均组合向量所构成的特征矩阵的相容性。同时在相容性概念基础上,建立了基于相容性准则下的专家赋权方法的最优化模型,研究了模型的求解方法。最后进行了实例分析,结果表明提出的模型是合理可行的。     

基于粗糙集证券投资决策的模糊综合评价方法

证券投资具有高风险、高收益和模糊不确定性的特点.应用粗糙集理论以及模糊综合评价方法,建立了风险投资决策评价模型,并进行了实例分析.结果表明所建模型是可行且有效性的,对投资者有效地规避风险、提高投资决策能力具有现实指导意义.     

语言判断矩阵的满意一致性判定方法

文章研究了语言判断矩阵的满意一致性及方案排序问题,在给出语言判断矩阵及其满意一致性概念的基础上,提出语言判断矩阵的导出矩阵和偏好关系矩阵的概念,由此建立语言判断矩阵满意一致性的判定方法,依据所给出的判定方法,得出关于语言判断矩阵的方案优劣的排序方法,最后通过算例说明了该方法的有效性。     

基于ITFOWA算子的多属性决策方法研究

将梯形模糊有序加权平均算子（TFOWA）扩充至诱导的梯形模糊有序加权平均（ITFOWA）算子情形．提出两梯形模糊数接近度概念,用其度量属性本身的重要性程度、并以属性值的接近度作为诱导变量,采用ITFOWA算子进行信息集结,得到一种新的基于诱导梯形模糊有序加权平均算子的多属性决策方法．