基于预期机制的供应链产品转移价格混沌预测研究

将供应链管理系统中与原材料和产品流动过程有关的产品转移价格作为上游企业基于提前期内下游企业对产品的反馈信息作出的预期价格.提出了预期机制下供应链产品的非线性、非均衡转移定价模型,研究了供应链管理系统产品转移价格决策的混沌动力行为,并基于最大Lyapunov指数对供应链产品转移价格进行预测.最后,通过实例进行分析其应用价值.     

具有可变抽样区间的二维EWMA控制图

对二维EWMA控制图进行了可变抽样区间设计,利用Markov chain方法计算出了过程的平均报警时间,数据结果显示,所设计的控制图较常规的固定抽样区间控制图能更快更准确地发现过程的变化.     

时滞系统的最优PID控制与仿真

对过程控制领域中两类典型时滞系统在控制能量存在约束时的最优控制问题作了探讨。定义了一个包含跟踪误差和控制能量在内的积分平方性能指标，针对不同系统运用谱分解的方法最小化该性能指标，从而导出相应的PID控制器的参数整定方法，可使系统在控制能量约束条件下具有最优的控制性能。仿真研究进一步说明了所给方法的有效性。     

基于元模型的模糊Petri网反向传播学习算法

模糊Petri网是知识表达与并行推理的重要工具,但拓扑为非严格分层的结构。为在不增加虚节点的情况下实现模糊Petri网的反向传播学习,提出模糊Petri网元模型的概念,统一四种基本产生式规则对应的模糊Petri网模型。并建立元模型的结论置信度关于条件置信度的连续映射,给出了正向推理算法。为提高收敛速率,先通过基于回溯策略的反向推理算法,计算元模型结论置信度对条件置信度的梯度函数,最后采用Levenberg-Marquardt算法实现权值优化。     

企业危机预测与识别模型

针对当前大部分企业危机预警模型只能报警,不能预测的现状,提出一种基于指数平滑法与模式识别的预警模型。该方法首先对企业运营的单项特征指标进行预测,然后对预测结果模式识别分类,同时判断企业的危机状态。最后,用实例验证该模型的有效性。     

基于遗传算法的系统辨识方法研究

针对从样本数据进行系统辨识的问题,提出一种由典型数学模型相互组合构成系统模型的新的辨识方法,将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,并采用遗传算法同时实现了系统的结构辨识与参数辨识,模拟仿真与实际系统辨识结果验证了系统辨识方法的合理性与求解算法的有效性.     

基于实物期权方法的信息不对称下资产剥离决策研究

利用实物期权方法分析了信息不对称的委托代理框架下企业资产剥离决策.研究了委托人和代理人之间的信息不对称对执行资产剥离期权的影响,得到了最优激励合同并进行了算例分析.研究显示,与对称信息情况下相比,不对称信息使得执行资产剥离期权的资产临界价值降低,并且给委托人带来包括支付信息租金和效率损失等两方面损失.     

考虑误判损失的Logistic违约预测模型构建

目前企业违约预测模型和现实情况存在一定差距,表现在:1)违约公司与正常公司样本数比例与实际情况严重不符;2)已有的研究极少考虑误判损失;3)鲜少提及信用等级,行业,规模,地区等定性指标对违约预测的影响.针对以上问题,建立了一个考虑误判损失的违约预测Logistic模型,摒弃以往配对原则,采用全样本分析,将地区、规模、行业作为定性指标和29个财务比率指标代入Logistic逐步回归后,最后得到一个违约判别模型.     

航天器姿态的神经网络动态逆控制

针对航天器姿态系统,提出了一种基于自适应神经网络动态逆的控制算法。该算法针对滚转、俯仰和偏航三个姿态子系统,设计了两组神经网络:第一组是BP网络,用来逼近三个姿态通道的非线性项,可获得姿态逆模型;第二组是非线性自适应神经网络,用于在线实时地补偿逆模型存在的误差和外加干扰。详细分析了非线性自适应神经网络的拓扑结构、学习规则和调整算法。给出了应用该算法的具体实例,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

ARMA供应链模型研究

在基于ARMA时间序列的需求和目标库存最大策略的假定条件下,建立了供应链系统模型。利用时间序列分析方法推导了库存序列、订货序列和库存残差序列的方程表达式,证明库存序列、订货序列和库存残差序列同样为ARMA时间序列,自回归和移动平均的阶数依赖于需求时间序列的阶数和提前期的大小,且订货序列和库存残差序列的自回归部分与需求的自回归部分相同。