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71.
T-模糊联盟间相互影响的度量 总被引:1,自引:1,他引:1
针对局中人以三角模糊数的形式参与合作对策的问题,给出了T-模糊联盟间相互影响的基本概念.探讨了T-模糊联盟间相互独立时模糊特征函数的表达式及模糊特征函数具有k-严格单调性时T-模糊联盟间相互影响的变化规律,通过对Shapley值和Banzhaf-Coleman势指标度量概念的推广,得到相应的Shapley值和Banzhaf-Coleman势指标,用于表示T-模糊联盟间相互影响的期望度量指标和方差度量指标,并通过算例分析来说明其有效性和实用性. 相似文献
72.
复杂系统的崩溃,主要是由于某些子系统受到内外界的干扰引发了各子系统之间的脆性联系,从而导致了整个复杂系统的崩溃.分析复杂系统脆性被激发的过程,从而得到引起整个系统崩溃的各个因素的集合;根据复杂系统的脆性风险与引起复杂系统崩溃的各个因素发生的概率、对系统造成的后果之间的联系,定义复杂系统脆性风险熵函数,并根据熵函数的性质找到控制风险熵的策略.将控制策略应用到煤矿瓦斯爆炸事故系统的脆性风险控制中,成功地对其进行了控制. 相似文献
73.
二项分布Bayes鉴定试验次数的选择与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了二项分布的可靠性Bayes鉴定试验方案问题。在试验样本量一定的条件下,充分利用验前信息弥补现场试验信息的不足,从平均后验风险角度制定了成败型系统可靠性鉴定试验的Bayes方案。密切结合工程试验,从生产和使用双方的实际风险的角度,研究分析了Bayes可靠性鉴定试验与评估的联系与差异。最后,与传统的鉴定试验方案进行了分析比较,明确了Bayes方法的使用范围,对于工程试验方案的选择具有实际的指导意义。 相似文献
74.
Jianhua Liu Yong Wei 《系统科学与信息学报》2008,6(1):91-96
This article gives the algorithm of the sector in which the development coefficient is, and the steps to simultaneously calculate the development coefficient and combination coefficient of background value. Unifying the development coefficient and the background value's coefficient of combination to optimize the model together, avoiding the malpractice to separate the two in traditional method, and avoiding the error brought out by matrix multiplication because of matrix's illness and so on in the traditional way, therefore increases the precision of the model. 相似文献
75.
76.
77.
给出了单车型确定性动态车辆调配问题的定义,引入网络图描述该问题.建立了问题的线性规划模型,鉴于线性模型的缺点,利用函数逼近技术构造一个特殊的线性函数来近似目标函数中未来时段部分,从而建立起问题的时空分解模型,把问题从时间和空间上分解为多个单时段单节点问题,并根据单时段单节点问题特点设计简单的排序求解方法.最后,给出了模型的完整求解过程,从而使问题得到有效地解决. 相似文献
78.
预期短缺ES估计的稳定性分析 总被引:2,自引:0,他引:2
在风险管理中,风险量度估计的稳定性对金融机构的经济资本确定及风险分配起着重要的作用.本文从预期短缺(ESα)估计的稳定性角度分析重要性抽样技术和Monte Carlo模拟在估计信用资产组合ESα方面的差异.结果表明,由于组合损失分布尾部事件的稀有性,与传统的Monte Carlo模拟方法相比,运用重要性抽样方法估计的ESα比较稳定,且生成的风险贡献能够明显地体现出资产间不同的风险特征. 相似文献
79.
80.
In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets. 相似文献