复杂动态网络模型研究进展

对复杂动态网络模型的研究现状做了综述,总结了复杂网络的演化机制与属性特征,提出了以复杂动态网络为虚拟计算平台和理论基础,开展大型Ad Hoc网络、传感器网络的网络性能、网络规划、信号增强、拓扑优化的一系列研究课题.     

权重信息不完全的区间数多属性决策GRA方法

针对属性权重信息不完全,且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析的决策方法。该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤。其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,得到每个方案与正、负理想方案的关联度,进而计算出每个方案与正理想方案的相对关联度,即可得到所有方案的排序结果。最后给出一个数值例子,结果表明该方法简单、有效并易于计算。     

组织内收入偏好分布与主体激励——模型构建和模拟

组织成员的收入偏好影响其工作积极性，并最终作用于组织绩效。以往的相关研究主要把组织成员看作独立的主体进行分析，忽略了其他相关主体的收入偏好可能具有的影响。在特定组织中，各成员的收入偏好存在差异，因而在组织层面上表现出一定的分布特征，可以用均值、标准差、偏度和峰度等参数进行描述。本文通过建立一个多主体模型来分析组织内成员收入偏好的分布是如何影响特定主体的努力水平，进而影响亚组织（部门、项目团队等）的绩效。研究表明，组织内成员收入偏好的均值和标准差对其努力水平的影响较为显著，说明组织在招聘过程中要注意控制潜在员工收入偏好水平的高低和离散程度。     

我国体育仲裁制度的构建与规范刍议

体育仲裁是一种特殊类型的仲裁,有其自身的特点和法律属性.体育仲载制度应包含受案范围、仲裁机构、管辖、仲裁程序等内容.为了规范体育仲裁应重视几项工作：必须确保体育仲裁机构的独立,保证仲裁的公正性;建立高效的体育仲裁工作机制,保证仲裁的效率;注重体育仲裁员队伍素质,保证注重仲裁质量.     

不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法

为了从不完备多属性决策系统中获取概率决策规则，提出了一种不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法. 给出了容差关系下相容度的概念，通过设定相容阈值给出知识的粗糙下近似、上近似和边界域，然后讨论了粗糙近似的基本性质和概率决策规则的获取.通过实例说明这个新方法的可行性和有效性.     

赴西安旅游的韩国游客的旅游偏好研究

旅游偏好的研究对旅游市场拓展和旅游资源开发具有重要的指导意义．以实际的问卷调研数据为基础，采用多维关联的频繁项集规则和计算机数据库统计等方法对调研数据进行分析，研究赴西安旅游的韩国游客的基本特征以及旅游资源偏好、旅游商品偏好和旅游娱乐项目偏好等．     

一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。     

基于模糊C均值聚类的粗集理论连续属性的离散化新算法

讨论模糊C均值聚类算法在决策表条件属性对决策属性的相容程度的指导下对粗集理论中的连续属性进行离散化的一种新算法。该算法充分考虑属性之间的相关性，将所有连续属性转化为矩阵同时处理，能明显提高传统动态层次聚类算法离散化过程的速度。算法测试结果表明，新算法能较好地保留有效属性，提高离散化精度。     

基于语义距离的模糊信息分类方法

介绍了信息表极大必要属性组的概念。并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。     

广告语言的特点

广告语言主要是指在广告活动中使用的语言文字，是广告活动与语言相结合的产物。在广告文案的写作中它与写作技巧、广告的策略创意以及消费者心理密不可分，因此从不同的角度可以看到其不同的特点。但是它根本的特点应该源于广告推销的本质，即为推销目的所决定的“夸饰性”、“劝说性”和“承诺性”特点。正是这三点使广告语言与其他语言明显地区分开来。