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891.
当前经济学研究成果表明: 代理人之间的合作行为具有利他动机. 本文运用博弈理论, 将利他偏好纳入到了项目团队成员合作行为决策模型中, 建立了利他偏好条件下的项目团队多主体合作二层规划模型, 讨论和分析了利他偏好对团队成员合作努力、生产努力, 以及最优利润分享和团队绩效的影响, 得出的主要结论有: 1) 利他偏好有助于促进团队成员之间的合作和提高项目团队整体绩效; 2)利他条件下团队成员合作努力的大小与利润分享无关, 但与团队成员本身的素质直接相关; 3)团队成员的利他偏好会降低其生产努力, 而其他团队成员提供的合作对其生产努力的影响则因具体情况而异; 4)利他偏好能够降低最优利润分享. 最后运用数值 分析和案例研究的方法对理论结论进行了检验, 并为项目团队多主体合作提供了策略建议. 相似文献
892.
基于频繁统计和关联规则的未知链路协议比特流切割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
现代电子对抗中,监听者在链路层获得的一般是未知比特数据流,在未知帧格式的情况下,正确地从中切割出完整帧是一个难点,为此提出一种基于数据挖掘的比特流切割算法.首先分析了协议帧的结构以及数据流中各帧之间的关联特性,然后通过频繁统计和关联规则验证,识别并提取出标志着帧起始的特征序列及关联规则序列,针对设定的结果数量门限N,能够给出N种最具可能性的切割方案.实际数据测试验证了该算法的有效性和鲁棒性. 相似文献
893.
基于改进Shapley值解的流域生态补偿额分摊方法 总被引:2,自引:2,他引:0
为更加公平的在流域各地区分配上游地区生态建设与保护的成本, 以及调动上游地区对流域生态保护的积极性, 本文在假设流域各地区有合作博弈的基础上, 给出基于DEA合作博弈模型的流域生态补偿额分摊方案. 考虑到合作博弈经典Shapley值解的局限性, 本文利用梯形模糊数确定各地区权重的方法对Shapley值解进行改进. 将此生态补偿额分摊方案应用于新安江流域, 结果表明本文提出的分摊方案不仅使各地区有较高投资生态保护的驱动力, 而且在考虑到各地区水源效益的同时, 还结合了流域中水源及其效益等指标的重要性, 更具公平合理性, 同时为其它跨地区流域生态补偿额分摊研究提供了参考. 相似文献
894.
互联网已经成为人们获取信息的重要来源, 然而互联网上提供的信息并不全是正确的, 甚至很多信息是相互冲突的. 这种情况一方面是因为很多数据源自身的数据来源也不可靠, 甚至是随意地复制得来的; 另一方面则是因为很多数据源在处理数据的过程中产生了错误, 导致不同的数据源提供的往往是互相矛盾的信息. 不真实信息将会导致使用者决策失误进而给他们造成重大的损失, 因此真实数据的判定是一个非常重要的研究热点. 该研究提出了一种基于信任的方法TruData来找出真实的数据. TruData方法基于数据源相似度构建数据源信任网络, 通过信任网络对数据源和数据项的信任度进行计算, 实现对互联网数据真实度的判定. 实验表明,该方法在对丰富数据集进行真实数据判定方面具有良好的效果. 相似文献
895.
商务英语写作在符合一般英语写作要求的前提下,具有自己的特点。语用原则中的合作原则和礼貌原则对商务英语写作有指导意义。对语用原则指导下的商务英语写作进行研究,可以提高商务英语写作水平,推动商务活动更好地开展。 相似文献
896.
喻光继 《东莞理工学院学报》2013,(5):72-75
粗糙集是一种处理模糊和不精确性问题的数学工具,数据挖掘能帮助我们从大量的信息中发现有用的信息。介绍了一种基于粗糙集的数据挖掘方法,通过实例分析给出它在电子商务中的应用。 相似文献
897.
瓦斯抽采钻孔参数的改进和优化是提高瓦斯抽放效率、进行瓦斯防治比较重要的一个环节。本文以贵州省水城矿区某煤矿为例,对钻孔直径、抽放负压两个钻孔抽采参数,采用FLUENT数值模拟软件进行了优化研究。最后提出优化的最优值,改善该煤矿的瓦斯抽采效果。本文的研究成果,对贵州其它煤矿进行瓦斯治理也提供了一个有益的参考。 相似文献
898.
为了优化译码转发协同通信网络的性能,提出一种自适应中继选择算法(ARS),并对系统中断概率和平均协同中继数进行分析.该算法在源节点到目的节点的直接传输失败时,目的节点对译码集中的中继节点按信道质量进行降序排列,依次选择序列中的中继节点参与协同,直到目的节点的瞬时接收信噪比不低于预置信噪比门限.仿真结果表明,ARS算法能够获得最优系统中断性能,有效减少平均协同中继数,从而提高带宽效率,降低系统开销. 相似文献
899.
将序列模式挖掘方法应用于警用车辆维修数据分析中,对车辆维修记录序列中的多个维度属性展开分析,获取辅助决策信息.实验结果表明:该序列模式挖掘方法在警用车辆维修数据分析中是可行、有效的. 相似文献
900.
鉴于电子商务网站推荐系统的需要,将用户兴趣分为长期兴趣和短暂兴趣,并提出一种基于长期兴趣和短暂兴趣的用户偏好表示法.利用web服务器数据库的数据,采用无监督学习方法,对用户注册信息进行挖掘,提取出用户长期兴趣.基于向量映射,对web服务器日志上的用户使用记录数据和内容数据进行分析,提取用户短暂兴趣.通过用户反馈信息修正"粗糙"用户偏好文档,使得用户偏好文档更新得以实现.最后,应用了实证案例验证了该方法的合理性和有效性. 相似文献