基于区间数观察值的灰色白化权函数聚类模型重构

针对区间数观察值的白化权函数取值范围是一个区间数的思路,文章结合单一实数值不同测度白化权在不同区段内白化权取值的增减特性,给出一种基于区间数观察值的典型、上限、三角、下限测度白化权函数的新算法,并结合区间数可能度排序方法,提出了新的对于区间数观察值的灰色白化权函数聚类决策步骤.并验证了本文算法的有效性.     

三参数区间灰数信息下产业创新能力评价

产业创新能力关系到区域经济的可持续发展,定期的产业创新能力评价对产业经济发展具有重要的指导作用.文章针对产业创新能力评价过程中存在的不确定和信息不完整的特征,提出一种基于三参数区间灰数的产业创新能力评价体系.在利用模糊层次分析法确定指标权重的基础上,提出利用三参数区间灰数作为产业创新能力评价标度,给出一种基于三参数区间灰数的产业创新能力TOPSIS评价方法,最后实证分析了该方法的合理性和可行性.     

混台型多属性群决策的群体数字理想点算法

文章对决策者权重和属性权重已知,属性值为精确数、区间数和模糊语言表示的混合型多属性群决策问题,首先对群决策各评价矩阵中用模糊语言表示的属性值进行了区间化处理,提出了用群体极差正规化方法对各评价矩阵规范化;接着采用简单加权平均算子将群体决策各矩阵集结为单一决策矩阵.然后提出了含有精确数和区间数属性值的多属性群决策的群体数字理想点的概念.最后给出基于群体数字理想点的混合型多属性群决策TOPSIS算法的步骤.     

不确定性多属性决策中区间数排序的一种新方法

文章针对区间型多属性决策问题的研究,提出了一种新的区间数排序方法.首先引入极大区间数的概念.然后借助于区间数距离公式给出了区间数比较的一个相对优势度公式.基于优势度矩阵提出了区间数排序的一种简洁算法.最后通过一个算例说明了此算法的有效性.     

具有四参数区间偏好序的TOPSIS群决策方法

通过放宽对三参数区间数型偏好序重心的约束条件,文章提出了一种三参数区间数型偏好序的推广形式:四参数区间偏好序,在此基础上研究了具有未知权重的改进TOPSIS方法.该方法的具体步骤为:首先通过限制四参数区间偏好序两两之间的距离总和最小,建立数学模型来确定权重向量,然后通过计算各方案与正负理想之间的距离得到改进的贴近度,进而根据各方案的贴近度得出最优方案.     

基于广义区间值模糊软集的群决策方法

文章给出了广义区间值模糊软集的矩阵形式,基于区间值模糊数的算术加权平均算子,研究了广义区间值模糊软矩阵序列的算术加权平均算子.然后,给出了区间值模糊数的得分函数表达式,进而定义了广义区间值模糊软矩阵的得分矩阵.利用广义区间值模糊软集的标准化得分矩阵定义了它的加权比较矩阵.最后,基于以上几种矩阵,给出了具体的广义区间值模糊软集环境下的群决策算法,并且通过实例验证了算法的可行性.     

区间数序列处理方法新探

区间估计是专家评价中的一种重要方法,目前对给定为区间数的决策方法研究较多,而对区间数的处理大多基于均匀分布或正态分布。文章针对这种对区间数序列的分析和处理方法研究的不足,提出了一种新的基于β分布的处理方法。该方法通过用β分布对区间数序列分布进行拟合,从而解决了对区间数序列难以进行分析和处理这一难点,并通过案例验证了该方法。结果表明,该方法原理正确,简便可靠,在决策管理中具有广泛的应用前景和普适性。     

混合型多属性群决策的群体数字理想点算法

文章对决策者权重和属性权重已知,属性值为精确数、区间数和模糊语言表示的混合型多属性群决策问题,首先对群决策各评价矩阵中用模糊语言表示的属性值进行了区间化处理,提出了用群体极差正规化方法对各评价矩阵规范化;接着采用简单加权平均算子将群体决策各矩阵集结为单一决策矩阵。然后提出了含有精确数和区间数属性值的多属性群决策的群体数字理想点的概念。最后给出基于群体数字理想点的混合型多属性群决策TOPSIS算法的步骤。     

联合均值和散度逆高斯回归模型的参数估计

逆高斯回归模型可用于分析正偏态数据,人们通常研究解释变量对其均值参数的影响,但往往忽略了对其散度参数的影响,文章则基于解释变量对均值和散度都有影响的前提,针对联合均值和散度逆高斯回归模型,探讨模型参数的极大似然估计问题。MM算法在优化问题上具有分离参数、降低目标函数的维度、简化求解过程等优点,将MM算法应用于联合均值和散度逆高斯回归模型,能将多元似然函数彻底分解为一系列一元函数之和,从而绕开了参数估计中的矩阵求逆问题。模拟研究表明,当数据量达到100时就能得到很好的估计效果;实证分析表明,理论研究在实际应用中具有可行性。     

基于熵权法的区间多目标决策方法

当多目标决策(MODM)问题的指标评价值为区间型数时,文章提出引入参数λ把区间数换算为单一值的方法,再应用熵权法对多目标决策问题进行分析,最后结合案例,说明该方法应用的合理性.     

中国杠杆率合理波动区间测度

针对当前去杠杆中亟需解决的阀值测度问题,通过搜集我国工业各个行业的相关数据,尝试测算其合理的波动区间。一方面,基于国民收入循环流,以货币流量理论和存款准备率上限为基础,对我国工业各行业杠杆率的下限进行测算;另一方面,根据企业利润的不确定性,以企业收益流能够覆盖成本流为基准,以银行信贷风险有效控制为目标,测算了工业各行业杠杆率的上限。得出三个结论：第一,我国目前以工业企业为代表的微观杠杆率仍然在相对合理的范围内;第二,各个行业的波动区间有所不同;第三,去杠杆政策制定应该根据不同行业,不能一刀切。     

基于不确定性的shapley值模型及其风险研究

文章将信息不完全、有限知识以及有限理性引入Shapley值模型中,基于不确定性建立了以区间数以及三端点区间数为特征函数估计参数的Shapley值模型,讨论了模型求解的方法;并研究由不确定性所产生的shapley值模型的高估风险和低估风险,提出了衡量收益估计的个体和群体风险度量方法.文章还结合企业联盟的算例,分析了模型的适用性和经济意义.     

基于模糊统计的不确定质量特性控制图研究

不确定质量特性采用专家评分、语言评价等测量手段,使常规的控制图方法难以适用.文章以不确定质量特性评分数据为基础,提出了评判模糊数统计特征的求取方法,并以特征数构建不同类型的评判模糊数隶属函数,以过程均值模糊数割集的上下限作为控制线,以评分样本模糊数割集的上下限为控制图描点数据,以描点数据与控制线之间的位置关系进行异常报警,实现不确定质量特性控制图的绘制,最后在Matlab环境下,以具体的应用实例验证了方案的可行性.     

区间数异形偏好信息的群决策方法

为了满足群决策的实际需求,如何统一具有不同形式的区间数偏好信息是一个重要的研究课题.文章研究了基于不同类型区间数偏好信息之闻的转换关系,将几种常见的偏好信息一致化处理,构建一般形式化区间数判断矩阵的排序方法,并对其决策结果进行排序.最后给出了一个算例分析.     

企业危机事件应急处理的蚁群优化模型

采用新兴信息技术研究企业危机事件应急管理问题已经成为国内外学者广为关注的焦点问题.文章提出了一种基于改进蚁群算法的企业危机事件应急资源调配模型、方法及其应用.在对应急资源调配问题进行标准化建模的基础上,提出了能高效求解该问题的改进蚁群算法.     

基于正态分布点值化的区间主成分评价法及应用

针对区间数据点值化过程中所存在的“代表性不足”的缺陷,提出了基于正态分布的点值化方法并将之应用于区间主成分评价法。通过与基于中心点值化的区间主成分法的比较,得到三个主要结论：第一,基于正态分布的点值化方法能将各样品的点值化结果导向指标均值,而非区间值的中心点;第二,基于正态分布的点值化结果增加了数据信息量;第三,基于正态分布点值化的区间主成分评价法提高了数据降维效果,具有更好的因子命名能力。应用结果表明,在考虑正态分布情况下,对区间数据的点值化处理方法具有较好的效果,基于正态分布点值化的方法可推广至基于区间数的评价和决策问题。     

三个多元正态总体在简单半序约束下均值估计

 多元保序回归理论对统计学中研究多维参数在序约束下的估计理论起着关键性作用。本文讨论了当协方差矩阵已知,在简单半序约束下,对三个多元正态总体均值的估计问题,给出了估计的算法。并证明了在多元均方损失条件下,给出的均值估计优于无序约束的均值估计。     

具有熵约束的均值-绝对偏差模糊投资组合优化

在实际投资过程中,有许多模糊因素影响投资决策.文章针对资产收益率为模糊数的投资组合决策问题,用绝对偏差和比例熵度量投资组合的风险和分散化程度,提出了具有熵约束的均值-绝对偏差投资组合优化模型,利用加权极大—极小模糊目标规划方法,将双目标规划问题转化为单目标规划问题,并运用旋转算法结合序列规划法进行求解.最后,通过实证研究比较了不同熵的取值对投资决策的影响.     

基于质量损失函数的可变抽样区间X-R图优化设计

文章针对过程异常导致均值和标准差同时发生漂移的情况,考虑田口质量损失、误报警损失、维修成本和抽样成本等,构建了综合损失模型,提出了可变抽样区间X-R图优化设计方法。通过选择最优样本容量、长短抽样区间、X和R图的控制限和警戒限,使单位时间平均损失最小。数值计算说明了模型的使用方法;灵敏度分析研究了均值漂移参数和标准差的大小对控制图优化设计的影响。     

模糊数的一种梯形模糊数的逼近方法

文章在保证模糊数的均值可能性区间不变的前提下,依据逼近原理构造了梯形模糊数逼近一般模糊数的优化模型;通过求解该优化模型得到了模糊数的逼近梯形模糊数;通过算例分析说明了所提方法的有效性.