基于未确知测度理论的普通铁路客运站服务水平综合评价

评价铁路客运站服务水平是衡量铁路运输服务质量的重点工作,针对评价过程中众多信息的未确知性,将未确知测度理论应用于普通铁路客运站服务水平评价中。首先,对未确知信息进行处理,建立了评价指标体系与等级标准,并应用熵权方法计算指标权重,然后采用问卷调查形式获得指标评价结果,并根据调查统计结果建立单指标测度矩阵,结合指标权重计算出综合评价向量,最后,利用置信度识别准则评定出普通铁路客运站服务水平等级。将此方法应用于石家庄铁路枢纽某客运站服务水平评价中,操作过程表明,该方法具有较好的可操作性,评价结果更加合理、准确,为普通铁路客运服务评价工作的开展提供了一种新的研究思路。     

未确知模糊综合评判的融通仓系统风险预警研究

融通仓是用资金流盘活物流，或用物流拉动资金流，并使参与的物流、生产、中介和金融机构等供应链相关的企业可以通过融通仓模式实现多方共赢，因此，备受业界的关注。但融通仓因参与主体的多元化，其运营本身又存在固有的风险。针对融通仓运营风险具有复杂性、主观性和未确知性的特点，本文引入未确知有理数和模糊数学理论建立融通仓风险预警模型，该模型首先采用未确知理论求得风险发生的概率，然后用模糊数学方法求得风险发生的损失后果，最后通过风险效用函数求得系统风险。并通过实例对该模型进行了验证分析，为物流企业实施融通仓业务提供风险管理的量化方法和对策。     

基于未确知测度理论的核电项目建造过程风险评价

为了提高核电项目建造过程风险评价的准确度,针对其风险评价过程中存在的诸多不确定性因素,应用未确知测度理论,建立核电项目建造过程风险评价模型。选用项目施工因素、进度因素、费用控制因素和环境因素等4个因素作为一级指标,项目质量等13个因素作为二级指标,构建评判要素的未确知测度函数;同时采用信息熵理论确定评价要素权重,最后依据置信度识别准则对核电项目建造过程风险等级进行判定。研究结果表明:该核电项目建造过程风险性等级为一般级别风险,与实际情况吻合。该方法可为科学评价核电项目建造过程风险提供一种新思路,为类似项目的风险评估提供参考和借鉴。     

思想政治理论课有效指数测评与应用研究

本文从思想政治理论课有效性及其指数定义出发，研究了思想政治理论课有效性的构成体系。首先建立了思想政治理论课有效性多级测评体系，然后利用未确知数学和属性层次模型，建立了多层未确知综合测评模型。测评体系中涵盖了静态指标和动态指标，静态指标反映了受教育主体现实的思想政治素质状况，动态指标反映了思想政治理论课成效指标。本方法具有很强的操作性和实用性。     

基于未确知测度综合评价的服务企业优劣势分析

且不服务性企业在对自身评价时习惯于凭感性和直觉,且多从自己经营角度考虑问题,其在竞争中不能发现自身弱点,具有强有力的竞争优势。利用未确知测度综合评价模型,给出一种分析服务企业优劣势的方法,并对某高校学生饭厅作了实证研究。该方法的可操作性强,结果比较客观,是企业进行自我诊断的一个新的更合理的分析方法。     

供应链突发事件风险预警模型研究

对导致供应链突发事件的风险因素进行了归纳;在此基础上,运用未确知测度理论求解各风险指标的风险水平分布矩阵;借鉴信息熵理论求解各风险类型的权重;在已知单风险指标测度矩阵和分类风险权重的基础上,计算供应链突发事件风险水平;结合案例对测度模型进行了演算。     

构造稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型

从最小二乘支持向量机的稀疏表达出发,构建高效的基于稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型,提出了一种通过基于核空间近似策略的有效低秩逼近来有效减小原始训练样本集中的支持向量数来实现最终模型的稀疏表达。以MIT KDD99数据集为基础,对所提出方法进行有效性验证,并与利用剪枝策略通过递归过程中不断减少模型中支持向量个数的稀疏化方法、基本最小二乘支持向量机以及标准支持向量机方法的性能进行对比。结果表明:基于核空间近似的最小二乘支持向量机稀疏化与标准最小二乘支持向量机相当;此外稀疏最小二乘支持向量机能够提高入侵检测响应速度。     

我国能源企业核心竞争力评价模型研究

基于能源企业核心竞争力评价指标体系，分别运用AHM和信息熵知识计算指标体系一级、二级指标权重，然后利用未确知测度模型对我国能源企业核心竞争力状况进行评价研究。结果表明，该模型操作性强、精度高，有利于我国能源企业对自身核心竞争力有一个客观、正确的认识，更好地为我国经济发展提供持续的能源保障。     

基于未确知测度方法的城市化水平评价研究

城市化水平是一个国家和地区经济、社会、文化、科技水平的重要标志,也是衡量国家和地区社会组织程度和管理水平的重要标志。实施城市化战略,推进城市化进程,是我国逐步摆脱不发达状态,实现现代化历史任务的目标和手段的统一,也是21世纪初我国现代化建设中的重要任务。因此,做好城市化水平的评价工作对于一个地区的发展有着重要的战略意义。论文研究了信息熵和未确知测度方法在城市化水平评价中的应用,给出了综合评价模型,并结合实例进行验证分析。     

基于未确知理论的河北连锁超市顾客满意度测评模型研究

文章旨在以科学发展观为指导,立足于河北省“三年上水平”的时代背景,根据《河北省现代服务业“十二五”发展规划》提出的要求,立足于河北省地方连锁超市实际,建立以未确知理论为基础的我省连锁超市顾客满意度模型。通过问卷设计与调查,进行数据统计和分析,从企业、政府、行业协会角度对河北连锁超市顾客满意度测评的结论进行分析并提出提升连锁超市发展的策略与建议。     

采用非线性核支持向量机并基于基因表达数据的基因选择和分类

在基于微阵列的癌症分类中,由于变量(基因表达)较多,而实验条件较少,因此特征选择和分类方法非常重要。对于疾病诊断,分类器的性能直接影响到最终结果的准确性。本文提出一种新的基因选择和分类方法,这种方法使用基于递归特征排除(RFE)的非线性核支持向量机(SVM)。实验表明本文方法比其它线性分类方法具有更好的整体表现,如线性核支持向量机和Fisher线性判别分析方法;同样本文方法也比一些非线性分类方法更好,如采用非线性核的最小二乘支持向量机(LS-SVM)。实验除了使用测试集,还使用留一校验算法(leave-one-out)用于测试分类器的泛化性能。实验采用可通过互联网获得的AML/ALL数据集和遗传性乳腺癌数据集。     

模糊支持向量机的非直达波抑制算法

针对支持向量机中由于噪声和野值带来的过拟合问题,提出了基于模糊最小二乘支持向量机(fuzzy LS-SVM)的抑制非直达波的移动定位方法。利用一种基于支持向量数据域描述的模糊隶属度函数模型,根据样本到特征空间最小包含超球球心的距离来确定模糊隶属度。仿真结果表明了该方法的稳健性,提高了LS-SVM的抗噪声能力。     

基于遗传算法的进化支持向量机研究

支持向量机是最近发展起来的一种新的通用的机器学习方法 ,其理论基础是统计学习理论 ,支持向量机无论在模式识别还是在函数拟合方面均显示了其优越性 ,并越来越受到国内外研究者的广泛关注 .但是 ,对支持向量机的推广预测能力具有很大影响的核函数和参数C一直没有一个很好的确定方法 ,针对这一问题 ,将遗传算法和支持向量机结合 ,提出了一种自动选择支持向量机参数的方法 ,结果表明 ,这种方法是科学有效的 .     

支持向量机理论与算法研究综述

统计学习理论(statistical learning theory,SLT)是一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。支持向量机(support vector machinse,SVM)是一种基于SLT的新型的机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点。该文系统介绍了支持向量机的理论基础,综述了传统支持向量机的主流训练算法以及一些新型的学习模型和算法,最后指出了支持向量机的研究方向与发展前景。