Clustering of Microarray data via Clique Partitioning

Microarrays are repositories of gene expression data that hold tremendous potential for new understanding, leading to advances in functional genomics and molecular biology. Cluster analysis (CA) is an early step in the exploration of such data that is useful for purposes of data reduction, exposing hidden patterns, and the generation of hypotheses regarding the relationship between genes and phenotypes. In this paper we present a new model for the clique partitioning problem and illustrate how it can be used to perform cluster analysis in this setting.     

基于灰色聚类的社会评价模型及省辖市的实证

根据"坚持以人为本,全面、协调、可持续发展"的科学发展观的内涵,根据人民生活质量,教育卫生等五个准则层构建了社会综合评价指标体系。利用三角白化权函数理论,建立了基于灰色聚类的社会综合评价模型,并采用辽宁省14个地区的截面数据进行了实证研究。本文的创新与特色一是通过将可观测的国民幸福指数纳入评价体系,反映了人们对自身生存和发展状况的感受和体验,改变了现有评价没有考虑人民幸福程度的缺点。二是通过人均可支配收入和最低生活保障线等可获得数据指标计算准基尼系数,间接反映了社会发展过程中的收入分配差距现象,解决了现阶段因辽宁省未统计基尼系数指标而无法对社会发展进行科学评价的问题。三是通过在灰色聚类评价模型中通过熵权法确定指标权重使权重结果客观并唯一,避免了主观赋权方法得出的因人而异的现象。四是运用灰色聚类模型对辽宁省各地区社会发展进行聚类评价,有效地揭示了辽宁省各地区社会发展的不平衡性特征。     

基于多目标加权灰靶决策模型的节能服务公司选择研究

用能方对节能服务公司（Energy Service Company,ESCO）的选择关系到合同能源管理（Energy Performance Contracting,EPC）能否顺利实施。从用能方的角度,采用灰色系统理论中的多目标加权灰靶决策模型,对存在多决策目标的ESCO选择问题进行研究。通过层次分析法确定ESCO的11个决策目标的决策权数,根据综合效果测度值的比较,最终实现最优对策的选择。本文为用能方的ESCO选择问题提供了一种新的思路。     

数据驱动下收货方质量偏好与电商配送服务质量优化

针对"互联网+大数据"优化电商配送服务质量问题,明确不同收货方的质量需求稳定性,引导电商根据收货方不同质量敏感性提供相对精准服务,提升配送服务质量。模拟投票结果的形成过程聚类得到收货方对服务质量偏好的记忆性特征：（1）"无记忆"型收货方;（2）"记忆"型收货方;（3）"不确定"型收货方;（4）收货方总体。进一步推导不同规划类型求解空间,设计得到"无记忆"型收货方动态规划精确求解方法,及其他三种类型近似求解粒子群算法。研究过程中,配送资源质量感知度被嵌入到模型约束;"无记忆"型收货方的质量需求规划问题转化为零库存策略最优解问题,进而证明存在精确解;"记忆"型收货方呈现出对质量感知的累积;"不确定"型收货方模型通过赋值即可得总体收货方表达式。结果表明：数据驱动研究框架借助大数据资源,使得电商更易通过收货方的质量偏好设计更加匹配的配送方案;不确定服务需求得到有效满足,投入成本的利用率更高;通过特征分类的方式,尽可能地抽取能够精确最优化的部分,缩小NP范围,提高整体求解的精确度。     

基于理想解和灰关联度的动态评价方法及其应用研究

为了对多个多属性（指标）待评价对象（方案）在多个时间点的发展状态和该时间段内的总体发展水平进行比较分析,根据理想解法和灰关联度法优缺点,提出基于理想解和灰关联度的动态评价方法。该方法基于三维数据,将欧氏距离和灰色关联度相结合,提出一种新贴近度,同时反映了位置关系和数据曲线的相似性差异,兼顾评价指标值差异程度和增长程度。最后将该方法应用于"十二五"期间省域循环经济生态效益评价,通过实例验证该方法实际应用上的有效性。     

高技术企业联盟知识扩散研究基于小世界网络的视角

知识通过网络可以加快扩散.作者基于NW小世界网络视角,构建高技术企业联盟知识扩散模型,揭示联盟的知识扩散特性,并运用MATLAB软件进行模拟仿真.研究发现,减小网络的特征路径长度、增大网络的集聚系数和提高成员间的知识交流频率是促进高技术企业联盟知识扩散、提高创新效率、加快知识创新的有效途径.     

一种基于PIM与核方法的模糊聚类新算法

本文针对模糊C均值聚类在大数据量时收敛较慢以及不能对多种数据结构有效聚类的缺点,结合PIM算法与核方法提出了一种新的高效聚类算法———KPIM算法,并从理论上证明了该算法的收敛性.最后利用标准实验数据IRIS数据集测试,结果表明KPIM算法在保证收敛速度的同时,聚类效果更有效.     

信息不完全确定的区域产品模糊区间聚类方法

区域产品分类与选择是区域经济发展中最重要和最基础的工作.在产品选择与分类时,需要确定指标权系数和分类阈值等参数,这在实际应用中是比较困难的.针对这种情况,提出了一种信息不完全确定的区域产品模糊区间聚类方法.该方法构建了指标权系数信息不完全确定的最优模糊区间聚类模型,利用遗传算法和改进的FCM算法联合求解所得优化模型,得到指标权系数、最优聚类中心和最优划分,进而确定各产品所属类别.最后将该方法应用于某区域的产品分类和主导产品的确定中,实例计算说明该方法的可行性和有效性.     

基于时间特性的中国股市交易集群性特征的研究

本文以自回归条件久期模型(ACD)为基础,选择标志我国股市交易集群性特征的代理变量,建立了刻画该特征的实证模型,检验了我国上海证券所个股的交易过程中集群性问题.实证结果表明,我国证券市场交易过程中的集群性是由于以私人信息为基础的信息交易所引起的,私人信息的进入导致了证券市场在时间方向表现出更大的波动性.     

产业集群、网络关系与企业竞争力的关系研究

本文以珠三角地区产业群聚内的企业为研究对象,采用随机抽样的调查方法获取所需的,可靠的研究数据,探讨产业集群内企业网络关系的类型、联结对象及网络地位对其竞争力的影响.研究表明:产业集群并不直接影响企业竞争力,而是一定程度上通过作用于企业的网络关系最终影响企业的竞争力.