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41.
当L是Fuzzy格时,证明了一个CⅡ拓扑分子格(L,η)可点式p.度量化当且仅当其是正则的;可点式度量化当且仅当其是正则T1的.  相似文献   
42.
空间OLAP 技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对决策支持系统中空间数据可视化应用趋势,研究基于空间数据仓库的一种决策分析 工具———在线分析处理,通过改进空间数据立方体的物化视图选择方法,并进行了实例分析, 验证该方法的有效性和优越性,更好地解决空间OLAP 响应时间延迟问题. 进而扩展空间OLAP 应用模型和模式,实现更加完备、灵活的空间OLAP 操作功能.  相似文献   
43.
基于可变参数优化的相关证据合成方法研究   总被引:7,自引:1,他引:7  
总结了相关证据合成的理论方法,分析了已有合成方法的不足,对相关证据的相关焦元 的分布情况进行了分析,提出一种面向问题的基于可变参数的相关证据的合成方法. 方法只对 相关焦元的基本可信数进行修正,克服了对相关证据所有焦元进行修正的弱点,使修正的对象 更加合理,修正系数可用基于学习的寻优方法得到. 在相关证据的相关焦元的基本可信数未知 的情况下也可进行相关证据的合成. 计算结果表明该方法对合成的结果有明显的改进  相似文献   
44.
针对QFD 系统的内在模糊性,运用带有对称三角形模糊系数的模糊规划理论,提出了一 种确定QFD 系统参数的方法. 并通过工程特性目标值的规范化,定义产品开发总成本函数、工 程特性改进成本函数及改进成本系数等概念,建立了一个QFD 规划模型. 仿真结果表明,该模 型能够帮助开发人员在不确定的、模糊条件下有效确定关联函数及自相关函数,优化顾客需求 的满意水平,确定工程特性目标值,使新开发/ 改进的产品顾客满意度赶上或超过目标市场上 的竞争企业,并满足开发预算约束.  相似文献   
45.
构造一种新的方法———岭- 偏最小二乘回归方法(它既有效消除了因素变量之间的多 重共线性,又克服了传统方法的不足,且使模型更加稳健,具有更强的预测和分析能力) ;并运 用广义岭- 偏最小二乘回归方法分析了我国经济增长的影响因素,为我国制订持续、快速增长 的经济政策提供了有益的参考.  相似文献   
46.
基于模糊判断矩阵信息确定专家权重的方法   总被引:4,自引:3,他引:4  
本文对群组模糊判断矩阵集结过程中确定专家权重的问题进行了研究,建立了模糊判断矩阵的特征矩阵和求解群集结矩阵的最优化模型,通过矩阵之间距离度量判断信息自身逻辑一致性程度和群体相容性程度,给出一种基于专家判断信息的可信度计算其后验权重的方法,最后用算例予以说明.  相似文献   
47.
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.  相似文献   
48.
把通货膨胀率和红利支付率融入优先级债务和次级债务的激励效应模型. 利用期权的 对策论分析方法,给出了优先级债务、次级债务、股票和公司价值的解析评价公式,并分析了通 货膨胀率和红利支付对公司的破产决策、次债务的发行决策,以及对股东和债权人之间财富转 移的重要影响. 说明了通胀率和红利支付率在实际借债合同中是不能被忽略的因素.  相似文献   
49.
利用回归和构造动态投资组合方法,对中国股票市场1995 年7 月到2000 年12 月股票 月收益率、交易额、总市值及其财务数据进行分析,发现中国股票市场具有显著的交易额效应、 A 股比例效应、市值效应、账面市值比效应等. 这些效应有密切的相互关系,但不能用市场beta 值来解释. 市场beta 值、市值因子、账面市值比因子一起,也就是Fama2French 三因子模型,可以 很好地解释这些效应  相似文献   
50.
二维GPSJ分布类及其在保险中的应用   总被引:1,自引:2,他引:1  
本文给出的二维GPSJ分布类(即GPSJ2)在保险领域应用范围较广,如由机动车辆保险由财产损失索赔次数和人身伤亡索赔次数所组成的模型、超额再保险中的由自留保单数和分出报单数所组成的二维模型等。本文在GPSJ1类基础上研究二维GPSJ类,本文给出了此分布类的定义、背景意义、概率计算的递推公式,同时还对各参数的最大似然估计值的求解过程进行了分析。本文最后将这一模型应用于一组机动车辆赔付次数数据,考虑了由财产损失索赔次数、人身伤亡索赔次数组成的二维模型,拟合效果令人满意。  相似文献   
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