语言多属性决策的目标规划模型

研究了只有部分属性权重信息、属性值以语言变量或不确定语言变量形式给出且决策者对方案有偏好信息的语言多属性决策问题.给出了语言变量和不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,定义了语言变量的偏离度概念.在属性值以1)语言变量和2)不确定语言变量,这两种形式给出的情形下,分别建立了一个基于偏离度的目标规划模型,并通过求解这两种模型分别获得相应的属性权重.然后对于情形1),利用语言加权平均(LWA)算子,对语言决策信息进行加权集成,继而对方案进行排序和择优;对于情形2),利用不确定语言加权平均(ULWA)算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优.最后进行了实例分析.     

企业关键人力资本的识别与管理研究

本文分析了如何识别企业关键人力资源以及如何进行管理的问题,提出赋予关键员工适当的对关键资源的进入权是解决这类问题的有效方法之一.这种方法的实用之处在于即便出现因关键人员的离职也不至于使企业蒙受大的挫折,它不仅能应对企业所出现的危机现象,也可以控制问题的蔓延,将损失降到最低.     

农民工养老保险参与决策：一个OLG模型的考察

通过构建一个农民工追求跨期效用最大化的OLG模型,理论分析了均衡条件下农民工收入及风险偏好因素对其养老保险参与决策的影响;基于全国31个省市的调查数据,利用双变量Probit模型实证分析了个人与家庭特征、收入与土地、务工状况与预期等因素对农民工养老保险参与决策的影响。结果表明：务工与务农收入对农民工参与养老保险决策的影响并不显著,而恩格尔系数和非收入性因素却大多显著地影响了农民工的参保决策。为此,一方面,要提高农民工的收入水平、生活宽裕程度和支付能力,使之更有意愿和能力参与养老保险;另一方面,要增强农民工对未来生活确定性的预期和安全感,使之参与养老保险的水平得以提高。     

基于学生视角的大学教师教学质量要素研究

学生对教师的评价成为教师教学质量的重要指标之一,了解学生评价的基准可以为教师改善教学质量提供信息参考。论文先采用关键事件技术法,从大学生的视角探讨师生课堂接触中令学生满意和不满意的要素,然后运用KANO问卷调查法对这些要素进行了分类。针对这些分类,讨论了提升大学生教学质量感知的策略。     

基于双变量GARCH-M模型的公司并购短期股价效应研究

短期股价效应是公司并购研究中的重点和热门问题。文章以我国2008年发生的公司并购事件为样本,通过构建一个双变量GARCH-M模型,在β系数随时间变化的框架下研究了公司并购的短期股价效应。结果表明,并购公司在一定的事件窗口期内获得了显著为负的累积异常收益率。     

企业关键绩效指标体系设计要点和难点解析

随着信息化时代的发展,企业如要维持在市场经济中的主体地位,就必须逐渐重视对企业关键绩效体系的设计,并且做好内部的关键绩效设计工作,优化企业关键绩效体系的设计对企业的发展至关重要。企业关键绩效设计也是企业发展目标中的重要组成部分,在企业发展目标中占据着重要的地位。因此解决好企业中的关键绩效的设计问题,也对实现企业发展目标,保持企业可持续发展起着推动作用。本文主要剖析企业关键绩效体系的设计要点和难点,阐述关键绩效体系设计的要求,不断促进企业更好的发展。     

把握关键要素培养大学生创新能力

培养大学生的创新能力是高校的第一要务。如何从影响大学生创新能力培养的关键要素入手,以人为本地整合教育资源、优化教育环境,全面构建创新能力的培养机制,提高学生培养质量。     

依可信度的模糊线性模式识别控制模型及应用

文章为了研究复杂信息系统模式识别控制模型,以可信性理论为依据,利用可信性测度和多目标非线性规划方法,建立了一种依可信度模糊线性模型,又根据模糊模式识别的原则,建立模糊线性模式识别控制模型.该模型具有实际的变量控制应用效果,为复杂信息系统模式识别及变量控制提供理论支持.     

一种新的高维数据降维方法

一、前言现实世界中存在着大量的复杂事物及现象,人们希望揭示隐藏在这些纷繁芜杂的表象下的事物和现象的客观规律。随着信息技术的发展,我们面对的数据越来越复杂,往往具有如下特点:(1)样本点数量巨大;(2)数据收集的频率越来越高;(3)数据内部存在结构化的特征;(4)指标变量众多。例如天气状况,用来描述气象特征的指标非常多,像温度,湿度,气压,风力,降雨量等等,对于每时每刻的天气状况,可以用多变量组成的向量数据细致的表示。大量出现的高维数据不仅提供了极其丰富、详细的信息,而且对数据分析中的变量选择、多元建模带来了挑战:怎