基于混合加权距离的毕达哥拉斯模糊TOPSIS多属性决策方法研究

针对决策信息为毕达哥拉斯模糊集的多属性决策问题，提出了一种基于混合加权测度的TOPSIS决策方法。在分析了现有距离测度方法不足的基础上，首先给出了一种新的毕达哥拉斯模糊距离测度——毕达哥拉斯模糊有序加权距离（PFOWD），并研究了该测度权重的确定方法；在PFOWD基础上，进一步提出了毕达哥拉斯模糊混合加权距离（PFHWD），同时探讨了其特征和与现有毕达哥拉斯模糊测度的关系；最后提出了一种基于PFHWD测度的毕达哥拉斯模糊TOPSIS多属性方法，并用实例验证了方法的有效性和可行性。     

培训时间对农民工收入的影响

本文依据2008年中国城乡劳动力流动调查数据,应用广义倾向分方法分析一般培训和专门培训的培训时间对农民工收入的影响。研究结果表明:一般培训和专门培训均有助于农民工收入水平的提升。随着培训时间的延长,培训时间对农民工收入的边际影响递减。农民工接受一般培训在30天以内或专门培训在120天以内,其收入水平将随着培训时间的延长而显著得到提升;但一般培训时间超过30天或专门培训超过120天后,其收入水平并未随着培训时间的延长而得到进一步的提升。因此,政府和企业在努力扩大农民工培训覆盖面的同时,适度调整农民工的培训时间,将有助于农民工整体工资水平的显著提升。     

产业结构调整中的“逆库兹涅茨化”问题:理论、原因与对策

现代化产业体系的构建要求产业结构的调整契合生产率水平的提升。违反这一要求的表现之一就是资源从生产率较高产业部门转移到生产率较低产业部门,导致整体生产率下降,即产业结构调整出现"逆库兹涅茨化"问题。梳理产业结构调整的相关理论脉络,可以较为清晰地把握中国"逆库兹涅茨化"研究的理论基础,从城乡分割与服务业扩张两个理论视角,可以概括分析出引发产业结构"逆库兹涅茨化"风险的潜在原因,以提出防范"逆库兹涅茨化"的对策建议。     

联立方程模型参数的修正间接广义岭估计

本文对外生变量设计矩阵X复共线的联立方程模型提出一种参数的间接广义岭估计方法,并对估计出的参数进行了改进,使其具有良好的统计性质,并证明了这些性质。     

关于广义Jeans数集的一个猜想

设a是大于1的正整数.该文运用初等方法证明了:广义Jeans数集J1(a)包含无穷多个无平方因子正整数.     

加权算术平均一定优于简单算术平均吗

本文通过一些简单的推导阐述了加权算术平均并非在所有情况下都合适,有时简单算术平均足以对指标进行综合,而加权是不必要的麻烦。     

LLSM在群体判断中的推广和应用

首先分析了对数最小二乘排序法的特点,说明它是一种值得重视的好方法;并进一步阐述了这一方法的基本原理,着重地对群体判断下求加权的综合排序向量的方法进行了严密的数学推导;提出了在加权的综合排序中权重系数确定的新見解,并举例子以解释。     

从“简化”到“复杂”——经济学创新研究的学术史回顾

从经济学的研究范式出发将创新研究划分为三个阶段:即古典创新理论阶段、现代创新理论阶段和当代创新理论阶段。随着复杂性科学的兴起,从个体认知结构的特殊性出发,充分尊重历史事件的偶然性和时间上的不可逆性,以知识进化为基础的复杂范式成为创新研究的新起点。     

基于广义第二价格拍卖的多级带宽定价模型

在差异化服务机制的基础上，研究了互联网的多级带宽定价问题．通过导入广义第二价格拍卖，构造了基于差异化服务的互联网多级带宽定价模型．该模型能够有效地解决Internet拥塞问题，促进网络资源的合理利用．     

环上矩阵的加权Moore-Penrose逆

研究相对于M和N的加权Moore-Penrose逆，得到带有对合反自同构的有单位元的结合环R上的一类可分解矩阵的加权Moore-Penrose逆存在的充分必要条件，当M和N为单位矩阵时，相对于M和N的加权Moore-Penrose逆就是大家熟悉的Moore-Penrose逆．从某种意义上说，相对于M和N的加权Moore-Penrose逆也是相对于M和N的广义Moore-Penrose逆的推广．结论一方面可特殊化到Moore-Penrose逆的情形，另一方面可得到有关A相对于M和N的广义Moore-Penrose逆的结论．