简介:针对不确定多属性决策中的属性信息分布不均匀,且评价信息多数为二维信息的情况,本文提出了二维区间密度加权算子(TDIDW算子)的属性信息集结方法.依据密度算子的集结过程特点,文章首先定义了二维区间密度加权算子及其合成算子,然后介绍了基于灰色区间聚类法的评价信息分组方法以及基于非线性模型的密度加权向量确定方法,最后进行了算例验证.验证结果表明,该方法可以有效地解决由于属性信息分布不均匀而垦砖;平价结橐不准确曲泪靳
简介:本文推广了文献[1]的方法,给出了定数截尾情况下两参数Weibull分布的形状参数的区间估计,并通过大量的Monte—Carlo模拟考察了优选问题。另外还讨论了两参数的联合区间估计。文章最后通过实例说明了本文方法的应用。
简介:用BV[0,∞)表示在[0,∞)的每一有限子区间上为有界变差函数的函数构成的空间,用(Ln(f,z)=∫0^∞dtkn(x,t)表示BV[0,∞)上的正线性算子,其中dtkn(x,t)是非负测度且∫0^∞dtkn(x,t)=1,则有定理如果Ln(|t-x|^β,x)≤C(x)/n^v,这里β>0,v≥1,C(x)是一个与x有关的常数,对f∈BV[0,∞)和x∈(0,∝)有|Ln(f,x)-[f(x+)+f(x-)]/2|≤|[f(x+)-f(x-)/2Ln(Sgn(t-x),x)+f(x)-[f(x+)+f(x-)/2Ln(δn,x)|+2C(x)/n^vx^β(n-1)↑∑↓k=1z-z/k^1/β^z+z/k^1/β(gx)+z+z/n^1/β↓z-z/n^1/β(gx)+√C(x)/n^v/2x^β/2(∫2x^+∝gx^2(t)dtKn(x,t))^1/2这里δx={0t≠x,;1t=xgz(t)={f(t)-f(x+)x
简介:Thispaperdiscussestheintervalestimationsmethodfortheparametersandotherreliabilitycharactersofathree-poxameterWeibulldistribution.Accordingtothefiducialdistrlbutiontheoryoftheparameter,theauthorpresentstheconfidenceintervalsoftheporameters,thereliabilityandthereliablelife.Anexamplemadsimulationresultsaregiven.Itisshownthatthemethodpresentedinthispaperispracticableandworthnoticing.