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  • 简介:针对现有供应商分类方法应用于高端装备制造供应商所存在的局限性,从相互依赖视角构建了高端装备制造供应商分类指标体系,提出了基于改进支持向量机的高端装备制造供应商分类模型。该模型根据供应商误分代价不同,设计代价敏感支持向量机分类器,利用粒子群算法优化分类器的参数,并采用概率输出方法对多个优化的二类分类器的结果进行组合以实现多类分类。实验结果表明,该模型提高了现有方法的分类效果,可以降低总体误分代价,有效识别出对高端装备制造企业具有重大影响的供应商,为高端装备制造企业实施供应商分类管理提供了依据。

  • 标签: 供应商分类 相互依赖 支持向量机 代价敏感学习 粒子群算法
  • 简介:研究了群体规模较大情况下基于直觉模糊评价信息的决策方法。提出一种的直觉模糊相似度公式,研究了一种的直觉模糊聚类方法,设计了一种基于的聚类方法的核心决策者权重确定方法。实例分析说明了该方法的合理性和可行性。

  • 标签: 群决策 直觉模糊集 大规模 聚类分析 相似度
  • 简介:现有许多种关于股票投资的技术分析方法,如转移平均线,PE值,相对强弱指数等等。文章提出一种基于回归的的技术分析方法-回归直线分析法,通过比较,作者认为回归直线分析法在香港股市较其它几种技术分析方法不仅具有盈利大,而且盈利概率也明显占优的特点。

  • 标签: 股票投资 均匀设计抽样 回归 技术分析 恒生指数
  • 简介:信赖域方法是解决无约束优化问题的一类有效的方法,而求解信赖域子问题又是信赖域方法的一个重要的组成部分。在本文中,我们首先介绍Hager的序列子空间方法,并分析了对于不同的子空间序列,该算法所具有的性质。随后我们在以上分析的启发下,给出SSM算法的一种改进算法,改进后的算法不仅是全局收敛的,而且进一步减少了矩阵运算量。最后我们给出一些初步的数值试验报告。

  • 标签: 非线性优化 信赖域子问题 序列子空间方法 全局收敛