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28 个结果
  • 简介:采用降维法将5维的非线性规划问题降为2维的非线性规划问题,再用格点搜索法求解来拟定一效用曲线,方法简单实用,所得的结果对于若干常遇问题可满足实际使用中的精度要求,又计算方便快捷。

  • 标签: 效用曲线 降维 格点搜索法 拟定 非线性规划
  • 简介:轮廓线的变点识别是质量管理的研究热点之一,当前研究多以轮廓整体变化为识别对象,而对局部变化问题研究相对较少,且更少有在发现变异时间的同时能够寻找到变化区域在个体轮廓曲线上位置的系统方法。本文针对轮廓线局部变化识别问题,提出基于小波变换和聚类分析的方法。通过仿真性能评价,并与现有方法进行比较,结果显示本方法能够在更小的差异度检测出变化并准确定位变化区域。在文章的末尾,本文采用了一个实例对该方法的效果进行验证。

  • 标签: 变点识别 聚类分析 小波变换 轮廓线 统计过程控制
  • 简介:根据共轭函数和DC规划的性质,给出一特殊DC规划的共轭对偶并讨论其对偶规划的特殊性质,然后利用该性质,把对这类特殊DC规划的求解转化为对一个凸规划的求解.

  • 标签: 共轭函数 DC规划 共轭对偶 凸规划
  • 简介:本文考虑线性约束条件下连续与半可微的伪线性(既伪凸又伪凹)函数的优化问题.使用伪线性函数的性质推导了解集的一般表达式,并基于用右侧导数代替既约梯度的广义凸单纯形法,给出了唯一解的条件以及当唯一性条件不满足时求出解集的计算步骤,最后给出了算例。

  • 标签: 非线性优化 解集 广义凸单纯形法 半可微函数 伪线性 右侧导数
  • 简介:在[3]中,给出了一奇异性方程组Ax=b的唯一解x=Adb的Cramer法则,本文将其推广到带W-权Drazin逆Ad,w,得到如下结果:奇异线性方程组Ax=b的唯一解x=WAd,wWb的分量xj可表示成xj=det[(WA)(j→Wb)UV(j→0)0]/det[WAUV0]j=1,2,…,n,其中A∈Cm×n,W∈C^n×m,Ind(WA)=k1,Ind(AW)=k2,rank(WA)^k1=r

  • 标签: 奇异线方程组 CRAMER法则 带W-权 DRAZIN逆
  • 简介:本文提出了一带不等式约束和简单边界的非线性优化问题的非单调信赖域算法,在一定的条件下,证明了算法的全局收敛性,并通过数值实验验证了算法的合理性。

  • 标签: 约束优化 非单调算法 信赖域算法 全局收敛性
  • 简介:面向对象技术具有封装性,抽象性,继承性及多态性,用这种方法表示模型可支持模型的共享与重用,尤其是支持渐近式构模,文章提出用面向对象方法表示模型,将管理科学的各种模型定义成模型,实现模型与方法的封装,借助于模型装配语言(MAL)定义复合模型,解决因模型部件,方法部件和数据部件的分离带来的特性不匹配。

  • 标签: 决策支持系统 建模支持系统 面向对象技术 模型类 复合模型类
  • 简介:本文基于单机环境下多个用户使用同一个xBASE管理信息系统的安全问题,提出了系统的三级权限管理模式,并对其进行了具体设计。

  • 标签: XBASE 单机 多用户 安全 管理信息系统
  • 简介:本文提出了一教育最优投资模型的快速瓶颈消除算法,给出了算法的思想和具体迭代过程,对算法的最优性进行了证明.最后通过实例给出了算法直观的表上作业法.该算法迭代次数非常少,是一种实用的好算法.

  • 标签: 教育 最优投资模型 快速瓶颈消除算法 表上作业法
  • 简介:针对采用经典划分思想的聚算法以一个点来代表的局限,提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表,能够体现出的数据分布特征,并进一步提出泛化中心距离及间距离度量的新方法,给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到分配的聚策略,一般只需一次划分迭代就能得到最终聚结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集,并与著名的划分聚算法K-modes及其两种改进算法进行比较,结果表明泛化中心算法聚正确率更高,迭代次数更少,是有效可行的。

  • 标签: 聚类算法 泛化中心 分类属性 K-modes
  • 简介:对于多属性群决策中专家权重确定的问题,本文提出了基于聚的专家权重确定方法,将专家权重分为类别间权重和类别内权重,对专家聚步骤和类别间权重的计算方法进行了改进。通过专家给出的判断矩阵构建相容度矩阵,利用系统聚原理,对相容度矩阵进行聚,得到最大相容度谱系图。通过最大相容度间的距离和给定阈值的比较,对专家进行恰当分类,从而避免了根据现有研究步骤只能将专家分为两的不足。此外,在确定类别间权重时,除继续对容量较大的赋予较大的类别间权重系数外,还引入专家判断矩阵的属性权重一致性来反映类别间的差异,从而有效避免了当某几类专家中含有相等数目专家时,赋予这几类专家相同类别间权重系数的问题。所提方法结构清晰、计算简便,并使得专家权重计算结果更为合理准确。最后运用一个算例对比验证了该方法的可行性和有效性。

  • 标签: 决策科学 多属性群决策 专家权重 聚类分析 判断矩阵
  • 简介:博弈的支付或效用水平难以用准确的数量给出,而且效用水平优劣的衡量很大程度上取决于参与者由获取的信息及经验形成的主观判断。对于这一问题,文章尝试引入相对隶属度反映效用水平,并用于有限博弈。

  • 标签: 效用 相对隶属度 战略 均衡 有限博弈
  • 简介:本文主要讨论了工件加工时间具有学习效应和安装时间的单机排序问题。工件的加工时间不仅与之前已加工完的工件加工时间有关,还与工件的加工位置有关。安装时间是依赖于已加工完的工件的实际加工时间的简单函数,即p-s-d形式。本文证明了极小化最大完工时间,极小化总完工时间,极小化完工时间的平方和问题具有多项式算法,也证明了极小化加权总完工时间,极小化最大延误和极小化总误工问题在某些条件下具有多项式算法。

  • 标签: 运筹学 排序 单机 学习效应 安装时间
  • 简介:研究了区间数互反判断矩阵和区间数互补判断矩阵一致性的关系,并讨论了一致性区间数互补判断矩阵的性质,给出了一种区间数互补判断矩阵一致性的判定方法.

  • 标签: 多属性决策 区间数 判断矩阵 一致性
  • 简介:时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进^一均值算法相结合的时间序列聚算法,该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用改进£.均值聚算法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚方法。为了验证该方法的有效性和可行性,将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果。

  • 标签: 多元统计分析 时间序列聚类分析 独立成分分析 股票数据
  • 简介:工业化、城市化进程的加快在推进社会经济发展的同时,也催生了公民权利意识和环保意识的觉醒。在整体利益与局部利益、经济利益与环境利益等一系列矛盾交织的宏观背景下,继劳资纠纷、征地拆迁之后,污染邻避设施成为诱发群体性事件的关键因子。因此,探究政府、邻避设施营建企业与周边民众三方间利益关系,理清相关主体的利益诉求对于邻避冲突的预防和处置具有重要实践意义。本文基于利益相关者理论,探究污染邻避设施相关利益主体在冲突中所扮演的角色和发挥的作用,进而从博弈论视角出发构建政府、邻避设施营建企业和周边民众之间的三方演化博弈模型。在此基础上,通过对政府、营建企业和周边民众的稳定演化博弈策略选择分析,得出推动博弈三方向演化稳定策略点收敛的条件。利用Matlab对三方演化模型模拟仿真,结果表明政府采取不监管策略、营建企业采取合作策略及周边民众采取不抵抗策略是邻避冲突中三方利益相关者演化博弈的稳定策略点;高强度的政府奖励力度有利于促进营建企业采取合作策略,而抑制周边民众抵抗行为策略的选择;营建企业的经济补偿对于降低民众抵抗力度具有临界点,只有高额的经济补偿才会激励民众选择不抵抗的行为策略;而周边民众的抵抗力度对营建企业的策略选择无显著影响。本文研究结果对邻避冲突中相关利益主体起到一定启示作用:第一,政府作为邻避设施建设的监管者,应注重把握监管力度,完善公众参与渠道,降低个体风险感知;第二,营建企业作为邻避设施建设的实施者,应积极采用环保技术,构建科学利益补偿机制;第三,周边民众对于邻避设施的“落地”发挥关键作用,应加强自身公共理性,合理评估邻避风险,自觉维护社会公共利益。

  • 标签: 邻避冲突 污染类邻避设施 演化博弈 利益相关者 仿真分析
  • 简介:本文首先分析了增量学习过程中支持向量与非支持向量的相互转化问题,而后在此基础上提出了基于超球结构的支持向量机增量学习算法。该算法主要利用超球结构,完成对增量学习中训练样本的选取,进而完成分类器的重构。实验表明,该算法比传统支持向量机增量学习算法具有更高的分类精度。

  • 标签: 机器学习 增量学习算法 超球结构 支持向量机
  • 简介:目前沪深股市相关结构的Copula模型选择差异很大,并没有形成统一的认识。在指出现有Copula检验要受到模型参数估计影响后,引入了贝叶斯估计方法将模型参数估计与拟合优度检验有效的分开。接着,沪深股市相关性的贝叶斯实证结果发现两市相关结构Copula模型具有时变特征,势必导致当前研究结果的不一致;同时也反映了Copula对样本区间选择有很强的依赖性。

  • 标签: 股市 相关结构 贝叶斯分析 COPULA