简介：指出文献[3-5]所定义的用于区间数排序的可能度存在的不足,分别给出了刻画区间数大小比较的相对优势度的定义和模糊互补矩阵排序的一种新方法.在此基础上,给出了区间数的一种排序方法.

简介：本文引用包含度和偏序包含度概念,指出文[1]、[2]、[3]的可能度是一种区间数的包含度.在此基础上,利用三角模构造了一类偏序包含度,建立了区间数比较的包含度构造方法,并用各种包含度对文[1]的算例进行排序,取得满意效果.

简介：区间数线性规划可用于处理含有离散区间数的不确定性优化问题。针对已有算法所求区间解可能包含非可行解的缺陷,基于可能度概念提出了区间数线性规划的有效解、弱有效解、最优解及其解域的定义,给出了改进解法,所得区间解为以上解域的子集。以一个数值模型为例求解,将运算结果与已有算法所得区间解作了对比,说明了改进解法的有效性。

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.

简介：

简介：奥特莱斯已演变成为一种新型的零售业态，在实践中取得巨大成功，但相关学术理论成果还相对缺乏。本研究以空间竞争理论为基础，从传统购物中心和奥特莱斯间的博弈出发，在消费者的偏好不确定的情况下，探究了奥特莱斯的区位选择、建设规模以及商品定价问题，试图为奥特莱斯投资人提供决策依据。研究结果表明，最优区位选择和建设规模依赖于消费者的聚集程度，消费者聚集程度较低时，奥特莱斯应紧邻消费者，投资者应尽可能扩大其建设规模，聚集程度较高时，可适当远离消费者，且选址越远，建设规模越大。另外，奥特莱斯中各零售商的商品售价不会偏离购物中心指导价。

简介：现有文献关于空间差异环境专利授权的最优合同基于固定费与可变费，而不是更一般的授权合同。针对这一问题，分析了厂商间的两部制最优专利授权策略。无论专利大小如何，授权合同同时包括固定费与可变费项，不授权不是最优的。专利对内部人的激励高于外部人。与专利发明之前比较，专利增加社会福利但不增加消费者剩余。

简介：本文对指数分布的无失效数据，在引进失效信息后，在先验分布为Gamma分布时，给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计，并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计，还结合实际问题进行了计算。

简介：以Lucas内生增长模型为基础，通过建立一个新的内生增长模型，在经济可持续发展的前提下，分析环境质量与经济增长之间的关系，为环境库兹涅茨曲线提供了一个新的理论解释。模型提出了经济可持续发展的条件，为有关环境保护决策提供理论支持。

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。

简介：采样数据合理性检验,是数据处理中重要的一环,它的主要功能是鉴别采样数据中可能含有的异常值,并进行相应的机理分析与修复工作。本文从飞行器外测系统工程应用的角度出发,给出了两种简单易行的判断方法。

简介：本文在界定长三角城市群空间范围的基础上,利用长三角城市群各城市2013年相关数据,应用GIS的空间聚类分析功能分别从全局聚类检验和局部聚类检验两个方面分析了长三角城市群的经济空间集聚特征。研究结果表明长三角城市群的经济产出和经济生产要素在全局上存在空间集聚现象,在局部上,GDP、人均GDP等经济产出在向上海市、苏州市等个别城市高-高集聚,而劳动、资本、技术、能源等经济生产要素也在向上海市、苏州市等个别城市高-高集聚。

简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类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类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法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类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。

简介：针对股票时间序列的特点，从离群点对股票时序数据有序性的影响角度出发，在界定分形离群点含义的基础上，利用分形理论将离群模式挖掘理解为一个优化分割问题。采用推广G—P（Grassberger-Procaccia）算法计算股票时间序列数据集的多重分形广义维数，并利用贪婪算法的思想设计了FT-Greedy算法来求解基于分形理论的时间序列离群模式挖掘优化问题的解集。实验证明，该方法能有效地解决股票时间序列离群模式挖掘问题。

简介：服务外包是推进我国产业结构调整的重要方式。数据处理作为服务外包中基础业务之一,对人力依赖程度很高。企业只有合理有效安排员工生产才能及时处理并以低成本交付订单。文章以数据处理业务为研究背景,考虑订单加工整个流程和员工技能种类,建立两步多层复合技能人力调配分段模型。选取实地调研企业数据运用模型进行求解。结果表明了模型的有效性,对于有效提升企业接包能力,促进我国服务外包发展有重要意义。

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，导致一般的聚类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类算法，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￡．均值聚类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类方法。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。

简介：随着互联网＋战略的深入推进,了解不同产业内信息技术能力与产业绩效之间的协调发展情况,对于系统把握我国的信息化发展水平,分类制定有效产业政策具有重要意义。有别于以往采用宏观产业数据,重点评价工业化与信息化融合度,本文主要基于2008~2015年的上市公司的微观数据,采用耦合协调模型,分类测度四大类产业的IT能力与产业绩效的耦合协调度。研究发现：总体上看我国的产业IT能力与产业绩效之间存在中高度耦合关系,但耦合质量不高,耦合协调度处于中低水平,呈现逐渐上升趋势;此外,我国的不同的产业之间的耦合协调度发展趋势存在差异性,本文进一步分析了该差异的存在的原因,并提出政策建议。