指数分布下步加试验中的区间估计

在交叉步进应力加速寿命试验中，假定在各组应力下产品的寿命分布为指数分布，对于定数截尾样本，求加速方程中系数的线性无偏估计（ＢＬＵＥ）。在此基础上本文通过构造某些枢轴量，并用Ｍｏｔｅ－Ｃａｒｌｏ方法给出了加速系数及正常应力下，产品可靠性特征量的置信区间。最后给出了一个数值例子。     

非空交定理及其应用

本文得到了广义区间空间中几个参数型非空交定理，并用此结果证明了一些新型极大极小定理，截口定理，重合定理，以及变分不等式解的存在性定理。本文中的结果包含（１，３，５－１２，１４－１６）中相应结果。     

属性区间识别理论模型研究及其应用

根据程乾生教授创立的属性识别理论模型[1] ,提出了属性测度区间的概念 ,建立了属性区间识别理论模型 ,并在自然科学学术期刊质量评价中进行了应用 .     

区间数互补判断矩阵的拓扑排序方法

提出了方案之间进行比较时优于与劣于的定义,通过构造与区间数互补判断矩阵相对应的有向图的方法,将互补判断矩阵的排序问题转化为有向图中顶点的拓扑排序问题,将有向图中的顶点按照备选方案的重要性顺序输出,得到的顶点的序列即为备选方案的重要性排序,数值计算实例验证了该方法的有效性与可行性。     

A New View on Fuzzy Hypermodules

We describe the relationship between the fuzzy sets and the algebraic hyperstructures. In fact, this paper is a continuation of the ideas presented by Davvaz in （Fuzzy Sets Syst., 117： 477- 484, 2001） and Bhakat and Das in （Fuzzy Sets Syst., 80： 359-368, 1996）. The concept of the quasicoincidence of a fuzzy interval value with an interval-valued fuzzy set is introduced and this is a natural generalization of the quasi-coincidence of a fuzzy point in fuzzy sets. By using this new idea, the concept of interval-valued （α,β）-fuzzy sub-hypermodules of a hypermodule is defined. This newly defined interval-valued （α,β）-fuzzy sub-hypermodule is a We shall study such fuzzy sub-hypermodules and sub-hypermodules of a hypermodule. generalization of the usual fuzzy sub-hypermodule. consider the implication-based interval-valued fuzzy     

基于偏差的不确定型多属性决策的综合集成方法

对不确定型条件下的多属性决策问题,规范化后的区间数能消除属性值之间量纲的差异,建立了相离度偏差、中间值偏差和理想方案偏差计算公式,构建了以总偏差平方和为目标函数的综合集成优化模型,求解出各属性的客观权重,提出了一种客观属性权重的可能度法,为不确定型多属性决策提供了一种简单实用的可靠方法.最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性.     

求幂级数收敛半径的方法

指出了文 [1 ]中一个考研题的错误解法 ,并给出求幂级数收敛半径的几种方法     

一种区间数的因子分析技术及其在证券市场中的应用

传统的因子分析技术能够有效地对高维变量空间进行降维处理,但它对于样本空间却缺乏行之有效的降维效果.为了解决这一问题,一种针对大量样本数据、新的因子分析技术———区间数因子分析技术(intervaldatafactoranalysis,IFA)被提出并得到了迅速的发展。IFA方法对传统的数据概念做了本质性的扩张,运用'数据打包'的理念,对海量原始数据在不破坏其原有内在逻辑关系的前提下,可以进行变量和样本点维度的双重降维。本文详细阐述了区间数因子分析技术的原理,并以中国股票市场为案例研究背景,结果表明IFA分析技术对大规模多维数据系统做综合简化是十分有效的。     

多指标区间决策的理想点贴近法

研究了指标的权重不能完全确定但知道其所在区域的条件下的多指标决策问题 ,给出了方案与理想解的贴近度及其算法 ,按贴近度的大小可以对方案进行排序 .它同传统的决策方法相比较 ,具有需要信息量少 ,简单可靠等特点 .最后用该决策方法分析了一个实际问题 .