用基础解系解某些条件极值问题

通过对线性的目标函数在线性的约束条件下的极值问题的分析,得到这类极值问题一般是不能用拉格朗日乘数法求解.通过用基础解系的方法进行求解这类问题,实例表明,这种方法是可行有效的.     

生成度量矩阵的新算法及拟度量矩阵的性质研究

阐述了生成度量矩阵的除法变换的新算法,这种算法使计算度量矩阵更简便,使数据的存贮空间大大减少.另外,得到了拟度量矩阵和拟判断矩阵的特征值和特征向量的关系,以及对广义成对比较矩阵和广义度量矩阵的性质进行了研究,这为不严格的成对比较矩阵的权重研究提供了较好的理论方法,为模糊矩阵的研究提供了较好的思想.     

分维权重样条插值预测算法及应用

基于高维数据预测方法的应用,提出一种分维权重样条插值预测算法.通过高维数据的各维,建立样本各维数据与对应权重的网络结构关系,网络的结点个数与样本的个数无关.通过训练样本各维权重所满足的线性方程组得到各维的权值,再根据样本的各维数据值和所得到的对应权值进行三次样条插值,得到各维数据值的权值函数,而不是传统方法的常数,这克服了个别数据变化所带来的整体度量值发生较大变化的缺点.数值仿真实验表明:分维权重样条插值预测算法不失是一种稳定而灵活的算法,而且预测的精度较高,可以根据样条插值函数得到样本各维的权值.     

基于关联分析广义回归神经网络模型在艺术陶瓷定价中的应用

通过提取对陶瓷企业定价的影响因素,采用了灰色关联度分析法,构造了陶瓷企业定价的评价模型,得到了各个因素之间的灰色关联度,从而确定各因素对陶瓷企业定价影响的关键因素,结合广义回归神经网络模型,采用组合输入向量建立陶瓷定价的组合广义回归神经网络预测模型.实例表明:模型比其它模型的预测值更加精确,并且算法能应用到其它数据处理中,具有较广泛的适应性.     

随机优化磨光算法对卫生陶瓷进出口的分析模型

结合磨光法和最优化理论提出一种随机优化磨光算法(SOS算法),算法通过原始值的参数化和调整幅度的修改,利用优化理论优化控制点.实例表明,随机优化磨光算法比样条修正磨光法和灰色马尔可夫链预测模型精度要高得多;而且所得到的误差变化更稳定.     

加速修改AHP中的判断矩阵的贪婪算法

通过分析判断矩阵 ,一致性矩阵 ,导出矩阵及度量矩阵的关系 ,提出一种修改判断矩阵的预测加速修正的贪婪算法 .贪婪法不追求最优解 ,不要回溯 ,只希望得到较为满意的解 .当判断矩阵的一致性较差时 ,基于度量矩阵中偏离大的元素对判断矩阵一致性的影响较大 ,通过导出矩阵和度量矩阵得出加速修正的步长 .每次只修改判断矩阵的一对元素 .实例分析表明 ,修改 AHP中的判断矩阵的贪婪算法是可行的 .