一类二元对称的Copula函数

本文给出了一类二元对称Copula函数的构造,同时推导了此类Copula函数的一致有序性,对称性以及相关测度等性质.     

滏阳河水质综合评价

本利用未确知测度模型对滏阳河水质污染程度进行综合评价,模型建立在未确知测度空间基础上,根据评价空间的有序性,建立置信度识别准则与评分准则,是水环境质量综合评价的实用模型。     

区域3E系统协调发展水平PLS-SEM测度模型及应用研究

在总结现有3E系统协调发展水平测度方法缺陷的基础上,提出了基于PLS-SEM方法的3E系统协调发展水平测度模型,并从总量、结构和质量三个维度构建了3E系统指标体系,最后测度了1978年到2008年中国3E整体系统及各子系统的协调发展水平。研究表明:(1)PLS-SEM模型能有效弥补现有测度方法的缺陷,适应于3E系统协调发展水平的测度;(2)考察期内中国3E整体系统及各子系统协调发展水平呈递增的态势,其中经济子系统增长较快,也是3E整体系统协调发展水平增长的重要保证;(3)系统的总量维度隐变量对3E系统协调发展水平变动的影响最大,质量维度和结构维度隐变量均较小,说明中国社会经济的发展仍未摆脱粗放式的增长模式。     

浮游生态系统的极限环存在唯一性与Hopf分叉

运用非线性系统理论研究了一类浮游生态系统模型,分析了平衡点的稳定性,给出并证明了系统极限环的存在唯一性条件.同时运用分支理论,对系统hopf分叉问题进行了讨论.最后,通过计算机仿真,对文中论述进行了验证.     

网测度及应用

给出了n-进制网测度一个具体的定义,并证明了它的一些性质如:外测度、度量外测度.给出网测度的质量分布原理,证明了它与Hausdorff测度等价,并计算了直线上的三分Cantor集和Sierpinski地毯的网测度.     

基于属性测度的决策系统研究

在属性集和属性测度理论基础上系统地讨论了属性测度综合评价和决策系统.把综合决策系统分为三个子系统;第一个为单指标性能函数分析子系统,第二个为多指标综合性能函数分析子系统;第三个为识别分析子系统.并在属性测度决策系统的基础上,给出了一个应用实例.通过实例的分析,表明该系统是合理、实用和有效的.     

分数阶Chen-like系统混沌性态分析及控制

提出了一类Chen-like系统,研究了该系统奇点稳定性、混沌等动力学性态.讨论了Chen-like系中参数与阶数对系统混沌性态的影响,并给出了Chem-like系统出现混沌性态的阶次范围.与分数阶Chen系统相比,系统出现混沌性态的阶次范围增大了.根据分数阶系统稳定性理论及线性反馈控制,对系统进行了混沌控制,得出了混沌系统在平衡点处的稳定性条件.数值模拟验证了理论分析的正确性.     

n维变时滞Lotka-Volterra系统周期正解的存在性

基于非线性常微分方程泛函分析研究了一类变时滞n维非自治Lotka-Volterra系统周期正解的存在性,利用重合度理论建立了这类系统周期正解的存在性判据,得到了相应的充分性条件.同时对系统的持久性问题也作了分析,得到了相应的定理.最后,通过计算机仿真,对文中论述周期正解的存在性进行了佐证.     

一维自旋系统(有限系统)

在[1],Spitzer提出了近邻质点系统(Nearest partiole systems),并找到了这类系统可逆的充要条件。在可逆情形,更新测度就是它唯一的可逆测度。此后,[2],[3],[4]等文献对近邻质点系统作了更细致的研究。特别是讨论了这类系统的临界现象,不变测度和死光向题。当然,近邻质点系统毕竟是很简单的一维自旋系统。为了进一步深入研究一维自旋系统,有必要将这个模型逐步推广。     

窄带随机噪声作用下非线性系统的响应

研究了Duffing振子在窄带随机噪声激励下的主共振响应和稳定性问题.用多尺度法分离了系统的快变项,讨论了系统的阻尼项、随机项等对系统响应的影响.在一定条件下,系统具有两个均方响应值.数值模拟表明方法是有效的.     

基于模糊熵权优化的招标代理机构绩效评价研究

以《福建省工程招标代理机构信用等级评定暂行办法》、《黑龙江省工程招标代理机构信用评价暂行办法》等为依据,建立了招标代理机构绩效考核的三级评价指标体系,并运用AHP法确定绩效考核指标的主观权重值.然后,利用信息熵理论与模糊数学建立了熵权优化的绩效考核模糊综合评价模型.最后进行实例计算与分析,表明用此方法对招标代理机构进行绩效考核是科学的、合理可行的.通过将招标代理机构的收入与绩效考核结果挂钩,有利于促进其规范招标代理行为、提高服务质量.     

基于模糊信息熵理论的港口物流系统竞争能力研究——以福州港智慧物流与低碳港口建设为例

在其深层次机理上,港口物流系统竞争能力必受其物质技术支撑体系的制约．结合智慧港口和第五代港口基本理论,可得出深层次物质技术支撑体系主要有：物质资源禀赋、城市经济系统、物联网系统、港口经营系统、绿色效率系统等．以相关港口物流系统竞争力基本理论为指导,考虑到中国各港口的实际情况,结合数据获得的难易程度,分别从基础设施、发展环境、智慧技术、服务水平、低碳绩效五个方面遴选出18个评价指标,按照模糊信息熵理论,利用全国24个主要港口2001—2013年的原始数据,通过数学软件Matlab编程,计算出系统层指标的信息熵和权重及全国8个代表性港口2013年的竞争能力综合评价值,并以福建省福州港为例,对其进行横向比较和纵向时序分析．     

A new entropy upper bound

Entropy, conditional entropy and mutual information for discrete-valued random variables play important roles in information theory (see Ash (1965) [8] and Cover and Thomas (2006) [9]). Our purpose within this work is to present a strong upper bound for the classical Shannon entropy, refining recent results from the literature. For this purpose we have considered the work of Simic (2009) [4], where new entropy bounds based on a new refinement of Jensen’s inequality are presented. Our work improves the basic result of Simic through a stronger refinement of Jensen’s inequality which is then applied to information theory.     

基于Vague粗糙集信息熵的属性约简算法

针对复杂系统分析中的数据信息冗余问题,提出一种基于Vague粗糙集信息熵的属性约简算法。首先,对Vague粗糙集相关概念进行拓展,提出Vague粗糙集的扩展信息熵和广义信息熵的模型;其次,对基于信息熵的属性重要性度量和属性约简原理进行研究,进而提出了一种基于Vague粗糙集信息熵的监督式属性约简算法;最后,选取UCI数据库对算法性能进行验证,计算结果表明该算法实用有效。     

未确知测度模型在建筑节能方案评价中的应用

建筑节能方案评价是一个涉及多因素的系统工程,目前常用的单一指标评价并不能对节能方案的推广起至应有作用,根据我国能源政策设计了一套多指标综合评价体系.给出了一种定量化描述建筑节能方案评价指标的方法,建立了基于未确知测度的评价模型,并通过信息熵确立指标的分类权重,明显优于过去常用的AHP确定权重的主观判断方法,具有更高的科学性和实际应用价值,有利于优秀节能技术的扩散.     

美式债券期权定价熵模型

基于熵定价理论,结合美式期权解析近似求解的G eske-Johnson方法,构建了美式债券期权定价熵模型,给出了标的资产为零息票债券和息票债券的美式期权估值的解析近似计算公式,并展示了具体的算法步骤.     

基于熵权及国际生产折衷理论的中国煤炭贸易国际竞争优势评价

利用国际生产折衷理论建立了煤炭贸易国际竞争优势评价指标体系,从专属优势、区位优势、内部化优势和国际化程度的角度对各主要煤炭出口国的竞争优势进行基于熵权的多层次综合评价.指出与其他煤炭出口国相比,中国煤炭贸易竞争优势主要来自于专属优势以及部分区位因素,而在国际化程度上明显处于劣势,同时指出了中国煤炭企业的挖潜方向.     

Application of quorum response and information entropy to animal collective motion modeling

“Quorum response” is a type of social interaction in which an individual's chance of choosing an option is a nonlinear function of the number of other individuals already committing to it. This interaction has been widely used to characterize collective decision‐making in animal groups. Here, we first implement it in 1D and 2D models of collective animal movement, and find that the resulting group motion shows the characteristic behaviors which were observed in previous experimental and modeling studies. Further, the analytic form of quorum response renders us an opportunity to propose a mean field theory in 1D with globally interacting particles, so we can estimate the average time period between changes in the group direction (mean switching time). We find that the theoretical results provide an upper bound to the simulation results when the interaction radius grows from local to global. Information entropy, a concept widely used to quantify the uncertainty of a random variable, is introduced here as a new order parameter to study the evolution of systems of two cases in 2D models. The explicitly formulated probability of a particle's dynamic state in the framework of quorum response makes information entropy directly computable. We find that, besides the global order, information entropy can also capture the structural features of local order of the system which previous order parameters such as alignment cannot. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Complexity 21: 584–592, 2016     

时序多指标决策及其在证券投资中的应用

对于带有时间顺序的动态多指标决策问题,我们从专家偏好和信息熵两方面综合确定了指标权重,进而在关联分析的基础上,建立了时序多指标决策综合优化模型,并将其应用于证券投资领域.     

A practical non-parametric copula algorithm for system reliability with correlations

System reliability analysis involving correlated random variables is challenging because the failure probability cannot be uniquely determined under the given probability information. This paper proposes a system reliability evaluation method based on non-parametric copulas. The approximated joint probability distribution satisfying the constraints specified by correlations has the maximal relative entropy with respect to the joint probability distribution of independent random variables. Thus the reliability evaluation is unbiased from the perspective of information theory. The estimation of the non-parametric copula parameters from Pearson linear correlation, Spearman rank correlation, and Kendall rank correlation are provided, respectively. The approximated maximum entropy distribution is then integrated with the first and second order system reliability method. Four examples are adopted to illustrate the accuracy and efficiency of the proposed method. It is found that traditional system reliability method encodes excessive dependence information for correlated random variables and the estimated failure probability can be significantly biased.