多指标选优的极差分调法

在很多试验或计算性项目中,常常要考核多个指标,解决多指标选优问题的有效方法之一是综合评分法,我国在这方面己有很好的论述并取得了大量应用成果 (参见[2])。本文提出的极差分调法与综合评分法互为补充.采用极差分调法可在选优的不同阶段灵活地利用各指标极差分析所提供的信息,不断调整选优方向,特别在指标个数不算太多,指标间又有某种相关关系时,使用这种方法显得更为灵活、方便.以下用窄带有源滤波器的选优问题(参见[1]为例介绍这种选优方法. 一、用极差分调法进行参数选优 中心频率为f0=1000Hz的四级八阶有源滤波器的相对衰减函数为(…     

正项级数的Gauss指标判别法

在正项级数Gauss判别法的基础上,定义了正数列an的Gauss指标G=lim[n ln(an/an+1)-1]ln n.从而得到了正项级数的Gauss指标判别法.通过具体计算已有各种判别法的Gauss指标,结果表明,Gauss指标判别法是达朗贝尔、柯西、拉贝、高斯和Bertrand等5种判别法的推广.     

关于ρ(L_(r,w))、ρ(J_w)的最小值

本文证明了当线性方程组系数矩阵 A之 Jacobi迭代矩阵 B=L+ U≥ 0 ,ρ( B) <1时 Gauss-Seidel法之迭代矩阵 G=L1,1的谱半径 ρ( G) =ρ( L1,1)是 ρ( Lr,w) ( 0≤ r≤w≤ 1 ,w>0 )中的最小值 ,即此时 Gauss-Seidel迭代是 AOR法中收敛最快的迭代法 .并且对 JOR法 (谱半径为 ρ( Jw) )和 SAOR法也作了相应的论述 .     

合成指标评价的RBF神经网络法研究

合成指标往往没有"真值",使其无法通过RBF神经网络法进行学习以获得分项指标在确定合成指标时的具体结构,导致该法不能对指标体系合成指标进行拟合与评价,从而限制了神经网络法在该领域的应用.如果合成指标具备"整体递增"的属性,则在不失人们对合成指标习惯性要求的前提下,可以通过"最小二乘映射法"获得合成指标的"虚拟真值",以满足RBF神经网络法对学习的需要.文中通过一个实例,进一步展示了研究成果的具体应用.     

珠心算排积法论

(二)负差值法1.加10差值法加10负差值法公式是:一位积=8乘本个数-(2乘后进数 10) (进位节0与5本个当0)     

一种加性AHP法的构造及应用

首先分析了 Satty的传统 AHP法的缺陷 ,然后给出了加性 AHP法的构造原理及权值求法 ,并以一实例说明加性 AHP法在多指标决策分析中的应用 .最后指出加性 AHP法是一种较之传统 AHP法更方便可行的方法 .     

基于主客观信息综合判断的非线性拉开档次法

针对以最大程度的拉开被评价对象间差异的综合评价问题,通过分析线性拉开档次法存在的局限性,本文提出了一种基于主客观信息综合判断的非线性拉开档次法,旨在进一步丰富和完善拉开档次法的理论知识。首先对线性拉开档次法进行简单的介绍,并分析了线性拉开档次法的局限性;然后提出前提假设,给出非线性因子选取的原则以及确定指标序关系的方法,并给出排序后相邻指标重要程度比值的选取方法,根据评价原则利用规划模型求解各评价指标的权重系数,利用求得的指标权重采用非线性集结模型计算最终的评价结果;最后用一个算例验证了方法的有效性。     

关于TOPSIS法应用中的逆序问题及消除的方法

在多指标决策问题中,TOPSIS法是一种常用的方法,然而传统的TOPSIS法在实际应用中容易产生逆序的现象.本文分析了逆序产生的主要原因,并提出了一种改进的方法-RTOPSIS法.应用本文的方法不仅能消除逆序的现象,而且还能正确反映指标权重对决策结果的影响.     

巧 用构造数列法妙解（证）三角题

巧用构造数列法解决三角问题是一种解题技巧 ,它能沟通各门知识 ,但用构造数列法处理三角问题却极为少见 ,其实 ,用构造数列法解三角问题 ,往往能收到事半功倍之奇效 ,现举例说明如下 :1　构造等差数列法解三角问题 :根据条件构造等差数列 ,再利用等差数列的性质去解决 ,这种方法就是构造等差数列法 .例 1　已知 sinθ cosθ=15,θ∈ ( 0 ,π) ,则ctgθ的值是 . ( 1 994年高考题 )解 :由条件 sinθ cosθ=15,可知 sinθ、11 0 、cosθ能构造成等差数列 .设公差为 d,则 sinθ=11 0 - d,cosθ=11 0 d.由 sin2 θ cos2 θ =1 ,可得 11 0 …     

高新技术企业协同创新绩效评价研究——基于主观、客观权重组合赋权的视角

研究以高新技术企业为研究对象,从开放创新背景出发,以创新网络和协同创新为主线构建了高新技术企业协同创新绩效概念模型;基于概念模型提出了包含四个一级指标、二十个二级指标的高新技术企业协同创新绩效评价指标体系.其次,借鉴组合权重的思想,在分别采用AHP、熵权法计算出各指标主观和客观权重的基础上,采用级差最大化组合赋权法,吸取主观和客观权重的优势,确定各指标的组合权重.最后,建立高新技术企业协同创新绩效的模糊综合评价模型,结合案例企业进行了综合评价,提出了相关建议.研究对提升企业协同创新绩效提供了理论依据和政策性建议.     

军用飞机维修质量管理的最优线性分派评估

在军机维修工作中,科学有效的管理,对及时完成维修任务,保障训练作战计划至关重要.在建立适合我军军机维修质量评估指标体系的基础上,定义了理想方案和贴近度,给出了排序频数的计算方法,进而将军机维修质量评估问题转化为最优线性分派问题来处理,从而为军机维修质量管理提供了一种科学、可靠的决策方法.     

The Existence of Two Closed Characteristics on Every Compact Star-shaped Hypersurface in R~4

Recently, Cristofaro-Gardiner and Hutchings proved that there exist at least two closed characteristics on every compact star-shaped hypersuface in R~4. Then Ginzburg, Hein, Hryniewicz,and Macarini gave this result a second proof. In this paper, we give it a third proof by using index iteration theory, resonance identities of closed characteristics and a remarkable theorem of Ginzburg et al.     

The existence of two closed characteristics on every compact star-shaped hypersurface in ℝ4

Recently, Cristofaro-Gardiner and Hutchings proved that there exist at least two closed characteristics on every compact star-shaped hypersuface in R⁴. Then Ginzburg, Hein, Hryniewicz, and Macarini gave this result a second proof. In this paper, we give it a third proof by using index iteration theory, resonance identities of closed characteristics and a remarkable theorem of Ginzburg et al.     

项链李代数的结构

研究项链李代数的结构,定义了箭图Q的重箭图Q循环上的映射σ,证明了这是一个李运算.引入左右指标数组概念,利用它们把项链李代数N_Q的基分成了5类,并构造了项链李代数的一些有趣的子代数.     

雨量预报方法的评价模型

建立了一个关于雨量预报方法的评估模型.首先,用软件分析与处理每天四个时段、每个时段等距离网格点上的雨量数据;其次,为了找到评价两种不同预测雨量方法的评价指数,对每个观察点上搜寻出与之距离最近的四个网格点,并用与之距离的倒数作为权重.每个点上评价指数定义为此最近四个点雨量加权和与预报值的比率.本文定义了两种雨量预报方法的综合评价指数.其一,定义精确性指数为预测雨量与真实雨量的偏差平方和的算术平方根;其一,将雨量数据转化为对应的等级,定义同级率指数为预测雨量与实际雨量占总点数的比例.对这两种评价指数的分析均说明预报方法一优于预报方法二.最后,对模型进行推广.     

一类曲面积分的解法

本文对定义在柱面上的一类函数给出了用定积分求曲面积分的方法 ,并证明了方法的可行性 .     

A presentation for reduced extended affine weyl groups

In 1985 K. Saito [Sal] introduced the concept of an extended affine Weyl group (EAWG), the Weyl group of an extended affine root system (EARS). In [A2, Section 5J, we gave a presentation called “a presentation by conjugation” for the class of EAWGs of index zero, a subclass of EAWGs. In this paper we will give a presentation wh.ich we call a “generalized present.ation by conjugation” for the class of reduced EAWGs. If the extended affine Weyl group is of index zero this presentation reduces to “a presentation by conjugation”. Our main result states that when the nullity of the EARS is 2, these two presentations coincide that is, EAWGs of nullity 2 have “a presentation by conjugation”. In [ST] another presentation for EAWGs of nullity 2 is given.     

重尾分布的尾部指数估计及沪深股市实证分析

重尾分布尾部指数α的估计依赖于样本中所用顺序统计量个数k的选取.本文介绍了估计α时选择k的两类不同的方法:Sum-plot方法和Bootstrap方法,并对Hall提出的Bootstrap方法作了改进,称为M-Bootstrap方法.本文利用上述方法对已知分布进行Monte-Carlo模拟,研究它们的可行性,然后对上海和深圳两市股指数据进行了实证分析.计算结果表明,上海和深圳股指收益率具有重尾性.是右偏态的,右尾厚于左尾.通过几种方法计算的结果比较发现Sum-plot方法和M-Bootstrap方法在估计重尾指数上精确性较高一些,而且不受异常值的影响.     

学生体质评价模型的构建与分析

利用组合群验的理论和方法构建了学生体质评价数学模型,在这一模型基础上介绍了该模型的应用方法,为评价学生体质提供了新方法.     

Primitive digraphs with the largest scrambling index

The scrambling index of a primitive digraph D is the smallest positive integer k such that for every pair of vertices u and v, there is a vertex w such that we can get to w from u and v in D by directed walks of length k; it is denoted by k(D). In [M. Akelbek, S. Kirkland, Coefficients of ergodicity and the scrambling index, preprint] we gave the upper bound on k(D) in terms of the order and the girth of a primitive digraph D. In this paper, we characterize all the primitive digraphs such that the scrambling index is equal to the upper bound.