对多等级质量产品（以σ衡量）抽样数n值的计算及分极标准的制定方法

本文利用抽样分布理论，对以σ衡量质量的多等级产品质量检验问题，提出了一个具体的处理方法，该方法给出了计算抽样数的公式，也给出了确定各等级之间距离的计算方法，揭示了抽样置信度、抽样数ｎ、等级距离三者之间的关系。并按本文的方法，提出了对广东商检局出口桑蚕丝原抽样方案的修改意见。     

一种新的模糊TOPSIS决策方法

TOPSIS方法是多准则决策中常用的一种方法.但是该方法无法有效处理决策中的模糊信息,本文提出了一种模糊环境下的TOPSIS方法.在用三角模糊数对语言变量表示的基础上,决策过程中的各个准则的权重和各个备选方案的等级均采用语言变量来描述,这些语言变量由专家确定.为降低决策中的计算量,引入了模糊数的等级均值积分表示,在决策过程中将模糊数计算转化为简单的实数运算.这一优点使得决策中可以避免求解模糊数之间的距离和对模糊数排序.利用一个多准则决策的算例验证了该方法的有效性.     

Stein两阶段抽样问题中第一阶段最优抽样量研究

当精度和可靠度给定时，Stein（1945）提出了两阶段抽样方法，构造了同时满足一定可靠度与精度的区间估计．本文则利用数值计算方法，进一步给出了此两阶段抽样中最优的第一阶段抽样量．     

基于距离相关系数的分层聚类法

随着大数据时代的到来，各个领域涌现出海量数据且结构复杂.如变量的维数不同、尺度不同等.而现实中变量之间往往存在着不确定关系，经典的Pearson相关系数仅能反映两个同维变量间的线性相关关系，不足以完全刻画变量间的相关关系.2007年Szekely等提出的距离相关系数则能描述不同维数变量间的非线性关系.为了探索变量之间的内在信息，本文基于距离相关系数提出了最大距离相关系数法对变量聚类，且有超度量性和空间收缩性.为充分发挥距离相关系数的优势，对上述方法改进得到类整体距离相关系数法.该方法在刻画两类间相似性时，将每类中的所有变量合并成一个整体，再计算这两个不同维数的整体间的距离相关系数.最后，将类整体距离相关系数法应用到几个实际问题中，验证了算法的有效性.     

基于区间二型模糊数的多属性群体灰色关联决策方法

针对属性值以区间二型模糊数形式给出的多属性决策问题,提出基于灰色关联度的多属性群体决策方法.首先,提出了一种新的计算区间二型模糊数之间距离的测度;然后,结合该距离测度公式构造出一种新的基于距离测度来求权重的方法,运用此方法求出决策者属性的权重;接着,通过主客观综合赋权法求出专家权重;最后,通过各方案与理想方案的灰色关联贴近度对方案进行大小排序.案例分析及对比分析说明该方法的合理有效性.     

有关最优分层抽样数的结论的证明

各层抽样数的确定是分层抽样法中的一个关键问题.本文给出了有关抽样数最优分配比例结论的一种简洁的初等证明方法.     

混合多属性决策问题中的权重研究

针对属性值以精确数、区间数、直觉梯形模糊数给出的混合多属性决策问题,提出一种基于属性的可靠性、属性对决策的影响度和决策者对属性的重视程度这三个维度给权重赋值的方法。首先对属性的可靠性进行定义,并计算出属性的可靠性;接着根据属性内部差异最大化求出属性对决策的影响度;随后利用直觉梯形模糊数之间的距离求出决策者对属性的重视程度,并用投影模型将这三个维度进行集成,得到最终的权重值。该方法能够使权重的获取更加全面,最后利用算例证明了本文方法的可行性。     

有错检验情况下抽样方案中的一个近似最优关系

杨继平．有错检验情况下抽样方案中的一个近似最优关系，数理统计与管理，１９９７，１６（１），３０～３４．本文给出并证明了在验收抽样检验中实际上存在误检概率ｐ，ｐ′的情况下，抽样方案中使决策损失最小的样本容量ｎ和合格判定数ｃ之间一个近似最优关系，该结论推广了文［４］中的一个结果     

基于Hausdorff距离的模糊数互补判断矩阵排序研究

基于Bonissone近似计算、Hausdorff距离和模糊折衷型决策方法,给出带有梯形模糊数互补判断矩阵的一种排序方法。同时给出精确值、三角模糊数的互补判断矩阵转化为梯形模糊数互补判断矩阵的方法,因此本文方法同样适合于处理精确值、三角模糊数的互补判断矩阵的排序问题。最后用算例说明了计算过程。     

基于Hausdorff距离的区间数据的系统聚类分析

基于Hausdorff距离用于定义两个紧集之间距离的考虑,将区间数视为一个紧集,定义了区间数之间的距离,并研究了区间向量的距离,从而得到聚类分析中两个样品间的距离。进一步定义了两个类之间的Hausdorff距离。为消除量纲对聚类结果的影响,研究了区间数据的标准化。基于此,给出了区间数据系统聚类算法。采用随机模拟的方法,对文中方法进行有效性评价,结论表明,Hausdorff距离法的聚类有效性在所有设计的实验条件下都要优于传统的欧式距离法。最后,基于符号数据分析的思想构造区间数据,给出了对多种动物群体按其身高、体重等生理特征进行聚类分析的算例。     

基于联系数的扩展VIKOR方法及其在风险投资中的应用

针对属性值为模糊数的风险投资项目选择问题,提出了一种新的基于联系数的扩展VIKOR方法。首先,将各类型属性值转化为集对分析中的联系数,提出了一种新的联系数距离计算公式,进而计算出各方案与正理想解及正负理想解之间的距离。最后,基于VIKOR思想,设计了基于联系数的扩展VIKOR算法,通过投资实例验证了该算法的有效性和优越性。     

属性权重未知的区间型多属性决策方法

针对方案的属性值为区间数并且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法.基于联系数理论,首先构建了联系数之间的距离公式;其次引入方案间相对相离度和相对相离度矩阵等概念及其计算公式;然后将区间数属性值转化为联系数表示,利用所提出的概念和公式进行多属性决策,从而得到方案间的优序排列.决策方法直观简单,避免了属性权重的计算.最后给出实例说明了提出的方法具有合理性和有效性.     

PPS抽样──一种有效的水路运输量抽样方法

本文针对水运运输特点，通过对实际资料的分析和计算，对水运运输量的抽样方法作分析比较，提出利用ＰＰＳ抽样进行我国水路运输量的抽样抽查。     

基于Hausdorff距离的区间数多属性公路网综合评价

公路网评价对于了解区域公路网状态和交通需求间的关系非常重要.讨论了公路网属性表示为区间数的问题,通过计算属性值相对于属性等级的距离矩阵得到相应的加权可变相似度,再对可变相似度进行归一化处理,作为各属性等级的权重向量,同时应用级别特征公式求得综合属性值进行综合评价.实例表明,该方法和其他方法的评价结果一致,且能给出不同标准下的评价结果,计算过程简明且有效,而且能向属性值为其他类型的不确定量进行拓广.     

基于对偶犹豫模糊集的多属性决策方法

基于对偶犹豫模糊集的定义,首先由对偶犹豫模糊集距离测度的定义,给出了对偶犹豫模糊集的Hamming距离测度公式。其次给出了一个最优化模型来计算完全未知的属性权重。最后提出了以便用来度量两个对偶犹豫模糊信息之间相关关系的相关系数,并给出定义和加权相关系数计算公式,使决策运算更快捷有效。由此提出一种属性权重完全未知的模糊多属性决策方法,并给出此方法的计算步骤,通过实例验证了该方法的有效性。     

基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策法

对基于区间直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究。给出了区间直觉模糊数之间的距离公式,并定义了区间直觉模糊正、负理想点,进而提出了一种基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策方法。最后进行了实例分析。     

聚类分析在大气颗粒污染评估中的应用

本文定义了样品之间的距离,采用重心法确定类与类之间的距离。给出了动态聚类的计算方法;利用类与类之间的距离定义了评估大气颗粒污染的相对尺度—相对污染率;由此得到了哈尔滨市区大气颗粒物中一些元素含量的相对分布;并得到了一些有意义的结论。     

可变抽样区间图经济设计分析

传统控制图是静态的,其抽样区间为固定常数,往往不能及时发现生产过程异常。针对这种情况,本文在综合抽样成本、生产次品损失、误报警和漏报警损失、发现并纠正过程异常成本等基础上,提出可变抽样区间X图的经济设计方法。根据过程实际状态和由抽样结果采取的决策构建了一个二维时间离散的马尔可夫链,提出优化模型,并利用遗传算法寻找控制图参数的最优解。数值计算给出本文模型的具体求解过程。灵敏度分析研究了各参数对最优样本容量、控制限、警戒限、抽样区间及单位时间平均成本的影响。     

正态总体中方差的两步置信区间

利用两阶段抽样，我们具体给出了正态总体方差的一个置信区间，它同时满足可靠度与精度。利用数值计算的方法，我们计算出第一阶段的最优抽样量。此外，我们证明了一次抽样时同时满足可靠度与精度的置信区间的不存在性。     

新的模糊数的模糊距离

文[1]中基于现有的模糊数的距离定义及模糊距离定义的缺陷进行分析并给出了改进的模糊数的距离定义。本文在此基础上给出新的模糊数的模糊距离定义,并给出相应的定理。