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针对投资决策过程中语言评价值具有随机性及模糊性,以及投资者的决策容易受到其情绪的影响且不同投资者受到的影响程度不同,本文提出基于前景云的不确定语言多准则投资群决策方法,并将其运用在国际股指投资中。其中,前景理论模型用来刻画投资者情绪对决策的影响,而云模型用来刻画语言评价值模糊性和随机性之间的关联。更具体来说,论文首先解决传统文献云生成方法中云期望值超过论域或者无法区分语言评价标度等级等问题,然后构建了前景云模型并将该模型应用于多个专家共同进行的国际股指投资群决策。实证结果显示,该模型得出的决策结果比传统决策方法下的结果更直观、可靠,表现为决策依据不仅考虑方案的期望值大小及变动风险,而且还考虑了投资者情绪对决策的影响。由此可得出,本文所提出的模型更符合现实情景,也更能有效实现对投资群决策。 相似文献
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193.
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遗传算法用于傅里叶变换红外光谱的定量解析 总被引:7,自引:3,他引:4
本文利用遗传算法对混叠的傅里叶变换红外光谱图进行了定量的解析。文中分析了最多包含了十个组分的大气有毒有机物(苯,四氯化碳,氯苯,硝基苯,苯酚,甲苯,甲醇,邻甲酚,间甲酚和对甲酚)的混合谱图,建立了适当目标函数,使用了自适应变异技术,讨论了交叉和变异概率对结果的影响。结果证明遗传算法有着极好的非线性特征。在适当的条件下,结果的相对误差小于1%。 相似文献
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200.