基于可变模糊集的权重信息不完全的语言多属性决策研究

针对权重信息不完全的语言多属性决策问题,提出一种基于可变模糊集理论的决策分析方法。首先将语言评价值转化为三角模糊数,计算各方案到正负理想点的加权广义欧式权距离,构建非线性规划模型,可同时得到属性权重和各方案的相对优属度,并按照相对优属度的大小将方案排序,选出最优方案;最后是一个实例分析,将该方法所得结果与现有方法的计算结果进行了比较。     

Black-Litterman投资组合模型的进一步推导分析

在理论上通过推导首次得出了Black-Litterman模型(B-L模型)最优权重与信心水平的公式.在各资产收益不相关及单一绝对观点的假设下,得出各资产的B-L模型最优权重与信心水平的简化表达式.借助于此,还对信心水平与最优权重公式的进一步理论分析,并以光大证券的"乌龙指"做实证,详细分析投资者在没有市场观点、拥有内幕信息、以及信心水平在某范围变化时,其所持各投资品权重的特点.     

基于主成分-集对分析法的联合火力打击陆军弹药消耗预测方案评估模型研究

陆军作为联合火力打击的重要组成部分,具有反应快、火力猛、精度高、机动灵活的特点,是实施联合火力打击不可缺少的重要力量.陆军在联合火力打击中,如何快速准确的从多种弹药预测方案中分析、评估优选出最佳的陆军弹药消耗预测方案,对提高陆军快速反应能力,提升部队战斗力,打赢未来战争至关重要.为此,在分析影响联合火力打击陆军弹药消耗主要因素的基础上,构建了符合联合火力打击陆军弹药消耗特点的评估指标体系,提出了一种基于主成分和集对分析法综合分析的联合火力打击陆军弹药消耗预测方案的评估优选方法,通过方法可求得指标权重,最终评估优选出最佳的联合火力打击陆军弹药消耗预测方案.结合实例分析,验证构建的评估模型能够用于多种联合火力打击陆军弹药消耗预测方案的评估优选,为进一步提高联合火力打击陆军弹药消耗预测方案提供技术指导.     

基于多种用海功能的海域使用权拍卖机制研究

海域使用权拍卖是对海域资源进行市场化配置的重要方式.基于海域资源的立体性和层次性特征,提出了多种用海功能约束下的海域使用权拍卖机制,设计了综合效用函数,对海域使用权进行经济价值与生态补偿的综合评价,促进海域资源的多层次利用与开发.仿真结果表明:相比较于单一功能的海域使用权拍卖,多属性拍卖能够改善海域使用权拍卖效率,同时拍卖结果也提高了政府对海域使用权拍卖的满意度和最终效用,为我国海域使用权拍卖方式的创新提供了理论基础.     

一组新的全方位鲁棒调节性能指标

本文提出的全方位鲁棒调节性能指标,采用了原经典控制指标的几何形象术语,保持了以往指标的长处,且适用于多输入多输出系统。该指标不是“跟踪”性指标,它考虑了来自状态空间各种方位的可能干扰,能体现系统的整体调节特性。文中分析了新旧指标的特点,给出了新指标的计算方法,并进一步指出:此组全方位指标可转化为一种标量的便于设计时对参数进行优化计算的泛函指标,按此泛函优化,可使闭环系统的鲁棒性能和整体调节性能同时得到改善,且可使闭环系统的特征向量系接近正规化。目前,无论是状态反馈还是输出反馈,都已有按此指标泛函进行优化设计的一些切实可行的方法了,但极少谈及调节性能。     

一类具有弱奇异核的偏积分微分方程的Chebyshev小波数值方法（英文）

本文提出一种基于第四类Chebyshev小波配置法,求解了一类具有弱奇异核的偏积分微分方程数值解.利用第四类移位Chebyshev多项式,在Riemann-Liouville分数阶积分意义下,导出Chebyshev的分数次积分公式.通过利用分数次积分公式和二维的第四类Chebyshev小波结合配置法,将具有弱奇异核的偏积分微分方程转化为代数方程组求解.给出了第四类Chebyshev小波的收敛性分析.数值例子证明了本文方法的有效性.     

偏远地区学生数学自主性学习方案分析

一、提出的背景乳源瑶族聚居在县境东北部和中部的崇山峻岭之中，瑶家村寨分布于茫茫群山之山顶、山腰、山坑、山窝和田峒之间，高度大多在海拔500米以上，一些村寨海拔达1000多米．瑶族人民历代散居于大山深处，基本靠刀耕火种及狩猎谋生．此种景况长此以往，造就了其在生产、生活等方面的互助友爱精神，并且世代相传．这种相对独立的生活虽经数十年的瑶汉文化的互通，但瑶族百姓在子女教育方面重视仍然不够，     

一类隐函数及其在计量抽样检查中的应用

本文引进了一类隐函数，讨论了它们的性质，并制作了相应的数值表，以此为基础，对计量抽样检查标准中双侧规格限的情形，给出了无限定条件的、理论上精确的抽样方案。     

基于长短记忆神经网络预测的大类资产因子配置研究

大类资产配置策略为资金相对庞大的机构投资者提供了一个有效获取稳健收益的手段,通过因子收益分布及相关性的预测能更好地进行大类资产配置.将大类资产因子配置的思想与机器学习算法预测有机结合,首先筛选宏观因子及风格因子,利用长短记忆神经网络(LSTM)方法预测组合收益,得到最优因子组合;然后结合最优因子组合中蕴含的信息,修正对资产预期收益率的估计并提出了大类资产的权重配置方案.通过在全球18种大类资产上进行的算例分析表明,采用本文模型得到的配置策略相较于其它模型有更高的收益风险比、较低的年化波动以及较小的最大回撤.研究结论可为机构投资者的大类资产配置提供理论借鉴.     

《探究欧姆定律》教学设计

1设计思路 本节内容是沪科粤教版九年级上册的一节实验探究课，针对学生已经了解科学研究的一般方法，同时具备一定的动手操作能力的特点，在突破“实验设计”这一难点时，我首先采用“征集实验方案”的形式，充分调动学生学习的主动性和自主探究意识，并引导学生对各种实验方案进行优化；