基于加权可能性均值的亚式期权模糊定价

主要探讨不确定环境下用模糊集理论处理亚式期权的定价问题.运用梯形模糊数来表示标的资产价格、无风险利率、红利率和波动率,建立了亚式期权的加权可能性均值模糊定价模型,得到连续几何和算术亚式期权的模糊价格公式.最后通过数值例子表明:亚式期权的加权可能性均值模糊定价模型具有很大的灵活性,更符合现实的不确定情况,具有较强的实用价值.     

会议选址问题的优化模型

国内某公司在各省会城市都设有分支机构,公司每年都有频繁的会议和培训工作需要各地分支机构派人参加,如何在大陆地区31个省会城市里选择一个城市作为会议地址,使得举办会议的成本最低且中转次数最少.建立了该会议选址问题的双目标优化模型,收集处理了有关实际数据,利用网络最短路算法和约束法等得到了该会议选址问题的解.在不考虑中转费用的情况下,得出成本最低且中转次数最少的会议地址是西安;在考虑中转费用的情况下,根据中转费用的不同给出了可供实际决策的最优会议选址方案.     

高维空间L1范数约束的一类数据稀疏距离测度学习算法与应用

现有一类分类算法通常采用经典欧氏测度描述样本间相似关系,然而欧氏测度不能较好地反映一些数据集样本的内在分布结构,从而影响这些方法对数据的描述能力.提出一种用于改善一类分类器描述性能的高维空间一类数据距离测度学习算法,与已有距离测度学习算法相比,该算法只需提供目标类数据,通过引入样本先验分布正则化项和L1范数惩罚的距离测度稀疏性约束,能有效解决高维空间小样本情况下的一类数据距离测度学习问题,并通过采用分块协调下降算法高效的解决距离测度学习的优化问题.学习的距离测度能容易的嵌入到一类分类器中,仿真实验结果表明采用学习的距离测度能有效改善一类分类器的描述性能,特别能够改善SVDD的描述能力,从而使得一类分类器具有更强的推广能力.     

模糊蚁群算法及其在TSP中的应用

在传统蚁群算法的基础上加入了使用模糊规则表更新信息素的策略,提出了一种新的算法——模糊蚁群算法.算法结合了模糊控制中输入输出的模糊化处理和蚁群寻优的特点,为实际问题提供了新的解决手段.文中将模糊蚁群算法应用于TSP问题,通过对中国31个省会城市等实例数据进行的测试,验证表明了新算法具有良好的有效性和鲁棒性.     

湍流运动论中的化学反应速率扰动

在分子与分子之间发生碰撞时,如果分子的动能足够大,当超过一定的阈值E时,分子碰撞就会发生化学反应.然而气体分子化学反应速率是受到一定因素影响的,诸如分子数密度n、温度T以及速度V.日本学者Sagara于上世纪70年代曾对分子数密度n和温度T对反应速率的变化做了深入的探究.主要是在此基础上利用二粒碰撞机理论对速度以及温度和速度的共同作用来研究反应速率的变化情况.     

一类具有接种疫苗和再次感染的传染病模型分析

建立和研究了具有接种疫苗和再次感染的SEIRV传染病模型.给出了基本再生数的表达式,得到了模型存在后向分支的条件.     

改进模糊一致矩阵及其在工程评标中的应用

基于模糊一致矩阵的决策方法的不足之处,对模糊优先关系矩阵的构造、模糊一致矩阵的转化、排序方法等方面进行了改进.将改进后的决策方法用于建筑工程的综合评价,将决策者的思维量化,由定性向定量进行转化,构造出建筑工程的综合评价方案优选的改进模糊一致矩阵数学模型,为建筑工程评标数学模型的建立提供了影响因素量化排序的分析方法.实证分析结果表明,改进后的决策方法能更好地反映参评对象的实际情况.     

具有垂直传染且总人口在变化的SIRS传染病模型的渐近分析

讨论了具有垂直传染且总人口在变化的连续预防接种SIRS传染病模型,给出了基本再生数R_0的表达式,并利用广义Bendixson-Dulac函数方法证明了无病平衡点和地方病平衡点的全局稳定性.     

模糊综合评判法在创业机会评估中的应用研究

创业是极具风险的活动.在我国,创业企业的失败率是非常高的.创业机会稍纵即失,正确评价和把握创业机会,这对创业者和创业资本的提供者都十分重要.在Timmons的创业机会评价框架下,提出了创业机会综合评价的指标体系,建立了创业机会模糊综合评价模型,并给出算法,最后进行了实证分析.     

基于Mamdani型模糊推理的震中烈度预测模型

对应用模糊推理进行系统预测进行了深入的研究,建立了以震级和震源深度为输入的基于Mamdani型模糊推理的震中烈度预测模型.并以四川地区震例数据为例,对数据信息提取,模糊规则建立等关键环节进行了详细的介绍,预测结果分析表明推理模型是可行和有效的.