基于优势度分析的三角模糊数判断矩阵的排序方法

研究了三角模糊数判断矩阵的排序问题,在两个三角模糊数相互比较大小的可能度的基础上,综合分析直接和间接两个方面的比较因素,提出了两个三角模糊数比较的优势度概念.对三角模糊数判断矩阵的行元素信息进行集结并利用所定义的优势度概念作为度量对集结的结果两两进行比较,构造出相应的以实数表示的模糊互补优势度矩阵,进而利用模糊互补判断矩阵的排序公式得到方案的排序权值.最后通过一个算例说明了提出的排序方法.     

两种推理方法QIP和FSI的鲁棒性结果及其比较

基于逻辑相似度和剩余蕴涵,研究了五蕴涵推理方法(QIP)和相似度推理方法(FSI)的鲁棒性,给出了在四个常用蕴涵下QIP的鲁棒性的具体结果,以及基于修正的Kleene蕴涵的FSI的鲁棒性结论,并且对这两种推理方法的鲁棒性进行了初步的比较.     

依赖团数的有向图极大与超级边连通的度序列条件

互连网络通常以有向图为模型,有向图的弧连通度是网络可靠性的一个重要参数.给出了依赖团数的有向图极大和超级边连通的度序列条件.     

基于可能度和集对势的区间数地铁施工风险控制与预警模型

首先从施工管理、周边环境、施工技术、施工人员四个方面构建了一个地铁施工风险控制评价指标体系;接着利用可能度公式构造可能度矩阵即可求解各评价指标的权重值;然后通过集对分析理论与方法建立数学模型计算各个风险指标的集对势并设置风险控制满意程度的预警阈值.施工管理人员根据计算各指标的集对势判断风险控制是否满意,一旦数据偏离预警阈值,管理人员应及时组织专家进行风险排查并采取果断的有效措施进行处理从而达到一有风险就能及时预警的目的.     

乘积G-空间中周期跟踪性和等度连续的研究

介绍了拓扑群作用下乘积空间中G-周期跟踪性和G-等度连续的概念,利用乘积映射的性质,研究了乘积映射f×g与分映射f和g在这些动力学性质方面的关系,得到如下结果:1)乘积映射f×g具有G-周期跟踪性当且仅当f具有G_1-周期跟踪性,g具有G_2-周期跟踪性;2)乘积映射f×g具有G-等度连续当且仅当f具有G_1-等度连续,g具有G_2-等度连续.这些结论弥补了拓扑群作用下乘积空间中G-周期跟踪性和G-等度连续理论的缺失.     

五边形图的标准化的拉普拉斯谱及其应用

一个图的标准化的拉普拉斯特征值对图在结构性质和一些相关的动力学方面提供了信息,尤其在相关的随机过程方面. 在这篇文章中,我们给出了由一个简单连通图迭代生成的五边形图的标准化的拉普拉斯谱.在应用方面,我们得到了关于倍增度基尔霍夫指数,凯梅尼常数和生成树的个数的重要公式.     

GH分布族下资产收益率分布拟合优度比较——基于中国证券指数高频数据的实证研究

资产收益率分布假设对期权定价、对冲,风险度量和组合资产优化的结果有着重要影响.但由于资产收益率的"程式化性质",经典正态分布假设不能很好拟合实际收益率分布.广义双曲线分布,作为子分布及极限分布非常丰富的分布族,在资产收益率分布拟合中已取得良好效果.在讨论第三类修正贝塞尔函数和广义逆高斯分布性质基础上,借助于正态均值-方差混合理论,得到广义双曲线分布及其极限分布.在McNeil,Frey和Embrechts(2005)算法框架内,以及WenBo Hu(2005)算法改进基础上,对参数估计的算法做了实质性改进:用两个重要参数χ和ψ的线性关系,代替了一个包含第三类修正贝塞尔函数的方程,避免了对该方程数值求解.在实证部分,选择了3个主要指数,利用GH分布的两个子分布和两个极限分布对过滤后的指数收益率进行拟合,并对它们的拟合优度和收敛速度做了比较.     

一种具有不确定偏好序评价信息的群决策方法

针对具有不确定偏好序评价信息的群决策问题,提出了一种决策方法。首先,描述了不确定偏好序的概念,并将它转化为概率向量,同时给出概率向量加权算子;然后,给出了概率向量两两比较的可能度的定义及性质分析;依据概率向量加权算子及可能度,建立了方案两两比较的可能度矩阵;基于可能度矩阵及互补判断矩阵的权重公式,计算方案的优先权重并对方案进行优选;最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

经典命题逻辑中公式的D-条件真度及近似推理

基于条件概率的思想,利用赋值集的随机化方法,在经典命题逻辑系统中引入命题的D-条件真度和D-条件相似度及伪距离,建立了D-Γ逻辑度量空间;推出了D-条件真度的若干性质,证明了D-Γ逻辑度量空间中逻辑运算的连续性;并在DΓ-逻辑度量空间中提出了三种不同类型的近似推理模式,证明了三种近似推理模式的等价性。     

大学篮球教练能力评价的机理模型

首先,根据球队之间的比赛数据建立有向网络来描述球队比赛结果,利用特征向量中心性度量进行网络分析,求出球队能力的评估值,对球队能力进行年度排名;再通过分析比赛净胜分M与球员能力P与教练能力C之间的关系,构造网络中所有比赛结果出现的概率似然函数;借助机器学习算法,求解似然函数的优化问题,从比赛结果中分离出教练能力,并以此对球队教练进行年度排名;最后,在每个教练年度排名的基础上,得到其在一段时期内的总排名。