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厦门大学自动化系 收藏

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研究主题:H    遗传算法    鲁棒控制    BP神经网络    H∞控制    

研究学科:自动化类    经济学类    电子信息类    航空航天类    电气类    

被引量:777H指数:14WOS: 34 EI: 13 北大核心: 73 CSSCI: 9 CSCD: 63 RDFYBKZL: 3

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297 条 记 录,以下是 1-10

运用离差最大化方法进行多指标决策与排序 ( EI收录)
1
《系统工程与电子技术》厦门大学自动化系 王应明  出版年:1998
国家自然科学青年基金
本文以工业经济效益的综合评价和排序为应用背景,提出了一种多指标决策与排序的新方法——离差最大化方法。该方法能够自动确定各评价指标间的加权系数,且概念清楚、涵义明确,排序结果准确、可信,不具有主观随意性。
关键词:多属性决策 经济效益分析  多指标排序  
运用离差最大化方法进行多指标决策与排序
2
《中国软科学》厦门大学自动化系 王应明  出版年:1998
国家自然科学青年基金
本文以工业经济效益的综合评价和排序为应用背景,提出了一种多指标决策与排序的新方法———离差最大化方法。该方法能够自动确定各评价指标间的加权系数,且概念清楚、涵义明确,排序结果准确、可信,不具有主观随意性本文以工业经济效益...
关键词:离差最大化方法  多指标决策  排序
混沌时间序列的局域线性回归预测方法
3
《厦门大学学报(自然科学版)》厦门大学自动化系 王永忠 曾昭磐  出版年:1999
混沌时间序列预测是80年代末发展起来的一种非线性预测新方法.它已在天气预报、经济预测、电力负荷预测、股市预测等方面得到成功应用.混沌运动是确定系统具有内在随机性的一种运动,它的行为极其敏感地依赖于初始条件.混沌系统从两个...
关键词:混沌时间序列 局域线性回归  预测  相空间重构
序时多指标理想点决策方法及其应用
4
《中国软科学》厦门大学自动化系 王应明  出版年:1997
序时多指标理想点决策方法及其应用*厦门大学自动化系王应明一、引言经济研究中经常会碰到经济效益的综合评价问题,经济效益的综合评价本质上是一个多指标决策问题,也称多属性决策、多准则决策、有限方案多目标决策等。实际应用中,常常...
关键词:经济效益  综合评价 序时多指标决策  理想点
多指标决策与评价的新方法──投影法
5
《统计与决策》厦门大学自动化系 王应明  出版年:1998
关键词:工业经济 评价  多指标决策  投影法
广义加权几何平均组合预测方法研究
6
《厦门大学学报(自然科学版)》厦门大学自动化系 王应明  出版年:1998
国家自然科学基金
提出一类广义加权几何平均组合预测方法,给出其参数估计的二次规划算法.新的组合预测方法比传统的加权几何平均组合预测方法能取得更好的组合预测效果.
关键词:组合预测 参数估计 二次规划  加权几何平均
区间DEA分析
7
《预测》厦门大学自动化系 周黔 王应明  出版年:1999
国家自然科学青年基金
现实中,精确确定输入和输出值有一定的困难。在这种情况下,把输入和输出值确定在一可信区间内更能反映实际情况。本文就根据这种情况。
关键词:区间值输入  区间值输出  DEA 决策  数据包络分析
对DEA聚类分析方法的一种改进
8
《预测》厦门大学自动化系 李果 王应明  出版年:1999
国家自然科学青年基金
本文提出一种新的DEA—最优分割聚类分析方法。该方法以DEA相对效率评价为基础,通过最优分割法寻找最优分割点,从而达到聚类的目的。聚类结果准确、可靠,且能得到比较清晰、满意的结果,因而是一种既科学又有效的聚类分析方法。
关键词:聚类分析 DEA方法 最优分割法  
人口流动影响下的农村社会养老保险方案重构与仿真研究——基于福建省的案例分析
9
《中国人口科学》厦门大学国家农村社会保险研究中心;浙江大学人口与发展研究所;厦门大学自动化系 米红 周仲高 邱婷婷  出版年:2005
国家软科学项目(No.2003DGQ1D098)福建省重点软科学项目(No.B3695219-3)福建省"十五"规划前期研究课题(No.59)资助
文章根据2003年福建省的抽样调查资料,基于数理人口学和精算学的研究方法,试图揭示福建省农村流动人口基本上属于有条件参加农村社会养老保险的人群特征。研究认为,部分城市把农村流动人口纳入城镇养老保险体系的做法将对农村社会的...
关键词:人口流动 农村社会养老保险 方案重构  仿真分析  
组合预测参数估计方法研究
10
《预测》厦门大学自动化系 孙见荆  出版年:1996
福建省自然科学基金
本文从几何距离角度出发,提出了一种确定组合预测权系数的新思想,并给出三种具体确定组合权系数的方法及其相应的线性规划模型和仿真实例。
关键词:组合预测 参数估计 线性回归  几何距离  线性规划
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