基于DEA模型的体系作战目标节点价值评价

根据基于信息系统的体系作战的特点,构建了目标节点价值评价指标体系,将评价指标分为成本型和效益型两部分,分别作为DEA评价模型决策单元的输入指标和输出指标,并对多个DEA有效的决策单元运用超效率DEA模型进行了分析和评价,取得了较好的评价效果.     

一类环形生产系统的DEA效率评价模型

环形生产系统内部的生产过程处于循环状态,针对这一不同于其他网络系统的突出特点,分析其单个动态循环阶段,建立评价单阶段环形生产过程的DEA（数据包络分析）模型;将其推广到整体循环过程,进行环形生产系统的DEA效率评价,定义了此网络决策单元的DEA有效性。通过实例证明了该模型的可行性和实用性。     

基于改进DEA模型的开发者效率评估

本文采用改进的DEA模型对开发者效率进行评估,主要通过传统的C2R模型和模糊数学法相结合,形成新的 模糊DEA模型。该方法克服了传统DEA模型的超强客观因素和不支持模糊输入输出,有利于提高开发者效率的评估,这对 决策者而言是十分重要的。     

Matlab在最优决策中的应用研究

通过Matlab的计算功能,对线性规划数学模型求解,得出在一些需要进行决策的经济问题中结果,进而指导我们做出最优的决策。     

基于DEA模型的信贷资金配置效率研究——对山东省主要行业贷款情况的实证分析

资源配置的核心问题是效率问题,资源配置效率高代表着在同一技术水平条件下,资源流向最有价值创造力的行业。由于资金的逐利性,信贷资金往往会从利润低的行业流向高利润的行业,导致信贷资金在不同行业之间的配置效率具有差异性。信贷资金的配置效率高低及其不同配置组合对经济的运行和可持续发展影响重大,所以分析信贷资金不同配置组合及其原因,研究提高信贷资金配置效率的方式方法,对制定货币信贷政策、促进经济增长和调整产业结构来说,具有非常重要的意义。本文基于企业信用信息基础数据库数据,利用数据包络分析（DEA）模型对山东省主要行业的信贷数据进行实证分析,研究山东省信贷资金在各行业经济增长作用中的差异,分析各行业信贷资金配置效率情况,并对今后合理实施和调控信贷政策以促进产业发展提出相关意见和建议。     

基于模糊期望值的模糊DEA 交叉效率评价方法

基于模糊DEA的交叉效率评价方法研究是一个崭新的研究课题,有着广阔的应用前景。结合基于模糊期望值的模糊 DEA 模型和交叉效率原理,提出一种新的交叉效率的评价方法。该方法首先求出基于模糊期望值的最优效率值权重,然后由这组模糊最优权重求解他评效率并构造交叉效率矩阵,最后根据求出的模糊期望交叉效率值对各DMU进行排序。     

基于熵权和超效率DEA模型的装备立项评估排序

针对交叉效率不唯一而导致的决策单元(DMU)无法排序, 以及在集结各DMU 交叉效率时等权重的处理问题, 运用数据包络分析(DEA)方法, 构建基于超效率的交叉效率矩阵, 应用信息熵确定各DMU的客观权重。并以此计算各DMU的交叉效率值, 进而可有效对各DMU进行排序, 通过对比算例分析, 说明该方法可行。最后将该方法应用于装备立项评估排序, 结果表明, 能够较好地解决装备立项的评估排序和择优问题。     

评价带有关联子过程决策单元的DEA 模型

提出一类新的网络DEA模型，对带有关联子过程决策单元的有效性进行了评价，给出了决策单元网络DEA(NET-DEA)有效的相关定义和定理，指出NET-DEA有效的单元同时也为传统DEA(C^2R)有效，且单元的内部子过程也均为有效，并给出有关定理的证明，通过算例对定理进行了验证．因网络DEA评价模型考虑了单元内部子过程对其有效性的影响，所以该评价模型能够给出更为准确的管理信息。     

基于Matlab的AR模型参数估计

AR(自回归)模型是时域信号分析中的一种常见模型。基于Matlab用时间序列的最小二乘估计和FPE、AIC准则对AR(n)模型进行参数估计的传统方法为利用多次复杂的矩阵转换求解。在传统理论的基础上,笔者利用Matlab自有函数对AR(n)模型进行参数估计,确定出AR(n)模型的最优阶次,极大简化了原有程序,分析简单易懂,增强了参数估计结果的可操作性。     

Matlab在防护工程伪装效果评价中的应用

针对防护工程伪装效果优劣问题,给出了一种利用matlab来评价防护工程伪装效果的方法。通过分析防护工程伪装效果评价的总体架构,分别利用matlab的图像处理工具箱、统计学工具箱以及矩阵运算功能建立相关模块。实现了遥感数字图像处理、层次聚类构建指标体系、AHP确定指标权重和灰色聚类评价功能。最后通过一个实例证实运用该方法能较好满足防护工程口部伪装效果评价的需求。     

Matlab在处理物理实验数据中的应用

结合Matlab软件的特点和优势,介绍数据处理功能和图形表达功能在处理物理实验数据中的作用.     

考虑环境因素的企业DEA 有效性分析

对企业投入-产出效率进行评价应将环境指标与经济指标相结合。利用数据包络分析（DEA）技术，建立了考虑环境因素的企业效率评价模型。在生产可能集不满足锥性的假设下，证明了新模型与原模型具有相同的有效性。并用一个算例进行说明。     

A computational study of DEA with massive data sets

Data envelopment analysis (DEA) is computationally intensive. This work answers conclusively questions about computational performance and scale limits of the standard LP-based procedures currently used. Examples of DEA problems with up to 15K entities are documented and it is not hard to imagine problem size increasing as new more sophisticated applications are found for DEA. This work reports on a comprehensive computational study involving DEA problems with up to 100K DMUs. We explore the impact of different LP algorithms including interior point methods as well as accelerators such as advanced basis starts and DEA specific enhancements such as “restricted basis entry” (RBE). Our results demonstrate that solution times behave close to quadratically and that massive problems can be solved efficiently. We propose ideas for extending DEA into a data mining tool.     

基于DEA的高校院系运行效率评价

数据包络分析在关于多指标输入和输出的效率评价中具有独特的优势。本文以天津某高校为例,选取了三个投入指标和四个产出指标,借助DEAP软件分别对该高校的十个院系运行效率进行了DEA评价,最终找出了"DEA相对有效"和"非有效"的院系,并针对"非有效"院系提出了相关的改进建议。     

A comparison of DEA and the stochastic frontier model using panel data

Two competing approaches for the measurement of efficiency are the stochastic frontier model and data envelopment analysis (DEA). Previous research has established that the two models applied to cross‐sectional data are both adversely affected by measurement error. While the cross‐sectional stochastic frontier model does not effectively handle statistical noise, panel data models do. This is true because additional information from multiple time periods is incorporated into the estimation. A panel data DEA model that uses averaged data has been shown to effectively smooth out measurement error. In this paper, we compare the panel data models using simulated data.     

Matlab在线性代数实践教学中的应用

文中论述了在线性代数教学中培养学生科学计算能力的必要性和重要性,通过把Matlab引入到定理验证、含符号变量行列式和线性方程组的教学实践,说明将线性代数理论、应用及Matlab有机结合,可以帮助学生直观地理解掌握理论知识,通过Matlab的应用掌握科学计算方法,提高学生的科学计算能力。     

利用Matlab实现颅骨厚度的计算机辅助测量

本研究利用Matlab软件的图像处理功能自编程序对人体头颅CT图像进行图像分割、二值化、边缘提取、选取参考点等过程,测量人体头部前额骨、顶骨、枕骨上测量位置的厚度。该方法即可实现对某一头颅CT图像上不同位置的测量,也可实现对大量头颅CT图像上同一位置的测量。其测量结果将为建立人体头颅数据库、临床医学、头部的生物力学造型等领域的研究提供可靠依据。