基于四参照点前景理论的股市投资应急决策方法

针对股市突发事件,首先提出一种基于四参照点的第三代前景理论的应急决策方法;然后,提出基于四参照点的单个前景值快速集结为综合前景值的方法,并将该方法运用于股市投资各情景下综合前景值的计算;最后,将各情景下的综合前景值转变为各方案的期望前景值,并最终以该期望前景值作为投资者动态调整应急方案的依据.算例表明:基于四参照点的期望前景值比三参照点、二参照点及一参照点更能反映投资者的心理决策过程;基于四参照点个体前景值的信息集结方法更能准确地综合前景价值信息,由此得到各方案的期望前景价值也更能反映客观实际;所提出的方法比等权信息集结方法或者传统的复杂信息集结方法更适用于股市应急投资决策.     

考虑主体心理预期的云制造资源双边匹配机制

云制造的实践创新和相关机制研究是近几年供应链和制造领域研究的热点问题.研究云制造平台上的碎片化资源匹配问题,以探索物联网环境下提高企业资源配置效率的方法.基于前景理论,通过多属性评价,计算出资源供求双方之间的满意度,据此确定匹配主体的偏好序.以偏好序作为匹配依据,设计在考虑匹配数量的前提下,求解稳定匹配方案的“多对多”匹配算法,并论证匹配结果对于匹配优先方的Pareto最优性.最后,通过算例验证了整个匹配机制的可行性和有效性.     

基于新排序函数的直觉模糊双边匹配决策方法

针对直觉模糊双边匹配问题,基于新的排序函数提出一种考虑匹配意愿的双边匹配决策方法.给出新的直觉模糊集排序函数的相关理论;描述考虑主体匹配意愿的直觉模糊双边匹配问题.决策方法如下:首先依据新的排序函数将直觉模糊偏好转换为排序值偏好;基于排序值矩阵、匹配意愿矩阵和匹配矩阵,建立考虑匹配意愿的多目标双边匹配模型;考虑到双方所有主体在大多数情形下所处的地位相同,使用均值法将多目标模型转化为单目标模型,进而通过模型求解获得双边匹配方案.算例分析进一步表明了所提出决策方法的有效性.     

基于后悔理论的概率犹豫模糊双边匹配决策方法

针对概率犹豫模糊信息下准则具有期望水平的双边匹配决策问题,考虑双边主体后悔规避的心理行为特征,提出一种基于后悔理论的双边匹配决策方法.首先,定义概率犹豫模糊元的新兰氏距离和兰氏记分函数.然后,基于后悔理论提出一种准则具有期望水平的概率犹豫模糊双边匹配决策方法.该方法利用期望效用函数和概率犹豫模糊元兰氏记分函数构建双边主体的准则效用值矩阵;利用后悔-欣喜函数构建双边主体对于准则期望水平的后悔-欣喜值矩阵;依据后悔理论构建双边主体对于准则期望水平的感知价值矩阵.进一步,先利用离差最大化思想和概率犹豫模糊元新兰氏距离构建优化模型求解准则权重,再利用线性加权法构建双边主体的综合感知价值矩阵,利用极差变换法构建双边主体的满意度矩阵.在此基础上,基于满意度最大化,构建考虑双边匹配方案稳定性的多目标优化模型,并通过求解模型得到双边匹配结果.最后,通过算例分析表明了所提出匹配决策方法的有效性和实用性.     

考虑偏好信息的动态双边匹配决策方法

针对主体给出偏好信息的动态双边匹配问题,提出了一种匹配决策方法。给出了基于偏好信息的动态双边匹配问题的描述;依据广义优序法将双边主体给出的偏好信息转化为满意度;给出了指数衰减模型确定时序权重的方法,进而将满意度集成为综合满意度;在此基础上,通过建立并求解优化模型,得出最优匹配方案;以风险投资商与风险企业的匹配实例说明了所提决策方法的有效性和实用性。     

基于TODIM的直觉模糊双边公平满意匹配方法

针对直觉模糊偏好信息下的双边匹配问题,考虑匹配主体参照依赖和损失规避的心理行为,提出一种基于TODIM(TOmada de decis\ao interativa multicritério)的双边公平满意匹配方法.首先,对直觉模糊偏好信息下的双边匹配问题进行描述;然后,依据前景理论将双边主体的直觉模糊偏好信息转化为相对于参照点的收益或损失,在此基础上,依据TODIM法计算每个主体的总体优势度,构建满意度计算规则,建立双边公平满意匹配优化模型,求解模型并获得双边匹配解;最后,通过一个算例验证所提出方法的可行性和有效性.     

考虑直觉模糊的多指标人岗双边匹配决策方法

针对现实生活中人岗双边匹配决策问题的特点,基于直觉模糊理论,构建了一种具有不同信息类型的人岗双向选择的多指标评价双边匹配决策模型,并提出了相应的决策方法。通过构造人岗双方匹配满意度计算规则,将包含直觉模糊偏好信息的人岗双边主体评价信息转化为匹配满意度;通过对所有标准下的满意度矩阵的集结,构造人岗双方的满意度矩阵。在此基础上,以人岗双方主体可接受最低水平为约束,构建了一个使双方主体满意度最大为目标的人岗双边匹配多目标决策优化模型。通过一个人岗双边匹配问题的案例证明了该方法的合理性。     

基于双边知识匹配的产品开发任务分配方法

针对目前产品开发任务分配较少考虑任务与人员双边匹配的问题,提出了基于双边知识匹配的产品开发任务分配策略;分别从任务与人员的角度提出了序值和满意度的概念,并给出了相应的计算方法,在此基础上构建了产品开发任务分配的多目标优化数学模型;然后采用基于隶属度函数的加权和方法将多目标数学模型转化为单目标数学模型,并运用Hungarian算法对模型进行求解,得到产品开发任务分配方案;最后通过实例验证与对比,体现该方法的有效性与可行性。     

考虑公平参照点差异的建设项目绿色合作努力行为决策

建设活动对环境影响显著,绿色合作是促进建设项目绿色绩效提升的重要途径.对此,建立绿色合作中主导方与成员方间的Stackelberg博弈模型,分析绝对公平与相对公平两类公平参照点下公平偏好对绿色合作努力行为决策的影响.研究发现,公平偏好将影响建设项目绿色合作参与方的两类努力行为决策,且影响方向与公平参照点类型及收益分配水平有关.在不同公平参照点下,努力行为决策将受到收益分配临界点的影响,在设计收益分配方案时,应关注所选取的公平参照点及相关收益分配临界点,以实现绿色合作参与方努力行为的有效诱导.     

基于双参照点灰色关联度的模糊支持向量机改进方法

改进了模糊支持向量机隶属度函数设计方法。考虑样本分布不确定的问题,使用灰色关联度代替现有方法中的欧氏距离,定义了样本的平均灰色绝对关联度;针对噪声识别过程中支持向量对分类贡献被削弱的问题,提出了基于同类中心和异类中心双参照点的噪声判别方法;分析了模糊支持向量机求解对偶问题中参数与支持向量的对应关系,进而给出新的隶属度函数设置步骤。实验结果说明了方法的有效性及实用性。     

基于十字模板的特征点匹配方法

针对传统模板匹配中矩形模板计算量大、容易造成误匹配的问题,对矩形模板进行改进,提出了十字模板匹配算法;对待匹配的两幅图像进行边缘提取,结合两幅图像的灰度图像获得灰度边缘图像,并利用十字模板匹配方法匹配选定的模板区域;最终在连续性约束的条件下,利用欧氏距离完成特征点匹配。对比实验结果表明十字模板匹配速度快,准确度高;基于十字模板的特征点匹配方法简单可靠,具有一定的实用性。     

一种基于兴趣点匹配的图像拼接方法

针对基于图像特征点的配准方法中对应特征对难以准确提取的问题,提出一种基于兴趣点匹配的图像自动拼接方法。该方法首先利用Harris角检测器提取两幅图像中的兴趣点,并在此基础上采用比较最大值法提取出对应兴趣点特征对,最后利用这些匹配特征对来实现图像的拼接。实验结果表明,这种方法能有效地去除伪匹配特征对的干扰,同时降低了误匹配的概率,对于全景图的拼接具有良好的效果。     

特征提取和匹配的图像倾斜校正

针对图像中不包含明显直线的情况,提出一种基于特征点提取的图像倾斜校正算法.该算法建立在与无倾斜的训练图像比对基础上,利用特征点构造直线,不依赖于原图中是否存在直线,具有尺度、平移无关性.首先使用双向最大相关系数匹配,匹配正确率较高;然后利用大数原理对数据进行处理,去除误匹配的影响,该算法最少可以利用两个匹配对,即可检测出图像倾斜角度.结合应用背景,还设计了一种用于特征提取的圆形模板,具有类似于旋转不变的性质.     

基于双基点法的多传感器数据融合

针对具有多个特征指标的多传感器目标识别问题,提出一种基于双基点法的信息融合方法.该方法根据指标隶属度矩阵将多传感器目标识别问题转化为多目标决策问题.通过定义熵权和相对接近度,改进了传统的双基点法,从而给出目标识别算法.该方法利用熵权较好地避免了目标识别受主观因素的影响,特别适用于具有多个特征属性的多个目标的识别.仿真实例验证了所提出算法的有效性和可操作性.     

基于特征提取和匹配的图像倾斜校正算法

针对图像中不包含明显直线的情况,提出一种基于特征点提取的图像倾斜校正算法。该算法建立在与无倾斜的训练图像比对基础上,利用特征点构造直线,不依赖于原图中是否存在直线进行倾斜检测,具有尺度、平移无关性。使用双向最大相关系数匹配,匹配正确率较高。利用大数原理对数据进行处理,去除误匹配的影响。该算法最少可以利用两个匹配对,检测出图像倾斜角度。结合本文的应用背景,本文还设计了一种用于特征提取的圆形模板,具有类似于旋转不变的性质。