基于复化梯形公式的GM(1,1) 模型背景值的优化

背景值是影响灰色理论建模精度的重要因素之一。根据灰色系统理论建模机理以及数据累加生成具有非齐次灰指数规律,构建动态序列模型;基于积分几何意义的视角,利用函数逼近的思想,结合复化梯形公式,提出一种新的GM(1,1)模型背景值优化方法。算例结果表明,利用优化的背景值计算公式所建立的GM(1,1)模型在预测精度上有显著的提高。     

企业新产品研发创新团队知识管理效率评价

针对企业新产品研发团队知识管理绩效评价问题,根据知识管理相关理论构建了一套企业新产品研发团队知识管理绩效评价指标体系,通过算例将模糊评价法与指标体系相结合进行实证分析,研究结果表明该方法是有效、可行的。     

融合词语统计特征和语义信息的文本分类方法研究

为了更好地表示文本语义信息,提高文本分类准确率,改进了特征权重计算方法,并融合特征向量与语义向量进行文本表示.首先基于文本复杂网络实现文本特征提取,接着利用网络节点统计特征改进TF-IDF得到特征向量,再基于LSTM抽取语义向量,最后将特征向量与语义向量相融合,使新的文本表示向量信息区分度更高.以网络新闻数据为实验对象的实验结果表明,改进特征权重计算方法,在特征向量中引入了语义和结构信息,并融合特征向量和语义向量,能进一步丰富文本信息,改善文本分类效果.     

不确定语言信息下的大规模群体DEMATEL决策方法

针对现有不确定语言决策试验和评价实验(DEMATEL)方法大多仅适用于中小规模群体,且未考虑不确定语言变量采用非均匀标度的情况,探讨一种新的不确定语言信息下的大规模群体DEMATEL决策方法.首先,给出一种群体不确定语言DEMATEL矩阵的聚类方法,并对大规模群体DEMATEL意见进行合理分组;然后,定义三维不确定语言密度算子,并对大规模群体DEMATEL意见进行有效集结;最后,提出一种改进的基于不确定语言DEMATEL的指标权重确定方法,并在此基础上进行多属性决策.算例分析验证了所提方法的可行性与有效性,该方法采用非均匀标度来表征和呈现不确定语言变量,而且考虑了大规模群体决策的共识度,使得决策结果更为客观合理且更为可靠.     

基于多权重相似度的随机漫步推荐算法

在传统个性化推荐算法的基础上,提出了一种基于多权重相似度的随机漫步推荐算法。为了解决传统协同过滤算法中忽略了社交网络、热门项目以及共同评分项目之间影响等问题,通过引入万有引力公式计算社交网络中的用户相似度,并对传统协同过滤算法中的相似度进行改进,采用权重因子结合这两者相似度,最后开拓性地结合随机漫步算法进行商品推荐。实验结果表明,提出的算法具有比其他推荐算法更好的推荐性能。     

复杂产品共性技术研发的政府最优成本补贴

为发挥政府资助的最优杠杆作用,探究政府在复杂产品共性技术研发中最优成本补贴,从政府分担研发成本的角度,运用博弈模型构建了一个主制造商与一个供应商协同研发、政府扶持下的共性技术研发成本分摊模型,并分析求解了Nash非合作博弈和合作博弈下的政府研发成本最优补贴比例以及主制造商、供应商的最优物质性成本投入,最后基于所构建的模型进行了算例分析。研究表明,复杂产品共性技术的"共性度"和产品复杂度与政府对主制造商和供应商补贴比例成正比,主制造商供应商的物质性成本投入与政府的补贴比例成正比,其研发成果带给主制造商和供应商的利润也与政府补贴比例成正比。     

灰色Verhulst 模型背景值优化及其应用

鉴于背景值是影响灰色建模精度的重要因素之一, 提出一种灰色Verhulst 模型中背景值的优化方法. 基于灰色Verhulst 模型时间响应式的Logistic 函数形式和背景值的几何意义, 利用积分中值定理研究背景值与发展系数之间的数量关系; 采用最小二乘法对新参数进行估计, 还原原始参数估计值, 使得优化的背景值模型同时具备无偏性和最小误差性. 案例分析表明, 背景值优化的模型改善了模拟精度, 验证了模型的有效性和可行性.

     

非中心化的机构知识库系统构建

中心化的机构知识库构建策略难以满足用户多样化和个性化的知识应用需求.提出基于非中心化策略构建机构知识库.设计了其系统结构和工作过程,并对其关键技术问题作了概要阐述.重点围绕KM@web2.0系统介绍了解决这些关键问题的实现方案.     

面向银行的一种中间件的前后处理过程

银行风险数据处理中间件是一种主要采用数据集市技术来支持银行各种风险监管系统的高层应用中间件。本文首先探讨了提出银行风险数据处理中间件的客观原因和对其进行研究的意义,构建出了中间件系统的体系结构,详细描述了各主要功能模块,并着重设计了面向前端和后端的应用服务接口,最后给出了中间件系统的一个应用实例。中间件系统提炼和封装了共同的银行风险数据处理逻辑,为前端各种风险管理应用提供统一的服务接口和平台,大大缩小了银行风险管理系统的开发周期和开发成本。     

持续审计(CA)研究综述

持续审计(Continuous Auditing,CA)是目前计算机辅助审计领域中的一个研究前沿问题.本文对CA的研究进行了分析、比较和展望.首先分析了CA的内涵.然后,对CA的相关研究进行了分类:(1)技术实现方法,分成嵌入式和分离式两种;(2)理论分析;(3)应用于CA的关键技术,并根据该分类对CA的研究分别进行了分析.最后,总结了本文的工作,并对将来CA的研究做了展望.