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具有Pareto最优性的风险投资项目组合选择方法被引量：4: 2009年; 为解决现有风险投资项目组合选择方法未考虑资本不可细分和投资收益率难以预测的问题,首先在借鉴MV模型思想的基础上结合风险投资项目评价指标体系定义了项目组合偏好率及其方差,并将二者分别视为项目组合的产出与投入,然后基于DEA相对效率评价原理构建了能够评价出具有Pareto最优性的项目组合优选模型即VCP-DEA/AR模型,最后通过一个数值验证案例证明了该模型的科学有效性和应用可行性。; 李春好杜元伟; 关键词：风险投资数据包络分析 PARETO最优性

变权层次分析法被引量：85: 2010年; 为克服传统层次分析法(AHP)因采用固定不变的权重体系以及在此基础上的不因方案变化而变化的复合排序方法而不能反映复杂系统非线性、涌现性等本质特征的缺陷,在借鉴现有多目标变权决策方法变权思想的基础上,通过构建评价问题的新分析结构和方案评价的价值体系给出了一种关于方案优选排序的变权AHP实现方法,并对该方法的变权机理及其相对于传统AHP的优点予以了理论分析.实例应用表明,变权AHP方法具有较好的实际应用可行性.; 李春好孙永河贾艳辉杜元伟; 关键词：层次分析法变权价值体系

逆层次分析法——复杂经济社会系统评价问题的新方法探索被引量：2: 2007年; 逆层次分析法(AAHP)是为解决层次分析法(AHP)权重重要性概念内涵模糊不清的理论缺陷,通过明确界定各种分析权重的内涵以及它们之间的内在联系而提出的一种处理复杂经济社会系统评价决策问题的新方法。从权重内涵的明确性、目标与方案之间的关联性和评价模型的科学严谨性三方面来看,AAHP突出强调的是系统因素权重估计的可行性、合理性与可靠性,系统主体目标策略控制与方案的关联性和决策方案复合优选排序权重计算的科学性。; 李春好田波刘玉国; 关键词：层次分析法

前馈神经网络病态学习样本剔除方法被引量：1: 2009年; 为有效剔除学习样本中的病态样本,以提高神经网络的泛化能力,提出一种新的病态样本搜索思想并应用海明距离,给出了基于搜索思想和海明距离的前馈神经网络病态样本剔除方法。该方法不用纳入专家的先验知识、样本形式等其他因素即可完成对病态样本的搜索和剔除,具有较强的适用性。数值模拟实验分析结果表明,该方法是一种科学、有效的方法,借助其能有效地搜索出学习样本中所存在的病态样本,对解决实际问题具有较大的应用价值。; 李春好刘成明才淦; 关键词：前馈神经网络搜索海明距离

DEA决策单元的广义价值效率测度模型被引量：3: 2005年; 为了克服DEA模型存在权重取值过于灵活的缺陷,在DEA建模原理的基础上,通过引入价值偏好估计对经典DEA模型予以了科学推广,并依据该模型推广建立了能够适用于决策者价值函数为非线性函数情况的DEA权重置信域构造方法与相应的决策单元价值效率分析方法即DEA广义价值效率测度实用模型。该模型的主要优点在于:权重置信域的构造具有科学严密性和价值信息引入的可操作性,从而可以保证分析结论的可靠性。数值验证结果表明,该模型可以得出可靠、可信且具有较强分辨能力的价值效率评价结论。; 李春好陈煦梁琼孙永河; 关键词：数据包络分析多准则决策

ANP内部循环依存递阶系统的方案排序新方法被引量：5: 2008年; 为克服网络分析法(ANP)处理内部循环依存递阶层次系统(HSICD)方案评价问题所存在的权重内涵无清晰定义、加权矩阵难以构造这两方面缺陷,依据非线性复杂系统理论、整体论与还原论相结合的综合集成方法论,通过构建 HSICD 评价问题的新系统分析结构、专家判断信息的提取平台,即概率影响矩阵和方案评价的价值体系,给出系统分析结构稳定的方案排序新方法.基于实例的对比分析结果表明,新方法不仅在专家判断信息获取上比传统 ANP 更为容易,而且得出的评价结论也比传统 ANP 更科学可靠.; 李春好孙永河; 关键词：网络分析法

基于定性指标价值位置概率估计的效率模型: 2005年; 为克服CKS DEA(CookKressSeiford DataEnvelopmentAnalysis)模型所采用的价值排序结构没有能力合理界定和控制决策单元之间的价值差异的缺陷,通过引入对决策单元定性指标偏好及其所处价值排序位置的概率估计,提出了一种测度决策单元相对效率的模型方法。在定性指标价值排序上,该方法采取等距价值结构,改进了CKS DEA模型所依赖的非等距价值结构。等距价值结构的引入,使决策者或有关专家对决策单元定性指标价值偏好位置进行概率估计成为了可能;更有助于分析者通过价值位置的概率估计,构造出约束DEA权重取值的合理置信域,从而提高决策单元相对效率评价的分辨性。对10个决策单元进行效率评价的实例应用表明,利用该模型评价出的效率单元只有4个,而若用CKS DEA模型进行评价则会有9个单元被评为效率单元,从而证实了提出的新模型方法具有比CKS DEA模型更好的相对效率评价分辨能力。; 李春好; 关键词：数据包络分析

基于模糊神经网络的交合分析改进方法被引量：4: 2008年; 为了克服传统交合分析法(CA)存在的总体效用模型可能会失效及没有较好反映评价问题内在复杂作用关系和没有考虑到专家主观判断不准确性的缺陷,本文借鉴从定性到定量综合集成的复杂系统分析方法论,应用模糊神经网络技术,提出一种基于模糊神经网络的交合分析改进方法。该方法能够比较有效地近似反映出复杂系统蕴含的、难以为专家识别的内在复杂作用机理,因而是一种能够适应各种系统评价问题的一般性、普适性方法。数值验证的结果表明,应用基于模糊神经网络的交合分析改进方法得出的待评价对象排序结果明显好于传统CA法。这说明该方法不但是科学的,而且是比传统CA法更为有效的。; 李春好刘成明; 关键词：模糊神经网络

ANP内部独立循环系统超矩阵构造的改进方法被引量：5: 2006年; 在网络分析(ANP)中,如何科学合理地构造出被评价问题的超矩阵是一个非常重要的技术关键.针对内部独立循环型系统(CSII)问题,ANP在超矩阵的一个重要子矩阵即方案对目标的影响矩阵(IMAG)构造时采用了和其它子矩阵完全相同的构造方式,即点估计方式.这种构造方式并没有合理反映IMAG构造的整体论思想,实质即整体性逻辑判断的高度不确定性特征.为克服上述缺陷,建议专家采用区间估计而非点估计的方式来反映其相对偏好的判断.为了使这种理论观点能够在实际评价中得以实施,通过建立数据包络分析模型,提出了一种CSII型系统超矩阵的改进构造方法.具体例子应用结果表明,该方法是科学可靠的,对内部独立循环系统的排序问题有着很强的实际应用可操作性.; 李春好孙永河; 关键词：网络分析法数据包络分析

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国家自然科学基金(70471015)